收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

应用智能蚂蚁算法解决旅行商问题

李天成  
【摘要】: 旅行商问题是研究最为广泛的组合优化问题,在现实生活中,也有着广泛的应用。 由于已经证明,旅行商问题是NP完全问题,因此,不太可能发现能保证在多项式 计算时间内获得问题最优解的算法。因此,对旅行商问题的研究,逐步向两个方向进 行。一方面,是探索在多项式的计算时间内,求得对旅行商问题的具有上确界的近似 解。另一方面,则是利用启发式搜索方法,在较短时间内,求得问题的解。 蚂蚁算法就是近年来出现的,搜索效果良好的一种启发式搜索方法。蚂蚁算法的 主要思想,是模拟蚂蚁寻找食物的过程。在蚂蚁在搜索的过程中,会不断分泌外激素。 蚂蚁之间通过外激素交流信息,可以很快找到从蚁穴到食物之间的最短路线。蚂蚁算 法的核心,就是让蚂蚁以外激素为媒介,互相交流信息,不断搜索更好的旅行路线, 从而取得旅行商问题的令人满意的答案。 本文提出的智能蚂蚁算法,是基于蚁群算法的改进。在智能蚂蚁算法中,取消了 外激素,蚂蚁采用一种不同的方法进行信息沟通,从而节约了大量的计算时间。另外, 智能蚂蚁算法还引进了许多改进,使得搜索的效果更加有效。 本文的主要结构如下: 第一章介绍了组合优化问题和旅行商问题的应用背景和目前的研究现状。 第二章介绍了蚂蚁算法的来源,主要特点和主要结果,并分析了其不足之处。 第三章主要研究蚂蚁算法中最具代表性的两种算法:蚁群算法和最值蚂蚁算法。 描述了这两种算法的思想、主要结果,也分析了各自的不足之处。 第四章是本文的主要部分,在分析蚁群算法不足的基础上,提出新算法的若干特 点,并详细分析其可行性。然后对不同的算法进行比较,并得出结论。 第五章是算法实现部分。其中包括系统的分析、设计和实现。 在本文的第六章,总结了本算法的主要不足之处和继续研究的主要方向。 智能蚂蚁算法演示软件的源程序附于全文的最后,以期能帮助感兴趣的读者更容 易地了解算法的具体实现。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 曹浪财,罗键,李天成;智能蚂蚁算法——蚁群算法的改进[J];计算机应用研究;2003年10期
2 高尚;孙玲芳;侯志远;杨静宇;;基于多样信息素的蚁群算法[J];计算机科学;2006年10期
3 顾军华;谭庆;李娜娜;毛宁;;一种新的求解TSP问题智能蚁群优化算法[J];计算机工程与应用;2007年25期
4 马江涛;;遗传混合算法路径规划研究[J];信息与电脑(理论版);2010年02期
5 韦雪洁;黎明;刘高航;田贵超;;注入式的遗传算法的分析与研究[J];南昌航空工业学院学报(自然科学版);2006年01期
6 王兆才;肖冬梅;贺林;;旅行商问题的DNA算法[J];计算机工程与应用;2006年30期
7 李飞;白艳萍;;用遗传算法求解旅行商问题[J];中北大学学报(自然科学版);2007年01期
8 吴进波;熊盛武;徐宁;;温度可控的求解TSP问题的模拟退火算法[J];计算机应用研究;2007年05期
9 王水平;陆华;赵广宇;;基于遗传算法求解旅行商问题[J];山西电子技术;2008年01期
10 徐伯庆;宣国荣;柴佩琪;;中国旅行商问题的二叉树描述及其求解[J];模式识别与人工智能;2000年02期
11 黄岚,王康平,周春光,庞巍,董龙江,彭利;粒子群优化算法求解旅行商问题[J];吉林大学学报(理学版);2003年04期
12 王晓东,金吉凌,刘全利,潘学军,王伟;一种改进的遗传算法及其在钢卷优化组合中的应用[J];控制理论与应用;2004年06期
13 宋雪梅;李兵;;蚁群算法及其应用[J];河北理工学院学报;2006年01期
14 陈旭;宋爱国;;蚂蚁算法与免疫算法结合求解TSP问题[J];传感技术学报;2006年02期
15 陈曦;蒋加伏;;免疫粒子群优化算法求解旅行商问题[J];计算机与数字工程;2006年06期
16 王丽;顾绍元;;蚁群算法改进探讨及其在TSP中的应用研究[J];福建电脑;2006年06期
17 马坤;于海平;彭启山;;改进的遗传模拟退火算法在TSP中的应用[J];武汉科技大学学报(自然科学版);2006年03期
18 刘勤明;吕文元;;旅行商问题的改进粒子群算法[J];计算机应用;2007年S2期
19 康岚兰;李康顺;;蚁群算法在求解TSP问题上与遗传算法的对比研究[J];计算机系统应用;2008年10期
20 王琛;;基于蚁群算法的Traveling Salesman Problem研究[J];山西师范大学学报(自然科学版);2008年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 曹浪财;罗键;;一种改进求解TSP问题智能蚂蚁算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
2 李丽;程玉荣;牛奔;;离散人工蜂群算法求解旅行商问题[A];第十三届中国管理科学学术年会论文集[C];2011年
3 高尚;蒋新姿;汤可宗;杨静宇;;蚁群算法与粒子群优化算法的混合算法[A];第25届中国控制会议论文集(中册)[C];2006年
4 贾亚军;丛爽;;粒子群与模拟退火的混合算法求解旅行商问题[A];'2010系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2010年
5 韩爱丽;朱大铭;;旅行商问题的一种新DNA编码方案[A];2006年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2006年
6 徐英钟;高震;李波;;基于禁忌搜索的蚁群算法求解旅行商问题[A];第四届中国智能计算大会论文集[C];2010年
7 于宁莉;易东云;张栋;;旅行商问题的一种快速有效的遗传算法[A];第八届中国青年运筹信息管理学者大会论文集[C];2006年
8 张辉;王锡淮;肖健梅;;基于改进蚁群算法的旅行商问题[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
9 徐耀群;刘健;;一种混沌神经网络及其在旅行商问题中的应用[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
10 钟一文;蔡荣英;;求解TSP问题的贪婪随机模拟退火算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第一分册)[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
2 卢厚清;“运输”问题的优化模型、算法及其在现代集成制造系统中的应用[D];南京航空航天大学;2005年
3 李娜娜;仿生算法及其在专家分配问题中的应用[D];天津大学;2008年
4 姜昌华;遗传算法在物流系统优化中的应用研究[D];华东师范大学;2007年
5 曾华;随机顾客和需求的配送优化[D];山东大学;2012年
6 刘若辰;免疫克隆策略算法及其应用研究[D];西安电子科技大学;2005年
7 莫愿斌;粒子群优化算法的扩展与应用[D];浙江大学;2006年
8 潘常春;基于反馈校正机制的优化算法设计及其在薄板轧制调度中的应用[D];上海交通大学;2009年
9 李茂军;单亲遗传算法理论及应用[D];湖南大学;2002年
10 董亚非;若干DNA计算粘贴模型的研究[D];华中科技大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李天成;应用智能蚂蚁算法解决旅行商问题[D];厦门大学;2002年
2 刘仁洪;一种改进的蚁群算法求解旅行商问题[D];山东大学;2008年
3 黄欢;求解TSP问题的混合演化算法研究[D];武汉理工大学;2006年
4 薛宏智;遗传算法在TSP上的应用及改进[D];长安大学;2006年
5 王丽红;蚁群算法及其在车间调度中的应用研究[D];合肥工业大学;2009年
6 王敏;改进的混合遗传算法求解影片递送问题[D];内蒙古大学;2005年
7 刘新;一种改进的求解TSP算法[D];湘潭大学;2005年
8 陆忠武;混沌神经网络及其优化算法的研究和应用[D];武汉科技大学;2005年
9 李凯;表面贴装系统的优化设计和实现[D];西南交通大学;2003年
10 黄茜;蚁群算法及其在TSP中的应用[D];重庆大学;2008年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 饶毅(美国华盛顿大学教授);“世上只有妈妈好”的科学理由[N];南方周末;2003年
2 中国性学会性医学专业委员会主任 马晓年;嗅觉避孕有可能吗?[N];健康时报;2004年
3 记者 栾海;吸引异性 免疫力越强越好[N];新华每日电讯;2001年
4 陆鸿维;安全快速换蜂王法[N];新疆科技报(汉);2004年
5 梁巍;养猪生产常遇问题及处理[N];陕西科技报;2006年
6 胭苒;不做“臭”男人[N];卫生与生活报;2006年
7 特邀嘉宾 中国科学院心理研究所研究员 金锋 张建新 心理咨询师 张静;让芳香帮你放松心情[N];健康报;2008年
8 本报编译 祝捷;美用怪异的虫子反恐部队捉拉登[N];世界报;2005年
9 刘沛同;男性吸引女性:自然味胜过古龙水[N];新华每日电讯;2007年
10 马一恩;生物防治[N];江苏农业科技报;2000年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978