基于遗传算法的混合蚁群算法分析

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1、-------4.1.3GAAA算法在TSP问题上的仿真实验.....................................................................334.2混合算法的改进.........................................................................................................................354.2.1模型的改进....................

2、................................................................................................354.2.2改进算法在TSP问题上的仿真实验.......................................................................374.3算法复杂度分析..............................................................

3、...........................................................394.4小结...............................................................................................................................................40第五章总结与展望.............................................

4、.......................................................................................425.1本论文的主要工作和贡献......................................................................................................425.2下一步的工作和展望.............................................

5、...................................................................42参考文献...........................................................................................................................................................44致谢................................

6、....................................................................................................................................47个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果.............................................................................48V-----------VI-----------第一章绪论

7、4.1.3课题研究背景近几年来，人工生命的研究发展非常快，在某些方面的研究已与传统的生物科学形成了互补。人工生命包括两方面的内容：一是如何利用计算技术研究生物现象；另一方面是如何利用生物技术研究计算问题。在后一方面内容的研究中，现已经有了很多源于生物现象的计算技巧，它们被称之为自然计算。这其中包括模拟基因进化过程的演化算法以及模拟生物系统——社会系统的群集智能算法。它们都属于仿生类算法，从产生以来至今得到了越来越多的科研人员的关注与研究，其中部分在现实中得到了广泛的应用。4.2群集智能的起源与发展自然界中，群居昆虫以集体的

8、力量，进行觅食、御敌、筑巢，如蜜蜂采蜜、筑巢、蚂蚁觅食、筑巢等。这些群居昆虫，它们单个的智能很低、能力微弱，可是一旦形成规模，却可以解决很多复杂的问题。人们从群居昆虫相互之间协调合作的工作原理及合作规则中得到启示，提出了基于群集智能的新的算法来解决现实生活中的一些复杂问题。群集智能(SwarmIntel