人工鱼群法在组合优化问题的研究

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1、※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※2013届学生毕业设计(论文)材料(四)学生毕业设计(论文)课题名称人工鱼群法在组合优化问题的研究姓名何少武学号0909401-17院系数学与计算科学学院专业数学与应用数学指导教师林仁讲师2013年4月23日湖南城市学院本科毕业设计(论文)诚信声明本人郑重声明:所呈交的本科毕业设计(论文),是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议,除文中已经注明引用的内容外,本设计(论文)不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本

2、人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本科毕业设计(论文)作者签名:二○年月日II目录摘要...........................................................1关键词.........................................................1Abstract......................................................1Keywords..................................................

3、....11绪论.............................................................21.1课题背景及意义................................................21.2课题的研究现状...............................................22解决组合优化问题的几种智能算法.................................32.1遗传算法............................................

4、........32.2蚁群算法.....................................................42.3粒子群算法..................................................52.4几种智能算法特点.............................................62.5小结.......................................................73基本人工鱼群算法................................

5、................73.1人工鱼群算法模型.............................................73.2算法描述.....................................................83.3算法全局收敛性...............................................113.4各参数对收敛性能的影响分析.,.................................123.5应用....................................

6、.....................123.6小结.........................................................124总结和展望......................................................14参考文献.......................................................14致谢............................................................15II人工鱼群算法在组合优化问

7、题的研究何少武摘要:组合优化问题在现实生活中有着很广泛的应用,并且有很强的工程代表性,但最优化解很困难,目前对组合优化问题的求解主要以启发式算法为主。人工鱼群算法是一种新的群智能优化算法,其原理简单,收敛速度快,求解精度高。近年来得到广泛关注和应用。人工鱼群算法的觅食行为是算法全局收敛的基础,聚群行为和追尾行为更加增强了算法的全局收敛性。蚁群算法决旅行商问题存在收敛速度慢,而且参数的设定对算法的性能影响很大,而人工鱼群算经过实例证明具有优于蚁群算法的收敛速度。关键字:人工鱼群算法;组合优化问题;群聚行为;蚁群算法Artificialfis

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