1、计算机应用技术专业毕业论文 精品论文 基于蚁群算法的 TSP优化算法关键词：蚁群算法 算法模型 组合优化 旅行商 优化算法摘要：蚁群算法是一种最新发展的仿生优化算法，该算法通过模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为而产生的，在解决许多复杂的组合优化问题方面，展现了优异的性能，但在解决实际问题中仍然不够成熟，还有很大的改进空间。本文针对目前蚁群算法在解决实际组合优化问题时存在的一些缺陷，在大量阅读相关文献的基础上提出了几个方面可能性的改进方法及改进策略。 本文主要工作是在蚁群算法实验性分析的基础上，对算法模型进行改进，信息素更新机制方面，首次引入了信息素扩散的概念，因此本算法在信息素更新的时候更好地考虑
2、了先前的经过的节点，以尽力避免不必要的无用搜索；因此基于信息素扩散的蚁群算法具有不断获得新的最优解的能力，使得改进蚁群算法在不断的迭代过程后，可获得全局最优解，而不易陷入局部最优解。在解决实际旅行商问题(TSP)时，首先对所有节点的坐标预处理，然后采取信息素扩散机制和蚂蚁泛滥技术来对蚁群算法进行改进，力求在相同的迭代次数内可以寻找到更短，代价更小的路径。 最后，通过在 VC+环境下实现改进蚁群算法程序，验证了改进后的蚁群算法的可行性以及改进后的蚁群算法求解 TSP 的高效性。正文内容蚁群算法是一种最新发展的仿生优化算法，该算法通过模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为而产生的，在解决许多复杂的组合优化
3、问题方面，展现了优异的性能，但在解决实际问题中仍然不够成熟，还有很大的改进空间。本文针对目前蚁群算法在解决实际组合优化问题时存在的一些缺陷，在大量阅读相关文献的基础上提出了几个方面可能性的改进方法及改进策略。 本文主要工作是在蚁群算法实验性分析的基础上，对算法模型进行改进，信息素更新机制方面，首次引入了信息素扩散的概念，因此本算法在信息素更新的时候更好地考虑了先前的经过的节点，以尽力避免不必要的无用搜索；因此基于信息素扩散的蚁群算法具有不断获得新的最优解的能力，使得改进蚁群算法在不断的迭代过程后，可获得全局最优解，而不易陷入局部最优解。在解决实际旅行商问题(TSP)时，首先对所有节点的坐标预处
4、理，然后采取信息素扩散机制和蚂蚁泛滥技术来对蚁群算法进行改进，力求在相同的迭代次数内可以寻找到更短，代价更小的路径。 最后，通过在 VC+环境下实现改进蚁群算法程序，验证了改进后的蚁群算法的可行性以及改进后的蚁群算法求解 TSP 的高效性。蚁群算法是一种最新发展的仿生优化算法，该算法通过模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为而产生的，在解决许多复杂的组合优化问题方面，展现了优异的性能，但在解决实际问题中仍然不够成熟，还有很大的改进空间。本文针对目前蚁群算法在解决实际组合优化问题时存在的一些缺陷，在大量阅读相关文献的基础上提出了几个方面可能性的改进方法及改进策略。 本文主要工作是在蚁群算法实验性分析的基
5、础上，对算法模型进行改进，信息素更新机制方面，首次引入了信息素扩散的概念，因此本算法在信息素更新的时候更好地考虑了先前的经过的节点，以尽力避免不必要的无用搜索；因此基于信息素扩散的蚁群算法具有不断获得新的最优解的能力，使得改进蚁群算法在不断的迭代过程后，可获得全局最优解，而不易陷入局部最优解。在解决实际旅行商问题(TSP)时，首先对所有节点的坐标预处理，然后采取信息素扩散机制和蚂蚁泛滥技术来对蚁群算法进行改进，力求在相同的迭代次数内可以寻找到更短，代价更小的路径。 最后，通过在 VC+环境下实现改进蚁群算法程序，验证了改进后的蚁群算法的可行性以及改进后的蚁群算法求解 TSP 的高效性。蚁群算法
6、是一种最新发展的仿生优化算法，该算法通过模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为而产生的，在解决许多复杂的组合优化问题方面，展现了优异的性能，但在解决实际问题中仍然不够成熟，还有很大的改进空间。本文针对目前蚁群算法在解决实际组合优化问题时存在的一些缺陷，在大量阅读相关文献的基础上提出了几个方面可能性的改进方法及改进策略。 本文主要工作是在蚁群算法实验性分析的基础上，对算法模型进行改进，信息素更新机制方面，首次引入了信息素扩散的概念，因此本算法在信息素更新的时候更好地考虑了先前的经过的节点，以尽力避免不必要的无用搜索；因此基于信息素扩散的蚁群算法具有不断获得新的最优解的能力，使得改进蚁群算法在不断的迭代过
7、程后，可获得全局最优解，而不易陷入局部最优解。在解决实际旅行商问题(TSP)时，首先对所有节点的坐标预处理，然后采取信息素扩散机制和蚂蚁泛滥技术来对蚁群算法进行改进，力求在相同的迭代次数内可以寻找到更短，代价更小的路径。 最后，通过在 VC+环境下实现改进蚁群算法程序，验证了改进后的蚁群算法的可行性以及改进后的蚁群算法求解 TSP 的高效性。蚁群算法是一种最新发展的仿生优化算法，该算法通过模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为而产生的，在解决许多复杂的组合优化问题方面，展现了优异的性能，但在解决实际问题中仍然不够成熟，还有很大的改进空间。本文针对目前蚁群算法在解决实际组合优化问题时存在的一些缺陷，在大
8、量阅读相关文献的基础上提出了几个方面可能性的改进方法及改进策略。 本文主要工作是在蚁群算法实验性分析的基础上，对算法模型进行改进，信息素更新机制方面，首次引入了信息素扩散的概念，因此本算法在信息素更新的时候更好地考虑了先前的经过的节点，以尽力避免不必要的无用搜索；因此基于信息素扩散的蚁群算法具有不断获得新的最优解的能力，使得改进蚁群算法在不断的迭代过程后，可获得全局最优解，而不易陷入局部最优解。在解决实际旅行商问题(TSP)时，首先对所有节点的坐标预处理，然后采取信息素扩散机制和蚂蚁泛滥技术来对蚁群算法进行改进，力求在相同的迭代次数内可以寻找到更短，代价更小的路径。 最后，通过在 VC+环境下
9、实现改进蚁群算法程序，验证了改进后的蚁群算法的可行性以及改进后的蚁群算法求解 TSP 的高效性。蚁群算法是一种最新发展的仿生优化算法，该算法通过模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为而产生的，在解决许多复杂的组合优化问题方面，展现了优异的性能，但在解决实际问题中仍然不够成熟，还有很大的改进空间。本文针对目前蚁群算法在解决实际组合优化问题时存在的一些缺陷，在大量阅读相关文献的基础上提出了几个方面可能性的改进方法及改进策略。 本文主要工作是在蚁群算法实验性分析的基础上，对算法模型进行改进，信息素更新机制方面，首次引入了信息素扩散的概念，因此本算法在信息素更新的时候更好地考虑了先前的经过的节点，以尽力避免不
10、必要的无用搜索；因此基于信息素扩散的蚁群算法具有不断获得新的最优解的能力，使得改进蚁群算法在不断的迭代过程后，可获得全局最优解，而不易陷入局部最优解。在解决实际旅行商问题(TSP)时，首先对所有节点的坐标预处理，然后采取信息素扩散机制和蚂蚁泛滥技术来对蚁群算法进行改进，力求在相同的迭代次数内可以寻找到更短，代价更小的路径。 最后，通过在 VC+环境下实现改进蚁群算法程序，验证了改进后的蚁群算法的可行性以及改进后的蚁群算法求解 TSP 的高效性。蚁群算法是一种最新发展的仿生优化算法，该算法通过模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为而产生的，在解决许多复杂的组合优化问题方面，展现了优异的性能，但在解决实际
11、问题中仍然不够成熟，还有很大的改进空间。本文针对目前蚁群算法在解决实际组合优化问题时存在的一些缺陷，在大量阅读相关文献的基础上提出了几个方面可能性的改进方法及改进策略。 本文主要工作是在蚁群算法实验性分析的基础上，对算法模型进行改进，信息素更新机制方面，首次引入了信息素扩散的概念，因此本算法在信息素更新的时候更好地考虑了先前的经过的节点，以尽力避免不必要的无用搜索；因此基于信息素扩散的蚁群算法具有不断获得新的最优解的能力，使得改进蚁群算法在不断的迭代过程后，可获得全局最优解，而不易陷入局部最优解。在解决实际旅行商问题(TSP)时，首先对所有节点的坐标预处理，然后采取信息素扩散机制和蚂蚁泛滥技术
12、来对蚁群算法进行改进，力求在相同的迭代次数内可以寻找到更短，代价更小的路径。 最后，通过在 VC+环境下实现改进蚁群算法程序，验证了改进后的蚁群算法的可行性以及改进后的蚁群算法求解 TSP 的高效性。蚁群算法是一种最新发展的仿生优化算法，该算法通过模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为而产生的，在解决许多复杂的组合优化问题方面，展现了优异的性能，但在解决实际问题中仍然不够成熟，还有很大的改进空间。本文针对目前蚁群算法在解决实际组合优化问题时存在的一些缺陷，在大量阅读相关文献的基础上提出了几个方面可能性的改进方法及改进策略。 本文主要工作是在蚁群算法实验性分析的基础上，对算法模型进行改进，信息素更新机制
13、方面，首次引入了信息素扩散的概念，因此本算法在信息素更新的时候更好地考虑了先前的经过的节点，以尽力避免不必要的无用搜索；因此基于信息素扩散的蚁群算法具有不断获得新的最优解的能力，使得改进蚁群算法在不断的迭代过程后，可获得全局最优解，而不易陷入局部最优解。在解决实际旅行商问题(TSP)时，首先对所有节点的坐标预处理，然后采取信息素扩散机制和蚂蚁泛滥技术来对蚁群算法进行改进，力求在相同的迭代次数内可以寻找到更短，代价更小的路径。 最后，通过在 VC+环境下实现改进蚁群算法程序，验证了改进后的蚁群算法的可行性以及改进后的蚁群算法求解 TSP 的高效性。蚁群算法是一种最新发展的仿生优化算法，该算法通过
14、模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为而产生的，在解决许多复杂的组合优化问题方面，展现了优异的性能，但在解决实际问题中仍然不够成熟，还有很大的改进空间。本文针对目前蚁群算法在解决实际组合优化问题时存在的一些缺陷，在大量阅读相关文献的基础上提出了几个方面可能性的改进方法及改进策略。 本文主要工作是在蚁群算法实验性分析的基础上，对算法模型进行改进，信息素更新机制方面，首次引入了信息素扩散的概念，因此本算法在信息素更新的时候更好地考虑了先前的经过的节点，以尽力避免不必要的无用搜索；因此基于信息素扩散的蚁群算法具有不断获得新的最优解的能力，使得改进蚁群算法在不断的迭代过程后，可获得全局最优解，而不易陷入局部最
15、优解。在解决实际旅行商问题(TSP)时，首先对所有节点的坐标预处理，然后采取信息素扩散机制和蚂蚁泛滥技术来对蚁群算法进行改进，力求在相同的迭代次数内可以寻找到更短，代价更小的路径。 最后，通过在 VC+环境下实现改进蚁群算法程序，验证了改进后的蚁群算法的可行性以及改进后的蚁群算法求解 TSP 的高效性。蚁群算法是一种最新发展的仿生优化算法，该算法通过模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为而产生的，在解决许多复杂的组合优化问题方面，展现了优异的性能，但在解决实际问题中仍然不够成熟，还有很大的改进空间。本文针对目前蚁群算法在解决实际组合优化问题时存在的一些缺陷，在大量阅读相关文献的基础上提出了几个方面可能
16、性的改进方法及改进策略。 本文主要工作是在蚁群算法实验性分析的基础上，对算法模型进行改进，信息素更新机制方面，首次引入了信息素扩散的概念，因此本算法在信息素更新的时候更好地考虑了先前的经过的节点，以尽力避免不必要的无用搜索；因此基于信息素扩散的蚁群算法具有不断获得新的最优解的能力，使得改进蚁群算法在不断的迭代过程后，可获得全局最优解，而不易陷入局部最优解。在解决实际旅行商问题(TSP)时，首先对所有节点的坐标预处理，然后采取信息素扩散机制和蚂蚁泛滥技术来对蚁群算法进行改进，力求在相同的迭代次数内可以寻找到更短，代价更小的路径。 最后，通过在 VC+环境下实现改进蚁群算法程序，验证了改进后的蚁群
17、算法的可行性以及改进后的蚁群算法求解 TSP 的高效性。蚁群算法是一种最新发展的仿生优化算法，该算法通过模拟昆虫王国中蚂蚁群体觅食行为而产生的，在解决许多复杂的组合优化问题方面，展现了优异的性能，但在解决实际问题中仍然不够成熟，还有很大的改进空间。本文针对目前蚁群算法在解决实际组合优化问题时存在的一些缺陷，在大量阅读相关文献的基础上提出了几个方面可能性的改进方法及改进策略。 本文主要工作是在蚁群算法实验性分析的基础上，对算法模型进行改进，信息素更新机制方面，首次引入了信息素扩散的概念，因此本算法在信息素更新的时候更好地考虑了先前的经过的节点，以尽力避免不必要的无用搜索；因此基于信息素扩散的蚁群
18、算法具有不断获得新的最优解的能力，使得改进蚁群算法在不断的迭代过程后，可获得全局最优解，而不易陷入局部最优解。在解决实际旅行商问题(TSP)时，首先对所有节点的坐标预处理，然后采取信息素扩散机制和蚂蚁泛滥技术来对蚁群算法进行改进，力求在相同的迭代次数内可以寻找到更短，代价更小的路径。 最后，通过在 VC+环境下实现改进蚁群算法程序，验证了改进后的蚁群算法的可行性以及改进后的蚁群算法求解 TSP 的高效性。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
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