毕业设计（论文）-基于蚁群算法的tsp问题研究

《毕业设计（论文）-基于蚁群算法的tsp问题研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、编号200502122005021237南京航空航天大学金城学院毕业设计题目基于蚁群算法的TSP问题研究学生姓名学号系部专业班级指导教师信息工程系信息工程二〇〇九年六月南京航空航天大学金城学院本科毕业设计（论文）诚信承诺书本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）（题目：基于蚁群算法的TSP问题研究）是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。尽本人所知，除了毕业设计（论文）中特别加以标注引用的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。作者签名：（学号）：20050212372009年6月6日毕业设计（论文）报告纸基于蚁群算法的T

2、SP问题研究摘要本文研究了基于蚁群算法解决TSP问题的原理，算法流程以及用MATLAB程序的仿真。论文首先简单回顾了蚁群算法的历史、发展以及应用，然后详细介绍了基本蚁群算法的原理，包括基本蚁群算法的行为描述和机制原理。其次从基本蚁群算法的系统学特征出发，讨论它具有分布式，自组织，正反馈等特征。接着引出了基本蚁群算法解决的TSP问题，先讨论了组合优化问题，然后从TSP问题的定义，实用价值，理论意义的角度对TSP问题进行阐述。并且重点运用MATLAB的仿真方法，实现了基于蚁群算法的仿真，给出了求解TSP问题的数学模型，实现步骤，描述了蚁群算法的优缺点。论文最后以MATLAB仿

3、真实验为基础，对蚁群算法的主要参数进行了详细的讨论，并且给出了优化的参数选择，解决了算法中存在的不足。论文实现了基于蚁群算法对TSP问题的求解和仿真。关键字：蚁群算法，组合优化，信息素，TSP问题i毕业设计（论文）报告纸TSPresearchbasedonantcolonyalgorithmAbstractThispaperresearchedtheprinciplebasedonantcolonyalgorithmtosolveTSPproblem,thealgorithmprocessesandproceduresusingMATLABsimulation.Paper

4、firstbrieflyreviewedthehistoryofantcolonyalgorithm,developmentandapplication,andthendescribedindetailthebasicprincipleofantcolonyalgorithm,includingtheconductofthebasicantcolonyalgorithmandthemechanismdescriedinprinciple.Second,thebasicantcolonyalgorithmfromthecharacteristicsofthesystemst

5、artingtodiscussitwiththedistributed,self-organdization,characteristicsofpositivefeedback.ThenleadstothebasicantcolonyalgorithmtosolvetheTSPproblem,firstdiscussthecombinatorialoptimizationproblems,andthenfromthedefinitionofTSPproblem,practicalvalue,thetheoreticalsignificanceofthepointofvie

6、wontheissueoftheTSP.FocusontheuseofMATLABandthesimulationmethod,antcolonyalgorithmbasedontherealizationofthesimulation,aregivenforsolvingthemathematicalmodeloftheTSPproblem,therealizationofthesesteps,describingtheadvantagesanddisadvantagesoftheantcolonyalgorithm.Finallysimulationresultsin

7、MATLABbasedonthemainparametersofantcolonyalgorithmarediscussedindetail,andoptimizedparametersaregivenoptionstosolvetheshortcomingsofexistingalgorithms.PaperachievedonoptimizationandsimulationbasedonAntcolonyalgorithmtosolvetheproblem.KeyWords:antcolonyalgorithm;comb