遗传算法与蚁群算法在旅行商问题中的应用Word文档格式.doc
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例如:
求解出中国31个省会城市的最短周游问题。
本文用到的初始数据:
附中国31省会城市坐标为:
13042312
36391315
41772244
37121399
34881535
33261556
32381229
41961004
4312790
4386570
30071970
25621756
27881491
23811676
1332695
37151678
39182179
40612370
37802212
36762578
40292838
42632931
34291908
35072367
33942643
34393201
29353240
31403550
25452357
27782826
23702975
其它相关参数根据实际情况灵活设置。
第2页
毕业设计(论文)主要内容:
1对TSP相关概念做简单介绍。
2对两种算法的基本思想的起源背景,定义,特点,现状进展做简单阐述。
3遗传算法基本原理及求解TSP问题的基本流程。
4蚁群算法求TSP问题基本原理和基本流程。
5根据实际模型(中国31个省会城市的最短周游问题)编写出相应程序并求出其结果。
6两中算法对比分析。
学生应交出的设计文件(论文):
1结束时应交出论文一篇。
2设计的求解问题的源代码。
第3页
主要参考文献(资料):
1蔡自兴,徐光枯.人工智能及其应用.北京:
清华大学出版社,2006.
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蚁群算法中参数,,设置的研究——以TSP问题为例(武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079)
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137-172,1999
专业班级信息与计算科学0502学生樊茂森
要求设计(论文)工作起止日期2009.4.20-2009.6.20
指导教师签字日期
教研室主任审查签字日期
系主任批准签字日期
第4页
学院:
理学院系别:
数学系
专业班级:
信计0502班姓名:
樊茂森
指导老师:
刘晓峰
摘要
旅行商问题是研究最为广泛的组合优化问题,在现实生活中,也有着广泛的应用。
由于已经证明,旅行商问题是NP完全问题,因此,不太可能发现能保证在多项式计算时间内获得问题最优解的算法。
遗传算法是一种有效的解决最优化问题的方法。
遗传算法是求解NP完全问题的一种常用方法,它在解决排列组合问题方面占有很重要的地位。
本文针对旅行商问题,分别对个体的基因编码、适应值,以及选择、交叉、变异算子进行了设计,给出了一种解决旅行商问题的遗传算法。
蚂蚁算法就是近年来出现的,搜索效果良好的一种启发式搜索方法。
蚂蚁算法的主要思想,是模拟蚂蚁寻找食物的过程。
在蚂蚁在搜索的过程中,会不断分泌外激素。
蚂蚁之间通过外激素交流信息,可以很快找到从蚁穴到食物之间的最短路线。
蚂蚁算法的核心,就是让蚂蚁以外激素为媒介,互相交流信息,不断搜索更好的旅行路线,从而取得旅行商问题的令人满意的答案。
关键词:
仿生算法,蚁群算法,遗传算法,旅行商问题。
GeneticAlgorithmandAntColonyAlgorithmforTSP
Abstract
Travelingsalesmanproblemistostudyawiderangeofmostcombinatorialoptimizationproblems,inreallife,alsohaveawiderangeofapplications.AsaresulthasbeenprovedthatthetravelingsalesmanproblemisNP-completeproblem,therefore,unlikelytobefoundtoensurethatthecalculationinpolynomialtimetoobtaintheoptimalsolutionalgorithmfortheproblem.
Geneticalgorithmisaneffectivesolutiontotheoptimizationproblem.GeneticalgorithmstosolveNP-completeproblemisacommonlyusedmethod,whichinaddressingtheproblemofpermutationandcombinationplaysanimportantrole.
Thispapertravelingsalesmanproblemusingageneticalgorithmtosolve,byusingaselection,crossoverandmutation,andotheroperatortooperator,andfinallytestresults.
AntSystem(AS)isanew,promisingheuristics.AScamefromstudyingofantsinreality.Whenantssearchfood,theydepositpheromonealthoughtheirways.Bycommunicatingthroughpheromoneandreinforcingsearching,antscanalwaysfindbestwayfromhometofood.Sameasantsinreality,coreofASisthepheromone.Artificialantscommunicatewitheachother,searchnewwaysbasedonhistoricalresults,andgivesatisfyingsolutionstoTSPfinally.
Keywords:
Bionicalgorithm,antcolonyalgorithm,geneticalgorithm,travelingsalesmanproblem.
目 录
摘要 I
Abstract II
1求解组合优化问题的仿生进化算法 1
1.1NP完全问题 1
1.2旅行商问题 1
1.2.1算法复杂性理论简介 1
1.2.2旅行商问题介绍 2
1.2.3解决旅行商问题的意义 2
1.3.遗传算法 2
1.3.1遗传算法生物学背景 2
1.3.2搜索空间(SearchSpace) 3
1.3.3遗传算法定义 3
1.3.4遗传算法特点 4
1.3.5遗传算法的应用进展 4
1.4蚁群算法 6
1.4.1蚁群算法简介 6
1.4.2蚁群算法的特点 7
1.4.3蚁群算法的应用进展 7
2遗传算法解决TSP问题 9
2.1旅行商问题描述 9
2.2构造城市位置矩阵、距离矩阵 9
2.3编码与初始群体生成 9
2.4计算适应度 10
2.5选择操作 10
2.6交叉和变异操作 11
2.7遗传算法中的一些参数分析 12
2.8算法流程 13
3蚁群算法及TSP问题 15
3.1蚁群算法的由
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- 关 键 词:
- 遗传 算法 旅行 问题 中的 应用