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《基于粒子群算法的tsp問(wèn)題研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、~畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)題目：基于粒子群算法的TSP問(wèn)題研究院（系）理學(xué)院專業(yè)信息與計(jì)算科學(xué)班級(jí)姓名xxx學(xué)號(hào)xxx導(dǎo)師xxx2014年6月~~~畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)題目：基于粒子群算法的TSP問(wèn)題研究院（系）理學(xué)院專業(yè)信息與計(jì)算科學(xué)班級(jí)101001姓名xxx學(xué)號(hào)101001106導(dǎo)師xxx2014年6月~~~~~~西安工業(yè)大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書院（系）理學(xué)院專業(yè)信息與計(jì)算科學(xué)班101001姓名xxx學(xué)號(hào)1010011061.畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題目：基于粒子群算法的TSP問(wèn)題研究2.題目背景和意義：粒子群算法，也稱粒子群優(yōu)
2、化算法（ParticleSwarmOptimization），縮寫為PSO，是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一種新的進(jìn)化算法（EvolutionaryAlgorithm-EA）。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(jī)解出發(fā)，通過(guò)迭代尋找最優(yōu)解。但它比遺傳算法規(guī)則更為簡(jiǎn)單，它沒(méi)有遺傳算法的“交叉”(Crossover)和“變異”(Mutation)操作，它通過(guò)追隨當(dāng)前搜索到的最優(yōu)值來(lái)尋找全局最優(yōu)。旅行商問(wèn)題，即TSP問(wèn)題（TravelingSalesma
3、nProblem）是數(shù)學(xué)領(lǐng)域中著名的優(yōu)化問(wèn)題之一，很多現(xiàn)實(shí)問(wèn)題可歸結(jié)為TSP問(wèn)題。粒子群優(yōu)化算法原理簡(jiǎn)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(wèn)題。因此用粒子群算法求解典型的優(yōu)化問(wèn)題—TSP問(wèn)題，具有很高的理論與現(xiàn)實(shí)意義。3.設(shè)計(jì)(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(lái)，熟練掌握粒子群算法的原理；2）了解TSP問(wèn)題的本質(zhì)，知道現(xiàn)實(shí)中都有哪些問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為TSP問(wèn)題，知道此問(wèn)題在現(xiàn)實(shí)生活中的廣泛存在性；3）用粒子群算法求解TSP問(wèn)題，要求程序?qū)崿F(xiàn)（可以用數(shù)學(xué)軟件如matlab之類的來(lái)實(shí)
4、現(xiàn)），并作出理論分析。4.設(shè)計(jì)的基本要求及進(jìn)度安排（含起始時(shí)間、設(shè)計(jì)地點(diǎn)）：第1周-第2周對(duì)相關(guān)資料進(jìn)行整理并提交開(kāi)題報(bào)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(bào)告和外文翻譯第11周-第16周對(duì)相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行整理，完成畢業(yè)設(shè)計(jì)論文初稿第17周-第18周修改論文，準(zhǔn)備答辯5.畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的工作量要求①實(shí)驗(yàn)（時(shí)數(shù)）*或?qū)嵙?xí)（天數(shù)）：②圖紙（幅面和張數(shù)）*：③其他要求：指導(dǎo)教師簽名：年月日學(xué)生簽名：年月日系（教研室）主任審批：年月日~~~基于粒子群算法的TSP問(wèn)題研究~~~摘要1995年，肯尼迪（
5、Kennedy）與埃伯哈特（Eberhart）兩位學(xué)者提出了粒子群算法。粒子群算法具有易理解、易實(shí)現(xiàn)和全局搜索能力強(qiáng)等特點(diǎn)，因此該算法問(wèn)世以后迅速得到科學(xué)與工程領(lǐng)域的廣泛關(guān)注，已經(jīng)成為發(fā)展最快的智能優(yōu)化算法之一。文章介紹了基本粒子群算法的概念和原理，并介紹了旅行商問(wèn)題的概念及數(shù)學(xué)定義?；玖Ｗ尤簝?yōu)化算法已經(jīng)成功地應(yīng)用于求解連續(xù)域問(wèn)題,但是，對(duì)于離散域問(wèn)題求解研究還很少。很不幸旅行商問(wèn)題恰恰就屬于離散問(wèn)題，因此接下來(lái)文章介紹了幾種可以解決旅行商問(wèn)題的改進(jìn)粒子群算法，并詳細(xì)介紹了其中的兩種：引入模糊矩陣的改進(jìn)粒子群算法
6、和引入交換序和交換算子的改進(jìn)粒子群算法。這兩種改進(jìn)的粒子群算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)旅行商問(wèn)題的求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這兩種改進(jìn)粒子群算法的有效性。關(guān)鍵詞：粒子群算法；全局搜索；旅行商問(wèn)題；連續(xù)；離散~~~Particleswarmoptimization(PSO)-basedalgorithmForthetravelingsalesmanproblem(TSP)AbstractTheParticleswarmoptimization(PSO)algorithmoriginallydevelopedbyKennedyandEberh
7、artin1995.The?algorithm?has?the?characteristics?thateasytounderstand,easytoimplementand?global?searching?ability.Ithadgot?extensive?attention?in?the?field?of?scienceand?engineeringassoonasthealgorithmwasproposed.Bynow,PSOhas?became?one?ofthe?mostpopularoptimiz
8、ationalgorithms.?WeintroducedtheconceptsandsomeprinciplesofPSOandthemathematicaldefinitionofTSP.WeknowPSOhassucceededinmanycontinuousproblems,butthereislessresearchaboutdiscretepro
