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1、代号10701学号1107122437分类号TP18密级公开题（中、英文）目蚁群算法的改进及TSP仿真研究ResearchonImprovedAntColonyAlgorithmandTheTSPSimulation作者姓名王胜训指导教师姓名、职称刘三阳教授学科门类理学学科、专业应用数学提交论文日期二〇一四年三月西安电子科技大学学位论文创新性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果.尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或
2、证书而使用过的材料.与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意.申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任.本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学.本人保证毕业离校后,发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学.学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文.（保密的论文在解密后遵守此规定）
3、本学位论文属于保密在年解密后适用本授权书.本人签名：日期导师签名：日期摘要摘要蚁群算法作为一种新颖的智能优化算法,具有很好的鲁棒性、正反馈性以及分布式计算等优点,在求解复杂的组合优化问题上表现出了很强的优势,受到越来越多的学者关注和研究,然而,与其他智能算法相比，该算法的搜索时间一般比较长,而且易于陷入局部最优值.本文针对蚁群算法在求解TSP问题时,存在的收敛速度慢和收敛精度不高的缺陷,提出了两种改进的蚁群算法.(1)提出了一种求解TSP的自适应蚁群优化算法.该算法提出了新的更新信息素机制和扩大局部搜索空间的策略,仿真结果显示,上述改进的算法在收敛速度和收敛精度方面,
4、较ACS算法和通用的MMAS算法有了很大的提高.(2)提出了基于蜂群搜索思想的蚁群优化算法.该算法在路径选择和信息素更新上采用了新的机制,采用新的路径选择机制扩大了算法的搜索空间,有效地避免了算法在搜索过程中出现的停滞现象,把混沌扰动引入到信息素更新,有利于算法在当前最优值附近寻找更好的解,从而提高解的精度.仿真实验结果表明,新算法整体性能较ACS算法和通用的MMAS算法有了很大的提高.关键词：蚁群算法组合优化旅行商问题(TSP)AbstractAbstractAntcolonyalgorithmisakindofnovelintelligentoptimizatio
5、nalgorithm,withtheadvantagesofgoodrobustness,positivefeedbackanddistributedcomputing,soitisveryusefultosolvecomplexcombinatorialoptimizationproblems.Nowitisbeingpaidattentionandresearchedbymoreandmorescholars.However,thealgorithmstillhassomedefects,comparedwithotherintelligentalgorithms
6、,itssearchingtimegenerallylonger,andeasilytofallintolocaloptimalvalue.Inthispaper,aimatantcolonyalgorithmforsolvingTSPproblemsofslowconvergenceandconvergenceaccuracyisnothighdefect,thispaperproposestwoimprovedantcolonyalgorithms.(1)Thispaperproposesanadaptiveantcolonyoptimizationalgorit
7、hmtosolveTSP.Thealgorithmputsforwardanewupdatepheromonemechanismandexpandlocalsearchspacestrategy.Thesimulationresultsshowthattheimprovedalgorithminconvergencespeedandconvergenceprecision,hastheverybigenhancementcomparedwithACSalgorithmandgeneralMMASalgorithm.(2)Thispaperpropos
