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申明：本文系本人本科毕业论文，本人对该文章享有著作权，如需引用，请注明来源。文中大量参考了相关文献，后有列表，如在无意中侵犯你的著作权请告知。 本文可供，数学类，计算机类本科毕业参考。 如需本中的源代码（matlab语言）请联系我，另有答辩用ppt. 邮箱：570983569@ 太 原 理 工 大 学 毕业设计（论文）任务书 第1页 毕业设计（论文）题目： 遗传算法与蚁群算法在旅行商问题中的应用 毕业设计（论文）要求及原始数据（资料）： 了解两种算法的基本思想，基本原理，基本流程。对旅行商（ＴＳＰ）问题有初步认识，能用其中任一种方法求解实际问题。 例如：求解出中国31个省会城市的最短周游问题。 本文用到的初始数据： 附中国31省会城市坐标为： 1304 2312 3639 1315 4177 2244 3712 1399 3488 1535 3326 1556 3238 1229 4196 1004 4312 790 4386 570 3007 1970 2562 1756 2788 1491 2381 1676 1332 695 3715 1678 3918 2179 4061 2370 3780 2212 3676 2578 4029 2838 4263 2931 3429 1908 3507 2367 3394 2643 3439 3201 2935 3240 3140 3550 2545 2357 2778 2826 2370 2975?? 其它相关参数根据实际情况灵活设置。 第2页 毕业设计（论文）主要内容： 1对ＴＳＰ相关概念做简单介绍。 2对两种算法的基本思想的起源背景，定义，特点，现状进展做简单阐述。 ３遗传算法基本原理及求解ＴＳＰ问题的基本流程。 ４蚁群算法求ＴＳＰ问题基本原理和基本流程。 ５根据实际模型（中国31个省会城市的最短周游问题）编写出相应程序并求出其结果。 ６两中算法对比分析。 学生应交出的设计文件（论文）： １结束时应交出论文一篇。 ２设计的求解问题的源代码。 第3页 主要参考文献（资料）： 1 蔡自兴，徐光枯.人工智能及其应用.北京:清华大学出版社，2006. 2 敖友云，迟洪钦.基于遗传算法求解TSP问题的一种算法[J].计算机与数字工程，2006，34(4):52-55. 3 唐立新，旅行商问题(TSP)的改进遗传算法[J].东北大学学报(自然科学版)，1999，20(l):40并2. 4 尚智强，郑耀林一种改进遗传算法在旅行商(TSP)问题中的应用[J].福建电脑，2002，(8):42-43. 5 温广辉，王明旭，郭用琼一种求解TSP问题的新型遗传编码方案[J].科学技术与工程，2006，6(2):206-208. 6 Marco Dorigo,Thomas Stutzle.蚁群优化. 北京：清华大学出版社, 2003. 27~34 7 李士勇.蚁群优化算法及其应用.哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社，2005.158~164 8 段海滨.蚁群算法原理及其应用.北京：科学出版社,2004.135~139 9 叶志伟，郑肇葆。蚁群算法中参数 ，，设置的研究 ——以TSP问题为例 （武汉大学遥感信息工程学院 湖北 武汉 430079） 10 Jiang Rui, Szeto K Y, Luo Yu-pin, Hu Dong-cheng. A PathSplitting Scheme Based Distributed Parallel Genetic Algo-rithm for Large Traveling Salesman Problems [C]// Proc.Conference on Intelligent Information Processing. 2000:478-485. 11 Fogel D B. Applying Evolutionary Programming to Selec-ted Traveling Salesman Problems [J]. Cybemetics and Sys-tem, 2001, 24(1):27-36. 12 lgium. Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Travelling Salesman Problem. Technical Report IRIDIA-1996-5 13 arco Dorigo, G. Di Caro, and L. M. Gambardella. Ant algorithms for discrete optimization. Artificial Life, 5:137-17
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