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骨架脂肪融合算法及其在旅行商问题上的应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | Abstract | 第6-7页 | | 第一章 绪论 | 第10-14页 | | 1.1 研究背景 | 第10-11页 | | 1.2 国内外研究与发展现状 | 第11-12页 | | 1.2.1 骨架算法发展及国内外研究现状 | 第11-12页 | | 1.2.2 脂肪算法发展及国内外研究现状 | 第12页 | | 1.2.3 现存的主要问题及融合算法的提出 | 第12页 | | 1.3 本文工作及结构安排 | 第12-13页 | | 1.4 本章小结 | 第13-14页 | | 第二章 旅行商问题 | 第14-23页 | | 2.1 旅行商问题发展历史 | 第14-15页 | | 2.2 数学模型与计算复杂性 | 第15-16页 | | 2.2.1 旅行商问题的数学模型 | 第15-16页 | | 2.2.2 旅行商问题的计算复杂性 | 第16页 | | 2.3 旅行商问题的分类 | 第16-17页 | | 2.4 旅行商问题的研究意义和应用价值 | 第17-18页 | | 2.5 旅行商问题的求解方法 | 第18-22页 | | 2.6 本章小结 | 第22-23页 | | 第三章 骨架算法和脂肪算法概述 | 第23-40页 | | 3.1 骨架算法 | 第23-35页 | | 3.1.1 骨架算法的基本思想及特点 | 第23-24页 | | 3.1.2 骨架算法的一般求解步骤 | 第24-25页 | | 3.1.3 几个典型的骨架算法介绍 | 第25-31页 | | 3.1.4 骨架算法的不足 | 第31页 | | 3.1.5 两种策略的骨架算法对TSP的求解 | 第31-35页 | | 3.2 脂肪算法 | 第35-39页 | | 3.2.1 脂肪算法的基本思想 | 第35-36页 | | 3.2.2 经典脂肪算法描述 | 第36-38页 | | 3.2.3 脂肪算法的不足 | 第38页 | | 3.2.4 简要的实验 | 第38-39页 | | 3.3 本章小结 | 第39-40页 | | 第四章 骨架脂肪融合算法 | 第40-57页 | | 4.1 算法的提出 | 第40-43页 | | 4.1.1 对解TSP问题算法的思考 | 第40-41页 | | 4.1.2 关于解TSP问题的猜想 | 第41-43页 | | 4.2 融合算法的主要思想 | 第43-44页 | | 4.3 融合算法的执行步骤 | 第44-49页 | | 4.3.1 编码方式及适应度策略 | 第45页 | | 4.3.2 随机 3opt算法产生精英个体 | 第45页 | | 4.3.3 识别TSP边 | 第45-46页 | | 4.3.4 精英个体数目的确定 | 第46-47页 | | 4.3.5 结束条件 | 第47-48页 | | 4.3.6 交集和并集 | 第48-49页 | | 4.4 融合算法的实现 | 第49-56页 | | 4.4.1 数据结构 | 第50-51页 | | 4.4.2 算法实现 | 第51-56页 | | 4.4.3 复杂性分析 | 第56页 | | 4.5 本章小结 | 第56-57页 | | 第五章 算法平台与实验结果 | 第57-64页 | | 5.1 实验平台介绍 | 第57-59页 | | 5.2 算法运行 | 第59-61页 | | 5.3 平台环境及参数说明 | 第61-62页 | | 5.4 计算典型算例 | 第62-63页 | | 5.5 本章小结 | 第63-64页 | | 第六章 结论与展望 | 第64-65页 | | 致谢 | 第65-66页 | | 参考文献 | 第66-70页 | | 攻读学位期间的科研成果 | 第70页 |
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