改进的ACO和PSO算法在TSP中的应用

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改进的ACO和PSO算法在TSP中的应用

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改进的ACO和PSO算法在TSP中的应用

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-9 页
1 绪论	第9-15 页
· 研究的背景与意义	第9-10 页
· 国内外研究现状	第10-14 页
· TSP研究现状	第10-11 页
· ACO研究现状	第11-12 页
· PSO研究现状	第12-14 页
· 本文的研究内容与文章结构	第14-15 页
2 蚁群优化算法和粒子群算法概述	第15-25 页
· 问题描述	第15 页
· 蚁群优化算法	第15-21 页
· 蚂蚁系统	第16-18 页
· 蚁群系统	第18-20 页
· 最大最小蚂蚁系统	第20-21 页
· 粒子群算法	第21-25 页
· 标准粒子群算法	第21-22 页
· 带有收缩因子的粒子群算法	第22-23 页
· 经典粒子群算法	第23 页
· 用于求解TSP的粒子群算法	第23-25 页
3 基于排列的动态蚁群系统及其在旅行商问题中的应用	第25-34 页
· 引言	第25 页
· 基于排列的动态蚁群系统	第25-28 页
· 数值实验及分析	第28-32 页
· 实验设置	第28 页
· 实验结果	第28-32 页
· 算法评价	第32 页
· 小结	第32-34 页
4 基于多吸引子的粒子群算法及其在旅行商问题中的应用	第34-43 页
· 引言	第34 页
· 基于贪婪策略的初始解选取	第34-35 页
· 基于多吸引子的粒子群算法	第35-38 页
· 算法分析	第35-37 页
· 数值实验及分析	第37-38 页
· 基于多吸引子的粒子群算法在旅行商问题中的应用	第38-42 页
· 算法分析	第38 页
· 数值实验及分析	第38-42 页
· 小结	第42-43 页
结论	第43-44 页
参考文献	第44-48 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第48-49 页
致谢	第49-50 页

本篇论文共50页，点击这进入下载页面。

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