文档介绍：目录
摘要 I
Abstract II
第1章绪论 - 1 -
- 1 -
- 1 -
论文的组织结构 - 1 -
第2章遗传算法理论概述 - 2 -
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- 3 -
- 4 -
遗传算法的流程图 - 4 -
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- 6 -
第3章 TSP问题及研究的基本方法 - 8 -
TSP问题概述 - 8 -
TSP的应用与价值 - 8 -
TSP问题的数学模型 - 9 -
TSP 问题的分类 - 9 -
现有的求解TSP问题的几种算法 - 10 -
第4章遗传算法在TSP的应用 - 12 -
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- 13 -
- 13 -
- 13 -
- 15 -
- 17 -
- 18 -
结论 - 20 -
展望 - 20 -
参考文献 - 21 -
致谢 - 22 -
附录程序 - 23 -
摘要
TSP问题(Traveling Salesman Problem)是已知有n个城市,现有一推销员必须遍访这n个城市,且每个城市只能访问一次,最后又必须返回出发城市。要安排其访问次序,使其旅行路线的总长度最短。TSP是经典的NP-hard组合优化问题之一,也是一个测试算法优劣性的标准问题,且现实中有很多应用问题都可归结或转化为TSP问题。故对此问题的求解具有理论与实用两方面的意义。传统的求解方法在面对较大规模的问题时,很不容易得到最优解。
遗传算法(ic Algorithms,简称GA)是借鉴生物选择和进化机制发展起来的一种高度并行、随机和自适应搜索算法。特别适合于处理传统搜索算法解决不好的复杂和非线形问题。它的两个最大的显著特点是隐含并行性和全局搜索。对遗传算法及其应用的研究是目前智能计算的研究热点之一。
关键词:遗传算法;TSP问题;交叉算子
Abstract
The TSP question is one of most classical NP—bination optimization questions,and it is also a standard question to test algorithm the reality,there al e many application questions can be summed up or converted solve this problem is significance with both the theory and large-scale problems,the traditional solution method is too inadequate.
ic Algorithm(GA)is all algorithm which is highly parallel,stochastic and auto—adapted is profits from one kind which the biological choice and the evolution ,it qualifies in the questions plex and non-linear for tradition searching two most major outstanding features are conceal parallelism and the global the ic algorithm and the application research ofit is one hot spot of the putation stratosphere.
Key words:ic algorithm;TSP; crossover opera
第1章绪论
旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP),也称货郎担问题,是指对于给定的甩个城市,旅行商从某一个城市出发,不重复地访问其余每一个城市,最后又返回到原出发城市,要求找