基于粒子群算法的tsp問題研究

1、畢業(yè)設(shè)計畢業(yè)設(shè)計(論文論文)題目：基于粒子群算法的題目：基于粒子群算法的TSPTSP問題研究問題研究院（系）院（系）理學(xué)院理學(xué)院專業(yè)信息與計算科學(xué)信息與計算科學(xué)班級姓名xxx學(xué)號xxx導(dǎo)師xxx2014年6月西安工業(yè)大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文）任務(wù)書西安工業(yè)大學(xué)畢業(yè)設(shè)計（論文）任務(wù)書院（系）理學(xué)院專業(yè)信息與計算科學(xué)班101001姓名xxx學(xué)號1010011061.畢業(yè)設(shè)計（論文）題目：基于粒子群算法的TSP問題研究2.題目背景和意義：粒子群算法

2、，也稱粒子群優(yōu)化算法（ParticleSwarmOptimization），縮寫為PSO，是近年來發(fā)展起來的一種新的進(jìn)化算法（EvolutionaryAlgithmEA）。1995年由Eberhart博士和kennedy博士提出。PSO算法屬于進(jìn)化算法的一種，和遺傳算法相似，它也是從隨機解出發(fā)，通過迭代尋找最優(yōu)解。但它比遺傳算法規(guī)則更為簡單，它沒有遺傳算法的“交叉”(Crossover)和“變異”(Mutation)操作，它通過追隨當(dāng)前

3、搜索到的最優(yōu)值來尋找全局最優(yōu)。旅行商問題，即TSP問題（TravelingSalesmanProblem）是數(shù)學(xué)領(lǐng)域中著名的優(yōu)化問題之一，很多現(xiàn)實問題可歸結(jié)為TSP問題。粒子群優(yōu)化算法原理簡單，從算法提出的伊始，就被廣泛應(yīng)用于求解各類優(yōu)化問題。因此用粒子群算法求解典型的優(yōu)化問題—TSP問題，具有很高的理論與現(xiàn)實意義。3.設(shè)計(論文)的主要內(nèi)容（理工科含技術(shù)指標(biāo)）：1）了解粒子群算法的由來，熟練掌握粒子群算法的原理；2）了解TSP問題的本

4、質(zhì)，知道現(xiàn)實中都有哪些問題可以轉(zhuǎn)化為TSP問題，知道此問題在現(xiàn)實生活中的廣泛存在性；3）用粒子群算法求解TSP問題，要求程序?qū)崿F(xiàn)（可以用數(shù)學(xué)軟件如matlab之類的來實現(xiàn)），并作出理論分析。4.設(shè)計的基本要求及進(jìn)度安排（含起始時間、設(shè)計地點）：第1周第2周對相關(guān)資料進(jìn)行整理并提交開題報告第2周第8周深入了解相關(guān)內(nèi)容和理論第9周第10周完成中期報告和外文翻譯第11周第16周對相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行整理，完成畢業(yè)設(shè)計論文初稿第17周第18周修改論文，