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基于遗传算法的混合蚁群算法研究

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基于遗传算法的混合蚁群算法研究
[硕士毕业论文]
论文目录
 
摘要第1-3 页
Abstract第3-7 页
第一章 绪论第7-11 页
  · 课题研究背景第7-10 页
    · 群集智能的起源与发展第7-8 页
    · 演化计算的起源与发展第8-9 页
    · 群集智能优化方法与演化计算的比较第9-10 页
  · 本文工作第10-11 页
第二章 TSP 问题第11-15 页
  · TSP 问题概述第11-12 页
  · TSP 问题的历史研究现状第12-13 页
  · 选择TSP 作为测试问题的主要原因第13-14 页
  · 小结第14-15 页
第三章 蚁群算法与遗传算法在TSP 问题中的对比研究第15-37 页
  · 蚁群算法第15-22 页
    · 蚁群算法概述第15-16 页
    · 蚁群算法的基本原理第16-18 页
    · 蚁群算法基本模型第18-20 页
    · 蚁群算法求解TSP 问题第20-21 页
    · 蚁群算法应用现状第21-22 页
  · 遗传算法第22-34 页
    · 遗传算法概述第23-25 页
    · 遗传算法的基本原理第25-26 页
    · 遗传算法的基本模型第26-30 页
    · 遗传算法求解TSP 问题第30-32 页
    · 遗传算法的应用现状第32-34 页
  · 蚁群算法与遗传算法在TSP 问题中的对比研究第34-36 页
  · 小结第36-37 页
第四章 蚁群算法与遗传算法的混合算法研究第37-48 页
  · 混合算法的基本思想第37-41 页
    · GAAA 算法中遗传算法的设计第38-39 页
    · GAAA 算法中蚁群算法的设计第39 页
    · GAAA 算法在TSP 问题上的仿真实验第39-41 页
  · 混合算法的改进第41-45 页
    · 模型的改进第41-43 页
    · 改进算法在 TSP 问题上的仿真实验第43-45 页
  · 算法复杂度分析第45-46 页
  · 小结第46-48 页
第五章 总结与展望第48-50 页
  · 论文的主要工作和贡献第48 页
  · 下一步的工作和展望第48-50 页
参考文献第50-53 页
致谢第53-54 页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第54-55 页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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