1、信息管理与信息系统专业毕业论文 精品论文 一种具有半动态候选列表的蚁群算法关键词：蚁群算法 半动态候选列表 TSP 问题摘要：蚁群算法是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的一种新的进化计算方法。研究者们根据不同的改进策略对蚂蚁系统进行改进并开发了不同版本的蚁群算法，并成功地应用于优化领域。目前国内外的许多研究者和研究机构都开展了对蚁群算法理论和应用的研究。比利时布鲁塞尔自由大学的 IRIDIA 实验室，瑞士的 IDSIA 等都是目前在蚁群算法研究领域较为活跃的机构。总的来说，蚁群算法已成为国际计算智能领域关注的热点课题。 本文在 ACS 算法使用的最近邻候选列表的基础上，应用受限生成思想，设计
2、了一种半动态的候选列表生成机制，使得蚁群对于所求解问题产生一定程度的记忆与环境识别能力。运用该方法改进了基本蚁群算法，优化了 AS 算法的搜索过程。同时，通过仿真实验对比具有半动态候选列表的 AS 算法与基本 AS 算法在计算 TSP 问题时的结果，验证了算法优化的有效性。通过对仿真实验数据的分析，使用 -分支因子法分析了基本蚁群算法与改进算法在不同的参数设置下的搜索行为的差异，验证了候选列表对于算法搜索行为的优化。正文内容蚁群算法是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的一种新的进化计算方法。研究者们根据不同的改进策略对蚂蚁系统进行改进并开发了不同版本的蚁群算法，并成功地应用于优化领域。目前国内
3、外的许多研究者和研究机构都开展了对蚁群算法理论和应用的研究。比利时布鲁塞尔自由大学的 IRIDIA 实验室，瑞士的 IDSIA 等都是目前在蚁群算法研究领域较为活跃的机构。总的来说，蚁群算法已成为国际计算智能领域关注的热点课题。 本文在 ACS 算法使用的最近邻候选列表的基础上，应用受限生成思想，设计了一种半动态的候选列表生成机制，使得蚁群对于所求解问题产生一定程度的记忆与环境识别能力。运用该方法改进了基本蚁群算法，优化了 AS 算法的搜索过程。同时，通过仿真实验对比具有半动态候选列表的 AS 算法与基本 AS 算法在计算 TSP 问题时的结果，验证了算法优化的有效性。通过对仿真实验数据的分析
4、，使用 -分支因子法分析了基本蚁群算法与改进算法在不同的参数设置下的搜索行为的差异，验证了候选列表对于算法搜索行为的优化。蚁群算法是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的一种新的进化计算方法。研究者们根据不同的改进策略对蚂蚁系统进行改进并开发了不同版本的蚁群算法，并成功地应用于优化领域。目前国内外的许多研究者和研究机构都开展了对蚁群算法理论和应用的研究。比利时布鲁塞尔自由大学的 IRIDIA 实验室，瑞士的 IDSIA 等都是目前在蚁群算法研究领域较为活跃的机构。总的来说，蚁群算法已成为国际计算智能领域关注的热点课题。 本文在 ACS 算法使用的最近邻候选列表的基础上，应用受限生成思想，设计了一
5、种半动态的候选列表生成机制，使得蚁群对于所求解问题产生一定程度的记忆与环境识别能力。运用该方法改进了基本蚁群算法，优化了 AS 算法的搜索过程。同时，通过仿真实验对比具有半动态候选列表的 AS 算法与基本 AS 算法在计算 TSP 问题时的结果，验证了算法优化的有效性。通过对仿真实验数据的分析，使用 -分支因子法分析了基本蚁群算法与改进算法在不同的参数设置下的搜索行为的差异，验证了候选列表对于算法搜索行为的优化。蚁群算法是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的一种新的进化计算方法。研究者们根据不同的改进策略对蚂蚁系统进行改进并开发了不同版本的蚁群算法，并成功地应用于优化领域。目前国内外的许多研究
6、者和研究机构都开展了对蚁群算法理论和应用的研究。比利时布鲁塞尔自由大学的 IRIDIA 实验室，瑞士的 IDSIA 等都是目前在蚁群算法研究领域较为活跃的机构。总的来说，蚁群算法已成为国际计算智能领域关注的热点课题。 本文在 ACS 算法使用的最近邻候选列表的基础上，应用受限生成思想，设计了一种半动态的候选列表生成机制，使得蚁群对于所求解问题产生一定程度的记忆与环境识别能力。运用该方法改进了基本蚁群算法，优化了 AS 算法的搜索过程。同时，通过仿真实验对比具有半动态候选列表的 AS 算法与基本 AS 算法在计算 TSP 问题时的结果，验证了算法优化的有效性。通过对仿真实验数据的分析，使用 -分
7、支因子法分析了基本蚁群算法与改进算法在不同的参数设置下的搜索行为的差异，验证了候选列表对于算法搜索行为的优化。蚁群算法是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的一种新的进化计算方法。研究者们根据不同的改进策略对蚂蚁系统进行改进并开发了不同版本的蚁群算法，并成功地应用于优化领域。目前国内外的许多研究者和研究机构都开展了对蚁群算法理论和应用的研究。比利时布鲁塞尔自由大学的 IRIDIA 实验室，瑞士的 IDSIA 等都是目前在蚁群算法研究领域较为活跃的机构。总的来说，蚁群算法已成为国际计算智能领域关注的热点课题。 本文在 ACS 算法使用的最近邻候选列表的基础上，应用受限生成思想，设计了一种半动态的候
8、选列表生成机制，使得蚁群对于所求解问题产生一定程度的记忆与环境识别能力。运用该方法改进了基本蚁群算法，优化了 AS 算法的搜索过程。同时，通过仿真实验对比具有半动态候选列表的 AS 算法与基本 AS 算法在计算 TSP 问题时的结果，验证了算法优化的有效性。通过对仿真实验数据的分析，使用 -分支因子法分析了基本蚁群算法与改进算法在不同的参数设置下的搜索行为的差异，验证了候选列表对于算法搜索行为的优化。蚁群算法是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的一种新的进化计算方法。研究者们根据不同的改进策略对蚂蚁系统进行改进并开发了不同版本的蚁群算法，并成功地应用于优化领域。目前国内外的许多研究者和研究机构
9、都开展了对蚁群算法理论和应用的研究。比利时布鲁塞尔自由大学的 IRIDIA 实验室，瑞士的 IDSIA 等都是目前在蚁群算法研究领域较为活跃的机构。总的来说，蚁群算法已成为国际计算智能领域关注的热点课题。 本文在 ACS 算法使用的最近邻候选列表的基础上，应用受限生成思想，设计了一种半动态的候选列表生成机制，使得蚁群对于所求解问题产生一定程度的记忆与环境识别能力。运用该方法改进了基本蚁群算法，优化了 AS 算法的搜索过程。同时，通过仿真实验对比具有半动态候选列表的 AS 算法与基本 AS 算法在计算 TSP 问题时的结果，验证了算法优化的有效性。通过对仿真实验数据的分析，使用 -分支因子法分析
10、了基本蚁群算法与改进算法在不同的参数设置下的搜索行为的差异，验证了候选列表对于算法搜索行为的优化。蚁群算法是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的一种新的进化计算方法。研究者们根据不同的改进策略对蚂蚁系统进行改进并开发了不同版本的蚁群算法，并成功地应用于优化领域。目前国内外的许多研究者和研究机构都开展了对蚁群算法理论和应用的研究。比利时布鲁塞尔自由大学的 IRIDIA 实验室，瑞士的 IDSIA 等都是目前在蚁群算法研究领域较为活跃的机构。总的来说，蚁群算法已成为国际计算智能领域关注的热点课题。 本文在 ACS 算法使用的最近邻候选列表的基础上，应用受限生成思想，设计了一种半动态的候选列表生成机
11、制，使得蚁群对于所求解问题产生一定程度的记忆与环境识别能力。运用该方法改进了基本蚁群算法，优化了 AS 算法的搜索过程。同时，通过仿真实验对比具有半动态候选列表的 AS 算法与基本 AS 算法在计算 TSP 问题时的结果，验证了算法优化的有效性。通过对仿真实验数据的分析，使用 -分支因子法分析了基本蚁群算法与改进算法在不同的参数设置下的搜索行为的差异，验证了候选列表对于算法搜索行为的优化。蚁群算法是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的一种新的进化计算方法。研究者们根据不同的改进策略对蚂蚁系统进行改进并开发了不同版本的蚁群算法，并成功地应用于优化领域。目前国内外的许多研究者和研究机构都开展了对蚁
12、群算法理论和应用的研究。比利时布鲁塞尔自由大学的 IRIDIA 实验室，瑞士的 IDSIA 等都是目前在蚁群算法研究领域较为活跃的机构。总的来说，蚁群算法已成为国际计算智能领域关注的热点课题。 本文在 ACS 算法使用的最近邻候选列表的基础上，应用受限生成思想，设计了一种半动态的候选列表生成机制，使得蚁群对于所求解问题产生一定程度的记忆与环境识别能力。运用该方法改进了基本蚁群算法，优化了 AS 算法的搜索过程。同时，通过仿真实验对比具有半动态候选列表的 AS 算法与基本 AS 算法在计算 TSP 问题时的结果，验证了算法优化的有效性。通过对仿真实验数据的分析，使用 -分支因子法分析了基本蚁群算
13、法与改进算法在不同的参数设置下的搜索行为的差异，验证了候选列表对于算法搜索行为的优化。蚁群算法是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的一种新的进化计算方法。研究者们根据不同的改进策略对蚂蚁系统进行改进并开发了不同版本的蚁群算法，并成功地应用于优化领域。目前国内外的许多研究者和研究机构都开展了对蚁群算法理论和应用的研究。比利时布鲁塞尔自由大学的 IRIDIA 实验室，瑞士的 IDSIA 等都是目前在蚁群算法研究领域较为活跃的机构。总的来说，蚁群算法已成为国际计算智能领域关注的热点课题。 本文在 ACS 算法使用的最近邻候选列表的基础上，应用受限生成思想，设计了一种半动态的候选列表生成机制，使得蚁群
14、对于所求解问题产生一定程度的记忆与环境识别能力。运用该方法改进了基本蚁群算法，优化了 AS 算法的搜索过程。同时，通过仿真实验对比具有半动态候选列表的 AS 算法与基本 AS 算法在计算 TSP 问题时的结果，验证了算法优化的有效性。通过对仿真实验数据的分析，使用 -分支因子法分析了基本蚁群算法与改进算法在不同的参数设置下的搜索行为的差异，验证了候选列表对于算法搜索行为的优化。蚁群算法是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的一种新的进化计算方法。研究者们根据不同的改进策略对蚂蚁系统进行改进并开发了不同版本的蚁群算法，并成功地应用于优化领域。目前国内外的许多研究者和研究机构都开展了对蚁群算法理论和
15、应用的研究。比利时布鲁塞尔自由大学的 IRIDIA 实验室，瑞士的 IDSIA 等都是目前在蚁群算法研究领域较为活跃的机构。总的来说，蚁群算法已成为国际计算智能领域关注的热点课题。 本文在 ACS 算法使用的最近邻候选列表的基础上，应用受限生成思想，设计了一种半动态的候选列表生成机制，使得蚁群对于所求解问题产生一定程度的记忆与环境识别能力。运用该方法改进了基本蚁群算法，优化了 AS 算法的搜索过程。同时，通过仿真实验对比具有半动态候选列表的 AS 算法与基本 AS 算法在计算 TSP 问题时的结果，验证了算法优化的有效性。通过对仿真实验数据的分析，使用 -分支因子法分析了基本蚁群算法与改进算法
16、在不同的参数设置下的搜索行为的差异，验证了候选列表对于算法搜索行为的优化。蚁群算法是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的一种新的进化计算方法。研究者们根据不同的改进策略对蚂蚁系统进行改进并开发了不同版本的蚁群算法，并成功地应用于优化领域。目前国内外的许多研究者和研究机构都开展了对蚁群算法理论和应用的研究。比利时布鲁塞尔自由大学的 IRIDIA 实验室，瑞士的 IDSIA 等都是目前在蚁群算法研究领域较为活跃的机构。总的来说，蚁群算法已成为国际计算智能领域关注的热点课题。 本文在 ACS 算法使用的最近邻候选列表的基础上，应用受限生成思想，设计了一种半动态的候选列表生成机制，使得蚁群对于所求解问
17、题产生一定程度的记忆与环境识别能力。运用该方法改进了基本蚁群算法，优化了 AS 算法的搜索过程。同时，通过仿真实验对比具有半动态候选列表的 AS 算法与基本 AS 算法在计算 TSP 问题时的结果，验证了算法优化的有效性。通过对仿真实验数据的分析，使用 -分支因子法分析了基本蚁群算法与改进算法在不同的参数设置下的搜索行为的差异，验证了候选列表对于算法搜索行为的优化。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?
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