基于遗传算法的TSP问题研究本科生毕业论文
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
作者签名：日期： 年 月 日
Biblioteka Baidu学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
作 者 签 名：日 期：
指导教师签名：日 期：
使用授权说明
本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
设计题目：_____基于遗传算法的TSP问题研究_
学 院：_______计算机与信息学院 __ _____
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明
原创性声明
本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日 期：
学位论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期： 年 月 日
导师签名： 日期： 年 月 日
摘要
TSP问题(Traveling Salesman Problem)是已知有n个城市，现有一推销员必须遍访这n个城市，且每个城市只能访问一次，最后又必须返回出发城市。要安排其访问次序，使其旅行路线的总长度最短。TSP是经典的NP-hard组合优化问题之一，也是一个测试算法优劣性的标准问题，且现实中有很多应用问题都可归结或转化为TSP问题。故对此问题的求解具有理论与实用两方面的意义。传统的求解方法在面对较大规模的问题时，很不容易得到最优解。
Genetic Algorithm(GA)is all algorithm which is highly parallel，stochastic and auto—adapted searching．It is profits from one kind which the biological choice and the evolution mechanism．Especially,it qualifies in the questions that complex andnon-linear for tradition searching algorithm．Its two most major outstanding features are conceal parallelism and the global search．To the genetic algorithm and the application research ofit is one hot spot of the intelligent computation stratosphere．
Abstract
The TSP question is one of most classical NP—hard combination optimization questions，and it is also a standard question to test algorithm performance．In the reality,there al e many application questions can be summed up or converted intoTSP.Therefore solve this problem is significance with both the theory and practical．To large-scale problems，the traditional solution method is too inadequate.
遗传算法(Genetic Algorithms，简称GA)是借鉴生物选择和进化机制发展起来的一种高度并行、随机和自适应搜索算法。特别适合于处理传统搜索算法解决不好的复杂和非线形问题。它的两个最大的显著特点是隐含并行性和全局搜索。对遗传算法及其应用的研究是目前智能计算的研究热点之一。
关键词：遗传算法；TSP问题；交叉算子
1.2研究意义
旅行商问题是一个理想化的问题，大多数对于此问题的研究都不是为了直接的实际应用，但这些研究可以经转化后用于许多现实的组合优化问题。在现实生活中，有许多问题都可以归结为TSP问题，如电路板钻孔路线选择、车辆路线问题、计划任务、连锁店货物配送路线、管道铺设、火炬接力等问题，这些问题的求解策略均可依据TSP问题的求解算法来加以实施。所以TSP问题在计算理论上和实际应用上都有很高的价值，将直接带动整个组合优化领域新的发展。而遗传算法是一种的元启发式优化算法,基于遗传算法在许多方面有重要的应用空间。基于此原因，本文的主要是用遗传算法的基本算子解决TSP这个有意义的NP难问题。
Key words：genetic algorithm;TSP; crossover opera
第1章 绪论
1.1旅行商问题
旅行商问题 (Traveling Salesman Problem，TSP)，也称货郎担问题，是指对于给定的甩个城市，旅行商从某一个城市出发，不重复地访问其余每一个城市，最后又返回到原出发城市，要求找出一条旅行路线，使其的旅行所付出的代价最小。旅行商问题是一个比较古老的问题，最早可追溯到Euler提出的骑士旅行问题，同时它也是个“新问题"，因为计算的复杂性较高，人们一直在尝试用新的方法来改进求解该问题的复杂度。TSP问题是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题，它是一个典型的NP问题。G=（V，E）为赋权图，V=1，2，…，N为顶点集，E为边集，Cij表示旅行商经过对应弧段（i，j）所花的费用，如时间、距离、花费等。TSP问题就是要决定一条经过图中所有顶点，当且仅当一次且代价最小的回路，即代价最小的Hamilton回路，为简化问题。
Biblioteka Baidu学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
作 者 签 名：日 期：
指导教师签名：日 期：
使用授权说明
本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
设计题目：_____基于遗传算法的TSP问题研究_
学 院：_______计算机与信息学院 __ _____
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明
原创性声明
本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日 期：
学位论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期： 年 月 日
导师签名： 日期： 年 月 日
摘要
TSP问题(Traveling Salesman Problem)是已知有n个城市，现有一推销员必须遍访这n个城市，且每个城市只能访问一次，最后又必须返回出发城市。要安排其访问次序，使其旅行路线的总长度最短。TSP是经典的NP-hard组合优化问题之一，也是一个测试算法优劣性的标准问题，且现实中有很多应用问题都可归结或转化为TSP问题。故对此问题的求解具有理论与实用两方面的意义。传统的求解方法在面对较大规模的问题时，很不容易得到最优解。
Genetic Algorithm(GA)is all algorithm which is highly parallel，stochastic and auto—adapted searching．It is profits from one kind which the biological choice and the evolution mechanism．Especially,it qualifies in the questions that complex andnon-linear for tradition searching algorithm．Its two most major outstanding features are conceal parallelism and the global search．To the genetic algorithm and the application research ofit is one hot spot of the intelligent computation stratosphere．
Abstract
The TSP question is one of most classical NP—hard combination optimization questions，and it is also a standard question to test algorithm performance．In the reality,there al e many application questions can be summed up or converted intoTSP.Therefore solve this problem is significance with both the theory and practical．To large-scale problems，the traditional solution method is too inadequate.
遗传算法(Genetic Algorithms，简称GA)是借鉴生物选择和进化机制发展起来的一种高度并行、随机和自适应搜索算法。特别适合于处理传统搜索算法解决不好的复杂和非线形问题。它的两个最大的显著特点是隐含并行性和全局搜索。对遗传算法及其应用的研究是目前智能计算的研究热点之一。
关键词：遗传算法；TSP问题；交叉算子
1.2研究意义
旅行商问题是一个理想化的问题，大多数对于此问题的研究都不是为了直接的实际应用，但这些研究可以经转化后用于许多现实的组合优化问题。在现实生活中，有许多问题都可以归结为TSP问题，如电路板钻孔路线选择、车辆路线问题、计划任务、连锁店货物配送路线、管道铺设、火炬接力等问题，这些问题的求解策略均可依据TSP问题的求解算法来加以实施。所以TSP问题在计算理论上和实际应用上都有很高的价值，将直接带动整个组合优化领域新的发展。而遗传算法是一种的元启发式优化算法,基于遗传算法在许多方面有重要的应用空间。基于此原因，本文的主要是用遗传算法的基本算子解决TSP这个有意义的NP难问题。
Key words：genetic algorithm;TSP; crossover opera
第1章 绪论
1.1旅行商问题
旅行商问题 (Traveling Salesman Problem，TSP)，也称货郎担问题，是指对于给定的甩个城市，旅行商从某一个城市出发，不重复地访问其余每一个城市，最后又返回到原出发城市，要求找出一条旅行路线，使其的旅行所付出的代价最小。旅行商问题是一个比较古老的问题，最早可追溯到Euler提出的骑士旅行问题，同时它也是个“新问题"，因为计算的复杂性较高，人们一直在尝试用新的方法来改进求解该问题的复杂度。TSP问题是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题，它是一个典型的NP问题。G=（V，E）为赋权图，V=1，2，…，N为顶点集，E为边集，Cij表示旅行商经过对应弧段（i，j）所花的费用，如时间、距离、花费等。TSP问题就是要决定一条经过图中所有顶点，当且仅当一次且代价最小的回路，即代价最小的Hamilton回路，为简化问题。