基于人工智能的路径查找优化算法研究

基于人工智能的路径查找优化算法研究生期末论文 本论文主要研究基于人工智能的路径查找优化算法，旨在解决旅行商问题，该问题是一个古老且有趣的问题，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。 路径查找优化算法是通过牺牲解的精确性来换取较少的耗时，解决旅行商问题的各种优化算法都可以归结为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。遗传算法是一种通用性很好的全局搜索算法，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。 在本论文中，我们将基于人工智能的路径查找优化算法进行研究，并探讨遗传算法在解决旅行商问题中的应用。我们将通过对遗传算法的研究和分析，探讨其在解决旅行商问题中的优点和缺点，并对其进行改进和优化。 本论文的主要贡献在于： 1. 介绍了旅行商问题的定义和Background，分析了其计算复杂度和难度。 2. 介绍了遗传算法的基本概念和原理，讨论了其在解决旅行商问题中的应用和优点。 3. 通过对遗传算法的研究和分析，探讨了其在解决旅行商问题中的优点和缺点，并对其进行改进和优化。 本论文的结构如下： 引言：介绍旅行商问题的定义和Background，讨论其计算复杂度和难度。 第二章：遗传算法的基本概念和原理 * 介绍遗传算法的基本概念和原理 * 讨论遗传算法在解决旅行商问题中的应用和优点 第三章：遗传算法在解决旅行商问题中的应用 * 介绍遗传算法在解决旅行商问题中的应用 * 讨论遗传算法在解决旅行商问题中的优点和缺点 第四章：结论 * 总结本论文的主要贡献 * 讨论遗传算法在解决旅行商问题中的优点和缺点 本论文旨在研究基于人工智能的路径查找优化算法，并探讨遗传算法在解决旅行商问题中的应用和优点。本论文的主要贡献在于对遗传算法的研究和分析，并对其进行改进和优化。