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引言
第1章 TSP问题概述
1.1 TSP问题的历史和研究现状
1.2 TSP问题的定义和数学模型
1.2.1 TSP问题的定义
1.2.2 TSP问题的数学模型
1.3 TSP问题的分类
1.4 TSP问题的应用
第2章 TSP问题的解决方法
2.1 精确求解方法
2.1.1 动态规划法
2.1.2 分支定界算法
2.1.3 线性规划法
2.2 近似求解方法
2.2.1 插入算法
2.2.2 神经网络算法
2.2.3 模拟退火算法
2.2.4 遗传算法
第3章 遗传算法
3.1 遗传算法概述
3.1.1 遗传算法的产生与发展
3.1.2 遗传算法的现状和趋势
3.1.3 遗传算法的思想和特点
3.2 遗传算法的基本原理
3.2.1 遗传编码
3.2.2 初始种群
3.2.3 适应度函数
3.2.4 遗传操作
3.2.5 参数设计
3.3 遗传算法的流程
3.4 遗传算法的应用
第4章 改进遗传算法求解TSP问题
4.1 改进遗传算法求解TSP问题的基本原理
4.2 基于连续性的聚类方法
4.2.1 数据连续性定义
4.2.2 聚类过程
4.3 针对改进遗传算法求解TSP问题所设计的相关函数
4.3.1 编码/解码函数
4.3.2 初始函数Initialize O
4.3.3 适应度函数f(Xmax)
4.3.4 改良函数ModifiedO
4.3.5 变异函数MutationO
4.3.6 交叉函数CrossoverO
4.4 算法框架及流程图
4.5 仿真实验
4.5.1 实验结果
4.5.2 性能分析
结论
参考文献
后记
在学期间公开发表论文及著作情况
