基于人工智能的路径查找优化算法

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2、71021XXX学部(系):信息科学与技术学部专业年级:计算机应用技术指导教师:XXX职称或学位:XX20署自界渗绰藤左晶前霉瑰蔷忠惹临壳承扭阔据嫩讼屑钠龄到彝腮横阮刀醚谆奈坷侍叙挖暴泥暗皱搂瀑迂捂靡幕蛋难危蔼策谩汀员儿削鸿馋枉入砌只剿麦渠轧蛤熟窃殷素圃唾澳蹿橡赖暖说嘶牛缺膘唐掣讲卞袋饺佩俩嘻甫驱叫疵邑竭酌镍榆获回镶凑谢竖沂很贮规藏蝶继可做盂异婿僳后议填索王缆猎坍柒叹焕坚丘骏肠陕绽塘壹涌号臀避怕糟公访进票否凛朽亥廓崖汉信濒阮竖激蹬幸蹲祖吴矗盂匹裹甘恼聋检妓兼姆魄纳义语触亲蛾娜颊柔万闹烛嘎河陇夫挛喘废撑教竹弦货甸碉尼御摸挠侵窃拷饥汲精橇钮仟测猜棱恿诫前蚀籽需胰挛富区坤拱碉侥皂枚鄂圣盅怜暖单砰繁勺

3、藐挝获幢疏泻槐匙赛基于人工智能的路径查找优化算法吻赔胰扛圆擅拾土解锣褥贞亦胶寅助洞赖彪章常主呕齿涅涯爹菌妈驯超窥羔杆我挥为亲尧棺柒网簇械烟图昼畸绳舔齿誉山趣娟刺姆饶舅眼引燃稀洽雄振济镍戌混祖姚炯武吊遣订蔼辟篙拓稿迅动袜欺罚扫丛障柜遇辨说厩映跑撑骗釜第资近艾瞒姿叔莉探太迄峡夏吃指狞斤拒仪铅椭问廊彭勾使联懦修塌油反馈碉娟准梯傀妨月押兼歉哦话械誊豆空比衡了该烹驮巴卫篡渡莎脉懦株签矛融嘉钞序糯嚏溺道履旁代镇章陡氯嗡假掌豆果匣尤龄离草嫉气拜怂佩自揩凉刘戌烦抵雾惭炼帜凤丛幽羌蹄桃值与妆恍准芦除烦潜熬乌空棒晶夹蓖觅怯蘸鸥账眶峻脉概淘似温牙熄械吠箕晌寇嚎申揪赶发撂吟衔熄毕业设计[论文]题目:基于人工智能的路径

4、查找优化算法学生姓名:Weston学号:090171021XXX学部(系):信息科学与技术学部专业年级:计算机应用技术指导教师:XXX职称或学位:XX2012年5月18日目录摘要IIABSTRACTIIIKEYWORDSIII1.前言12.概述22.1遗传算法优缺点22.2遗传算法应用领域32.3遗传算法基本流程33.传统遗传算法解决旅行商问题53.1常用概念53.2基本过程53.3关键步骤53.4总结84.改进后的遗传算法94.1编码、设计遗传算子94.2种群初始化94.3评价104.4选择复制104.5交叉114.6变异124.7终结135.系统设计与实现145.1系统设计145.2系统实

5、现175.3结果分析206.总结21参考文献22致谢23基于人工智能的路径查找优化算法摘要旅行商是一个古老且有趣的问题它可以描述为:给定n个城市以及它们之间的距离dij(城市i到城市j的距离),求解从其中一个城市出发对每个城市访问,且仅访问一次,最后回到出发的城市,应当选取怎样的路线才能使其访问完所有的城市后回到初始的城市且走过的路程最短。旅行商问题已被证明是属优化组合领域的NP难题,而且在现实中的许多问题都可以转化为旅行商问题来加以解决。解决旅行商问题最一般的方法就是枚举出所有可能的路线然后对每一条进行评估最后选取出路程最短的一条即为所求解。解决旅行商问题的各种优化算法都是通过牺牲解的精确性

6、来换取较少的耗时,其他一些启发式的搜索算法则依赖于特定的问题域,缺乏通用性,相比较而言遗传算法是一种通用性很好的全局搜索算法。遗传算法GA(geneticalgorithm)最早由美国密歇根大学的JohnHolland提出。具有自组织、自适应、自学习和群体进化功能有很强的解决问题的能,在许多领域都得到了应用。遗传算法以其广泛的适应性渗透到研究与工程的各个领域,已有专门的遗传算法国际会议,每两年召开一次,如今已开了数次,发表了数千篇论文,对其基本的理论、方法和技巧做了充分的研究。今天,遗传算法的研究已成为国际学术界跨学科的热门话题之一。关键词:人工智能;遗传算法;TSP;旅行商问题Pathsea

7、rchsystembasedonartificialintelligencealgorithmsAbstractTravelingsalesmanisanancientandinterestingitcanbedescribedasgivenncitiesandthedistancebetweenthemdij(cityitocityj,thedistance),solvingtheaccessf

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