大学方案开题报告范文.pdf

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个人资料整理仅限学习使用南京航空航天大学金城学院毕业设计论文）开题报告题目基于蚁群算法的TSP问题研究系部信息工程系专业信息工程学生姓名李奇学号2005021237 指导教师谭静职称讲师毕设地点南京航空航天大学金城学院机房年月日个人资料整理仅限学习使用填写要求1开题报告只需填写“文献综述”、“研究或解决的问题和拟采用的方法”两部分内容，其他信息由系统自动生成，不需要手工填写。2为了与网上任务书兼容及最终打印格式一致，开题报告采用固定格式，如有不适请调整内容以适应表格大小并保持整体美观，切勿轻易改变格式。3任务书须用A4 纸，小 4 号字，黑色宋体，行距1.5 倍。4使用此开题报告模板填写完毕，可直接粘接复制相应的内容到毕业设计网络系统。文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 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年提出的。经观察发现,蚂蚁个体之间是通过一种称之为信息素的物质进行信息传递的。在运动过程中,蚂蚁能够在它所经过的路径上留下该种信息素,而且能够感知信息素的浓度,并以此指导自己的运动方向。蚁群的集体行为表现出一种信息正反馈现象:某一路径上走过的蚂蚁越多,则后来者选择该路径的概率就越大。蚂蚁个体之间就是通过这种信息的交流达到搜索食物的目的。它充分利用了生物蚁群通过个体间简单的信息传递，搜索从蚁巢至食物间最短路径的集体寻优特征，以及该过程与旅行商问题求解之间的相似性。同时，该算法还被用于求解二次指派问题以及多维背包问题等，显示了其适用于组合优化问题求解的优越特征。蚁群算法应用于静态组合优化问题,其典型代表有旅行商问题(TSP、二次分配问题(QAP、车间调度问题、车辆路径问题等。在动态优化问题中的应用主要集中在通讯网络方面。这主要是由于网络优化问题的特殊性,如分布计算,随机动态性,以及异步的网络状态更新等。例如将蚁群算法应用于QOS组播路由问题上,就得到了优于模拟退火(SA和遗传算法(GA的效果。蚁群优化算法最初用于解决TSP问题，经过多年的发展，已经陆续渗透到其他领域中，如图着色问题、大规模集成电路设计、通讯网络中的路由问题以及负载平衡问题、车辆调度问题等。蚁群算法在若干领域获得成功的应用，其中最成功的是在组合优化问题中的应用。1.2 蚁群算法求解 TSP问题1）TSP 问题的描述TSP 问题的简单形象描述是:给定 n 个城市,有一个旅行商从某一城市出发,访问各城市一次且仅有一次后再回到原出发城市,要求找出一条最短的巡回路径。2）TSP 问题的理论意义该问题是作为所有组合优化问题的范例而存在的。它已经成为并将继续成为测试新算法的标准问题。这是因为，TSP问题展示了组合优化的所有方面。它从概念文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 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3:经过 n 个时刻,蚂蚁 k 可走完所有的城市,完成一次循环。计算每个蚂蚁走过的总路径长度Lk,更新找到的最短路径。步骤 4:更新每条边上的信息量Tij(t+n 步骤 5:对每一条边置 Tij=0。nc=nc+1 步骤 6:若 nc预定的迭代次数Ncmax,则转步骤 2。否则,打印出最短路径,终止整个程序。1.3 蚁群算法优缺点蚁群算法是一种分布式的本质并行算法，蚁群算法是一种正反馈算法，蚁群算法具有较强的鲁棒性，易于与其它方法结合。但蚁群算法收敛速度慢、计算时间长，易于过早陷入局部最优，不利于解决连续问题。1.4 蚁群算法的展望1）目前大部分改进的蚁群算法都是针对于特定问题,普适性不强,同时蚁群算法模型也不能直接应用于实际优化问题。虽然正反馈机制就是一个很好的普适性模型,但还远远不够。因此,急需设计一种通用的蚁群算法普适性模型。2）现阶段的蚁群算法只是模拟了自然蚂蚁很少一部分社会性,例如信息素机制。仍然有很大的空间去提出更加智能化的蚁群行为。3）蚁群算法目前还带有明显的经验性,很多结果只是建立在实验的基础之上,需要逐步奠定其理论基础。因此，根据 TSP问题的特点，建立蚁群算法的模型，可以较好的解决此类组合优化问题 NP问题）。参考文献文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 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system：optimization by a colony of cooperating agents IEEE Trans on Systems,Man，and Cybernetics，Part B，1996，261）：2941 5 杨海，王洪国，徐卫志蚁群算法的应用研究与发展J 科学和技术信息学报，2007，28）：13-14 6 张宗永，孙静，谭家华蚁群算法的改进及其应用J 上海交通大学学报，2002，3611）：1564-1567 7 尹晓峰，刘春煌基于MATLAB 的混合型蚁群算法求解旅行商问题J 铁路计算机应用，2005，149）：4-7 8 刘志硕，申金升，柴跃廷一种求解车辆路径问题的混合多蚁群算法J 系统仿真学报，2007，1915）：3513-3520 9 董萍基于蚁群算法求解TSPJ 无锡职业技术学院学报，2008，75）：34-36 10 王果，戴冬基于蚁群算法的TSP 问题求解 J 河南机电高等专科学校学报，2008，165）：42-43文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 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ZI1F3X1Q10J3个人资料整理仅限学习使用指导教师意见对课题的深度、广度及工作量的意见和对毕业设计论文）结果的预测）：毕设主要研究基于蚁群算法的TSP问题研究，即在MATLAB 软件环境中进行仿真，应用蚁群算法实现TSP问题。内容有理论研究意义，工作量较大。按照课题任务书和开题报告的内容，能够实现基于蚁群算法的TSP问题综合研究。指导教师签字：年月日上级审查意见：负责人签字：年月日文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 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