大学方案开题报告范文.pdf
《大学方案开题报告范文.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《大学方案开题报告范文.pdf(8页珍藏版)》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、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
2、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 HT2J9Q
3、10W6R8 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
4、 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 ZI1F3
5、X1Q10J3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 ZI1F3X1Q10J
6、3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:
7、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:CG7S3N
8、4B3O3 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个人资料整理仅限学习使用1.结合毕业设计 提供了新途径。蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA 是
9、 Dorigo M 等人于 1991 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
10、。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
11、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
12、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:C
13、G7S3N4B3O3 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:CG7S3N4
14、B3O3 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 H
15、T2J9Q10W6R8 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 HT2J9Q1
16、0W6R8 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
17、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 ZI1F3X
18、1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3文档编码:CG7S3N4B3O3 HT2J9Q10W6R8 ZI1F3X1Q10J3个人资料整理仅限学习使用上来讲非常简单,但是其求解的难度是很大的。如果针对TSP问题提出的某种算法能够取得比较好的实算效果,那么对其进行修改,就可以应用于其他类型的组合优化问题并取得良好的效果。每条边上的Tj(0=c(常数,并且Tj=0。放置 m 个蚂蚁到 n 个城市上。步骤2:将各蚂蚁的初始出发点置于当前解集TABUk(s中。对每个蚂蚁k(k=1,?,m,按概率 Pij(t移至下一城市 j。将城市 j 置于 TAB
19、Uk(s 中。步骤 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
20、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 HT2J
21、9Q10W6R8 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 HT2J9Q10W6
22、R8 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 ZI1
23、F3X1Q10J3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 ZI1F3X1Q1
24、0J3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
25、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:CG7S
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 大学 方案 开题 报告 范文
限制150内