硕士毕业论文答辩PPT下载

这是一个关于硕士毕业论文答辩PPT，主要介绍了论文研究背景、本文改进算法、蚁群算法参数组合优化、TSP仿真系统介绍、本文结论等内容。蚁群算法的参数数目众多，参数对算法性能的影响较大。文献表明:蚁群算法参数的合理组合能够在一定程度上提高算法的全局搜索能力和加快算法的收敛速度，但遗憾的是，目前各参数该如何取值只是根据经验来选取合适的参数值。针对蚁群算法参数空间大、参数选择难的问题，本文对蚁群算法参数的组合优化问题进行了讨论。采用实例仿真法确定各个参数的合理取值区间，采用粒子群算法首次对蚁群算法的五个重要参数的组合优化问题进行了探讨，提出了基于粒子群的蚁群算法参数最优组合优化方案，欢迎点击下载硕士毕业论文答辩PPT哦。

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主要内容q5j红软基地
研究背景——蚁群算法原理q5j红软基地
研究背景——蚁群算法数学模型(1)q5j红软基地
研究背景——蚁群算法研究方向q5j红软基地
算法改进——研究背景q5j红软基地
本文算法改进——研究过程(1)q5j红软基地
本文算法改进——研究过程(2)q5j红软基地
本文算法改进——研究过程(3)q5j红软基地
本文算法改进——性能验证q5j红软基地
参数组合优化——研究背景q5j红软基地
      蚁群算法的参数数目众多，参数对算法性能的影响较大。文献表明:蚁群算法参数的合理组合能够在一定程度上提高算法的全局搜索能力和加快算法的收敛速度，但遗憾的是，目前各参数该如何取值只是根据经验来选取合适的参数值。q5j红软基地
针对蚁群算法参数空间大、参数选择难的问题，本文对蚁群算法参数的组合优化问题进行了讨论。采用实例仿真法确定各个参数的合理取值区间，采用粒子群算法首次对蚁群算法的五个重要参数的组合优化问题进行了探讨，提出了基于粒子群的蚁群算法参数最优组合优化方案。q5j红软基地
参数组合优化——研究过程q5j红软基地
提出问题:本文将蚁群算法抽象为一个函数，其五个参数为函数的自变量，则有函数                         ，那么参数的连续区域优化问题可以定义为：确定蚁群算法五个主要参数 的值，使得函数 取得最优值。由这个定义我们自然地可以将参数的优化看成一个组合优化问题，而且是一个连续域的组合优化问题。q5j红软基地
选定方法:粒子群算法，因粒子群优化算法具有很强的全局优化能力，能较快地收敛于可接受解；而且粒子群优化算法参数少，算法简单易实现，效率较高。q5j红软基地
解决问题:q5j红软基地
    实例仿真法：综合考虑算法的全局搜索能力和收敛速度两项性能指标，确定各参数的合理区间.q5j红软基地
    采用“三步走”策略确定蚁群算法参数的较优组合：q5j红软基地
       (1)利用实例仿真法确定的各个参数的合理区间q5j红软基地
       (2)利用粒子群优化算法，确定参数的最佳组合q5j红软基地
       (3)多次结果，求平均q5j红软基地
参数组合优化——关键技术q5j红软基地
参数组合优化——有效性验证q5j红软基地
应用推广——研究背景q5j红软基地
     蚁群算法提出十几年来，取得了丰硕的应用性成果，主要有：物流配送问题、VRP问题、函数优化问题、车间作业调度问题、网络路由问题、电力系统机器人领域、控制参数组合优化问题、聚类分析、数据挖掘、数字图象处理、生命科学化学工业等等。大量有价值的研究成果将陆续发表，不断地拓宽了其应用领域。 本文主要从算法实现方面进行应用推广。q5j红软基地
     本文采用软件工程思想，利用软件开发技术，设计并实现了蚁群算法参数训练系统及蚁群算法TSP问题仿真系统；通过参数训练仿真系统，用户可以训练得到蚁群算法参数的理想组合；通过蚁群算法仿真系统，用户可以记录并查看算法求解TSP问题过程的中间数据，最优解及最优路径，查看收敛图，路径收敛趋势图及算法间性能比较图。 q5j红软基地
应用推广——研究方案q5j红软基地
采用方法：软件工程方法，UML方法q5j红软基地
模块划分：q5j红软基地
关键技术——UML关键类图q5j红软基地
应用推广——研究结果q5j红软基地
未来研究q5j红软基地
1:对所提出的改进算法的收敛性进行研究q5j红软基地
2:对所提出的蚁群算法参数组合优化方案的可行性进行理论论证q5j红软基地
3:对仿真系统进行压力测试，进一步排除bugq5j红软基地
4:封装算法代码为库文件，方便第三方调用，推广蚁群蚁群算法应用q5j红软基地
致谢q5j红软基地
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