基于遗传算法的混合蚁群算法.研究

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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.............................................................................48VVI第一章绪论1.1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

7、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。1.1.1群集智能的起源与发展自然界中，群居昆虫以集体的力量，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

8、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。[1]群集智能(SwarmIntelligence,SI)的概念最早由Beni，Hack