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1、旅行商問題(Traveling Salesman Problem,TSP)是近代組合優(yōu)化領(lǐng)域的一個(gè)典型難題?,F(xiàn)實(shí)生活中的很多問題都可以轉(zhuǎn)化為TSP問題,如郵路問題、通訊網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、大規(guī)模集成電路的綜合布線設(shè)計(jì)等。因此,對(duì)TSP問題的研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。然而關(guān)于TSP問題的完全有效的算法目前尚未找到,這促使人們長(zhǎng)期以來不斷地探索并積累了大量的算法。本文所用到的蟻群算法也在其中。 蟻群算法是受大自然中螞蟻覓食啟發(fā)而提
2、出的一種智能仿生算法,具有較強(qiáng)的魯棒性、分布式計(jì)算、易于與其它方法結(jié)合等優(yōu)點(diǎn)。本文提出一種基于模糊集合的改進(jìn)蟻群算法,該算法根據(jù)隸屬度對(duì)種群進(jìn)行評(píng)價(jià),并依此進(jìn)行信息素的更新,在求解速度和解的質(zhì)量上取得一個(gè)較好的平衡。通過對(duì)改進(jìn)算法的仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該算法的可行性及有效性。本文主要的研究工作如下: 1.闡述了論文研究的背景及意義,總結(jié)了迄今為止出現(xiàn)的求解TSP問題的各種方法,并對(duì)常見的求解方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析,最后,分析了
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