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蚁群算法在TSP中的应用研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-9页 | | 第一章 绪论 | 第9-14页 | | ·论文研究目的及意义 | 第9-10页 | | ·论文研究目的 | 第9页 | | ·论文研究意义 | 第9-10页 | | ·论文的研究背景 | 第10-11页 | | ·最优路径选择的提出 | 第10页 | | ·旅行商问题的提出 | 第10-11页 | | ·蚁群算法及旅行商问题的研究现状 | 第11-13页 | | ·蚁群算法的研究现状 | 第11-12页 | | ·旅行商问题的研究现状 | 第12-13页 | | ·本论文研究的主要内容 | 第13-14页 | | 第二章 图论与路网结构 | 第14-19页 | | ·图论概述 | 第14-16页 | | ·图论的发展 | 第14-15页 | | ·图论的基本概念 | 第15-16页 | | ·路网的表示 | 第16-18页 | | ·路网基本要素及权重 | 第16-17页 | | ·道路路网 | 第17-18页 | | ·本章小结 | 第18-19页 | | 第三章 传统最优路径算法及应用 | 第19-32页 | | ·传统最优路径算法 | 第19-26页 | | ·Dijkstra算法 | 第19-21页 | | ·Floyd算法 | 第21-23页 | | ·启发式搜索算法─A~*中算法 | 第23-26页 | | ·最优路径问题描述 | 第26-30页 | | ·最优路径的描述 | 第26-27页 | | ·求解的基本思想 | 第27页 | | ·求解常见方法 | 第27-30页 | | ·TSP问题的描述 | 第30-31页 | | ·TSP问题的定义 | 第30-31页 | | ·TSP问题的求解 | 第31页 | | ·本章小结 | 第31-32页 | | 第四章 蚁群算法 | 第32-45页 | | ·蚁群算法的基本原理 | 第32-36页 | | ·概述 | 第32页 | | ·蚁群算法基本原理 | 第32-34页 | | ·蚁群算法的数学模型 | 第34-36页 | | ·蚁群算法中参数的设置 | 第36-41页 | | ·参数定义 | 第36-37页 | | ·参数对算法性能的影响分析 | 第37-41页 | | ·蚁群算法最优解的质量 | 第41-44页 | | ·蚁群算法复杂度及难度分析 | 第41-43页 | | ·基本蚁群算法的优点及不足 | 第43-44页 | | ·本章小结 | 第44-45页 | | 第五章 改进的蚁群算法系统 | 第45-54页 | | ·基本蚁群算法的改进策略 | 第45-46页 | | ·蚁群算法的改进策略 | 第45页 | | ·降低蚁群算法停滞性的方法 | 第45-46页 | | ·常见的几种改进蚁群算法 | 第46-49页 | | ·带精英策略的蚁群算法 | 第46-47页 | | ·具有变异特征的蚁群算法 | 第47-48页 | | ·最优最差蚁群算法 | 第48-49页 | | ·改进的蚁群算法系统分析 | 第49-53页 | | ·改进算法的流程图及算法步骤 | 第49-51页 | | ·改进算法的收敛性分析 | 第51-53页 | | ·本章小结 | 第53-54页 | | 第六章 算法仿真分析及实例 | 第54-62页 | | ·算法仿真比较 | 第54-56页 | | ·仿真实验 | 第54-56页 | | ·结果分析 | 第56页 | | ·求解最优路径的算法实例 | 第56-61页 | | ·实例一 | 第56-59页 | | ·实例二 | 第59-61页 | | ·本章小结 | 第61-62页 | | 结论与展望 | 第62-63页 | | 结论 | 第62页 | | 展望 | 第62-63页 | | 参考文献 | 第63-67页 | | 致谢 | 第67页 |
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论文编号BS593716，这篇论文共67页
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