基于仿真平台上的蚁群算法的研究.docxVIP

分类号： 编号： ： ： ：沈阳化工大学本科毕业论文 题 目： 基于仿真平台上的蚁群算法的研究 院 系： 信息工程学院 专 业： 电气工程及其自动化 班 级： 电气1301 学生姓名： 隋雷 指导教师： 高淑芝 论文提交日期： 2017年 6 月 20 日 论文答辩日期： 2017年 6 月 27 日毕业设计（论文）诚信承诺书本人郑重承诺此处所提交的学位论文是在指导教师的指导下，严格按照学校和学院（系）有关规定完成的。论文中引用他人的观点和参考资料均加以注释和说明。在此毕业论文中不曾剽窃或者抄袭他人的学术思想、观点和成果，不曾篡改过研究的数据，如果存在违规的行为，我愿承担所有的责任并且愿意接受学校的处罚。作者签名： 日期： 年 月 日关于学位论文使用授权的说明本论文的研究成果归沈阳化工大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本学位论文作者和指导教师完全了解沈阳化工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权沈阳化工大学可以将论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。（必威体育官网网址的论文在解密后应遵循此规定）作者签名： 导师签名： 日期： 年 月 日摘 要在20世纪50年代的中期出现了仿生学，人们从生物进化的机理中受到了许多启发，提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法，如遗传算法、进化规划、进化策略等等，这些算法成功地解决了一些实际问题。20世纪90年代意大利学者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等人从生物进化的机制中受到启发，通过模拟自然界中蚂蚁有哪些信誉好的足球投注网站路径的行为，提出来一种新型的模拟进化算法— 蚁群算法，是群智能理论研究领域的一种主要算法。本论文主要研究了应用蚁群算法来解决TSP问题，分析了蚁群算法的基本原理，蚁群算法的流程以及用 MATLAB 程序来进行实例的仿真。本文首先简短的回顾了蚁群算法的历史、蚁群算法的发展和蚁群算法的应用，然后详细地介绍了蚁群算法的基本原理，包括蚁群算法的行为描述和机制原理，之后从蚁群算法的主要特征出发，分析它具有自组织、分布式和正反馈等特征。接着引出了应用蚁群算法来解决的TSP问题，先描述了组合优化问题，然后根据TSP问题自身的定义，TSP的实用价值，以及TSP问题的理论意义等多个角度来对 TSP 问题进行详细阐述。并且重点运用 MATLAB 的实例仿真方法，实现了基于蚁群算法的实例仿真，建立求解 TSP 问题的数学模型，实现步骤，阐述了蚁群算法的优缺点以及和其它优化方法的异同。论文最后以 MATLAB 仿真实验为基础，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。关键词： 蚁群算法， 组合优化， TSP 问题AbstractIn the mid-1950s, bionics emerged, and many people were inspired by the mechanism of biological evolution. Many new methods for solving complex optimization problems such as genetic algorithms, evolutionary planning, evolutionary strategies, etc. The algorithm successfully solved some practical problems. In the 1990s, the Italian scholar M. Dorigo, V Maniezzo, A. Colorni et al., Inspired by the mechanism of biological evolution, proposed a new type of simulated evolutionary algorithm, an ant colony algorithm, which is a major algorithm in the field of cluster intelligence theory by simulating the behavior of ant search paths in nature.In this paper, the ant colony algorithm is used to solve the TSP problem. The basic princip