需要金幣： 500 個金幣 |
資料包括：完整論文 |  |
 |
| 轉(zhuǎn)換比率：金額 X 10=金幣數(shù)量， 例100元=1000金幣 | 論文字?jǐn)?shù)：7363 |  | |
| 折扣與優(yōu)惠：團(tuán)購最低可5折優(yōu)惠 - 了解詳情 | 論文格式：Word格式(*.doc) |  |
摘要:旅行商問題(Traveling Salesman Problem，TSP)是組合優(yōu)化領(lǐng)域中研究最多的問題之一，是一個經(jīng)典的NP-hard問題，目前常用TSP來驗證啟發(fā)式算法或人工智能算法的性能. 本文在蟻群算法的基礎(chǔ)上引入信息熵來求解TSP，主要利用信息熵的性質(zhì)改變蟻群選擇下一個城市的概率，使蟻群更容易探索到新的路徑.本算法在一定程度上增加了尋找最短路徑的隨機(jī)性，能更好的克服搜索路徑早熟收斂 ，具備有搜索更好解的能力. 本文主要取31個城市的TSP實例將本算法與原蟻群算法進(jìn)行對比驗證，實驗結(jié)果表明本算法的可行性及有效性更高. 關(guān)鍵詞：旅行商問題；蟻群算法；信息熵；啟發(fā)式算法
目錄 摘要 ABSTRACT 第一章 前言-1 第二章 旅行商問題-2 2.1 問題描述-2 2.2 問題模型-2 第三章 蟻群算法-4 3.1 歷史背景-4 3.2 蟻群算法-4 第四章 算法設(shè)計-8 4.1 信息熵簡介-8 4.2 算法設(shè)計-9 第五章 實驗結(jié)果分析-10 5.1 實驗數(shù)據(jù)分析-10 5.2 運(yùn)行圖分析-12 第六章 結(jié)論-16 參考文獻(xiàn)-17 附錄A 本算法源代碼-18 致 謝-23 |
