【摘 要】
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旅行商问题作为组合优化问题的典型代表,很多问题都可以转化为该问题求解。随着优化理论在各行各业的广泛应用,寻找旅行商问题的最优解成为研究重点。论文以求解旅行商问题的
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旅行商问题作为组合优化问题的典型代表,很多问题都可以转化为该问题求解。随着优化理论在各行各业的广泛应用,寻找旅行商问题的最优解成为研究重点。论文以求解旅行商问题的最短巡回路径为主要研究对象,首先介绍了求解旅行商问题的背景和研究现状,阐述了蚁群算法和遗传算法以及二者融合后的原理,并建立了它们的数学模型和求解旅行商问题的步骤。在此基础上,对三种算法在TSP中的应用进行了如下研究:1、对蚁群算法、遗传算法以及二者融合后最优的参数选取进行了分析;2、在参数选取最优的情况下改变TSP的规模用三种算法分别对最短路径距离的寻优进行仿真实验;3、对三种算法在不同规模上的寻优结果进行对比分析。实验结果表明,求解TSP的最短巡回路径,当TSP规模较小时,三种算法的寻优效果没有明显的优劣之分;随着TSP规模的扩大,将蚁群算法与遗传算法融合后,寻优效果明显好于两种算法单独运算时的求解效果。
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