改进最大最小蚁群算法的研究及应用

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改进最大最小蚁群算法的研究及应用

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改进最大最小蚁群算法的研究及应用

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-13页
· 论文的研究背景和意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-12页
· 本文章节安排	第12-13页
第2章 TSP问题	第13-20页
· 旅行商问题类型	第13-16页
· 最小Hamilton路问题	第13页
· 瓶颈问题	第13-14页
· 有向TSP问题	第14-15页
· 多人TSP问题	第15页
· 多月标TSP问题	第15-16页
· 解决TSP问题的主要方法	第16-19页
· 可解情形	第16页
· 线性规划算法	第16页
· 贪婪算法	第16-17页
· 分支限界算法	第17页
· 模拟退火算法	第17页
· 粒子群算法	第17-18页
· 遗传算法	第18页
· 蚁群算法	第18-19页
· 本章小结	第19-20页
第3章蚁群算法及其优化算法	第20-29页
· 蚁群算法简介	第20-22页
· 蚁群算法的起源	第20-21页
· 蚁群算法的基本原理	第21-22页
· 蚁群算法的优化	第22-26页
· 蚁群系统	第22-24页
· 精英蚂蚁系统	第24页
· 最大最小蚂蚁系统	第24-25页
· 基干排序的蚂蚁算法	第25-26页
· 最大最小蚁群算法的设计与步骤	第26-27页
· 本章小结	第27-29页
第4章基于邻域搜索的改进最大最小蚁群算法	第29-35页
· 算法的改进策略	第29-31页
· 信息素大小的限定	第29页
· 转态转移概率函数	第29-30页
· 信息素更新方式	第30页
· 邻域搜索结构模型	第30-31页
· IMMACA算法步骤	第31页
· 实验结果与分析	第31-34页
· 本章小结	第34-35页
第5章基于MapReduce的最大最小蚁群算法	第35-52页
· 云计算的相关技术	第35-45页
· 云计算	第35-38页
· MapReduce模型概述	第38-42页
· Hadoop的云计算架构体系	第42-45页
· 改进最大最小蚁群算法的MapReduce实现	第45-48页
· MRMMACO算法的具体步骤	第45-46页
· Map阶段	第46-47页
· Reduce阶段	第47-48页
· 实验与分析	第48-51页
· 实验环境	第48页
· 实验结果与分析	第48-51页
· 本章小结	第51-52页
第6章总结与展望	第52-54页
· 总结	第52页
· 展望	第52-54页
参考文献	第54-58页
致谢	第58-59页
攻读项士学位期间发表学术论文情况	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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