基于粒子群算法的tsp问题研究

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1、~毕业设计(论文)题目:基于粒子群算法的TSP问题研究院(系)理学院专业信息与计算科学班级姓名xxx学号xxx导师xxx2014年6月~~~毕业设计(论文)题目:基于粒子群算法的TSP问题研究院(系)理学院专业信息与计算科学班级101001姓名xxx学号101001106导师xxx2014年6月~~~~~~西安工业大学毕业设计(论文)任务书院(系)理学院专业信息与计算科学班101001姓名xxx学号1010011061.毕业设计(论文)题目:基于粒子群算法的TSP问题研究2.题目背景和意义:粒子群算法,也称粒子群优

2、化算法(ParticleSwarmOptimization),缩写为PSO,是近年来发展起来的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。1995年由Eberhart博士和kennedy博士提出。PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解。但它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。旅行商问题,即TSP问题(TravelingSalesma

3、nProblem)是数学领域中著名的优化问题之一,很多现实问题可归结为TSP问题。粒子群优化算法原理简单,从算法提出的伊始,就被广泛应用于求解各类优化问题。因此用粒子群算法求解典型的优化问题—TSP问题,具有很高的理论与现实意义。3.设计(论文)的主要内容(理工科含技术指标):1)了解粒子群算法的由来,熟练掌握粒子群算法的原理;2)了解TSP问题的本质,知道现实中都有哪些问题可以转化为TSP问题,知道此问题在现实生活中的广泛存在性;3)用粒子群算法求解TSP问题,要求程序实现(可以用数学软件如matlab之类的来实

4、现),并作出理论分析。4.设计的基本要求及进度安排(含起始时间、设计地点):第1周-第2周对相关资料进行整理并提交开题报告第2周-第8周深入了解相关内容和理论第9周-第10周完成中期报告和外文翻译第11周-第16周对相关内容进行整理,完成毕业设计论文初稿第17周-第18周修改论文,准备答辩5.毕业设计(论文)的工作量要求①实验(时数)*或实习(天数):②图纸(幅面和张数)*:③其他要求:指导教师签名:年月日学生签名:年月日系(教研室)主任审批:年月日~~~基于粒子群算法的TSP问题研究~~~摘要1995年,肯尼迪(

5、Kennedy)与埃伯哈特(Eberhart)两位学者提出了粒子群算法。粒子群算法具有易理解、易实现和全局搜索能力强等特点,因此该算法问世以后迅速得到科学与工程领域的广泛关注,已经成为发展最快的智能优化算法之一。文章介绍了基本粒子群算法的概念和原理,并介绍了旅行商问题的概念及数学定义。基本粒子群优化算法已经成功地应用于求解连续域问题,但是,对于离散域问题求解研究还很少。很不幸旅行商问题恰恰就属于离散问题,因此接下来文章介绍了几种可以解决旅行商问题的改进粒子群算法,并详细介绍了其中的两种:引入模糊矩阵的改进粒子群算法

6、和引入交换序和交换算子的改进粒子群算法。这两种改进的粒子群算法实现了对旅行商问题的求解。实验结果表明这两种改进粒子群算法的有效性。关键词:粒子群算法;全局搜索;旅行商问题;连续;离散~~~Particleswarmoptimization(PSO)-basedalgorithmForthetravelingsalesmanproblem(TSP)AbstractTheParticleswarmoptimization(PSO)algorithmoriginallydevelopedbyKennedyandEberh

7、artin1995.The algorithm has the characteristics thateasytounderstand,easytoimplementand global searching ability.Ithadgot extensive attention in the field of scienceand engineeringassoonasthealgorithmwasproposed.Bynow,PSOhas became one ofthe mostpopularoptimiz

8、ationalgorithms. WeintroducedtheconceptsandsomeprinciplesofPSOandthemathematicaldefinitionofTSP.WeknowPSOhassucceededinmanycontinuousproblems,butthereislessresearchaboutdiscretepro

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