用基于信息熵的蚁群算法求解旅行商问题_信息与计算科学.rar

资料分类:理工论文 上传会员:皇族girl 更新时间:2014-09-05
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摘要:旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是组合优化领域中研究最多的问题之一,是一个经典的NP-hard问题,目前常用TSP来验证启发式算法或人工智能算法的性能.

   本文在蚁群算法的基础上引入信息熵来求解TSP,主要利用信息熵的性质改变蚁群选择下一个城市的概率,使蚁群更容易探索到新的路径.本算法在一定程度上增加了寻找最短路径的随机性,能更好的克服搜索路径早熟收敛 ,具备有搜索更好解的能力.

   本文主要取31个城市的TSP实例将本算法与原蚁群算法进行对比验证,实验结果表明本算法的可行性及有效性更高.

关键词:旅行商问题;蚁群算法;信息熵;启发式算法

 

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 前言-1

第二章 旅行商问题-2

2.1 问题描述-2

2.2 问题模型-2

第三章 蚁群算法-4

3.1 历史背景-4

3.2 蚁群算法-4

第四章 算法设计-8

4.1 信息熵简介-8

4.2 算法设计-9

第五章 实验结果分析-10

5.1 实验数据分析-10

5.2 运行图分析-12

第六章 结论-16

参考文献-17

附录A 本算法源代码-18

致 谢-23

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上传会员 皇族girl 对本文的描述:本文的主要工作是在用蚁群算法[7]求解TSP的基础上引入信息熵,利用信息熵的性质改变蚁群选择城市的转移概率,将概率的差距缩小,使概率更集中,但不改变原概率排序后的位置.使蚁......
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