1、“.....比较的各种算法的求解的结果比较接近且比较令人满意。但是随着问题规模的逐渐的变大,各算法与目前已知的最优结果的差距也逐渐的增大。但其中,的求解性能是较好,而没有采用精英策略的基本算法性能最差,使用了精英策略的的求解质量有很大的提高,但还是比以及的性能差。本章小结本章对的选择是依据实验和其他文献得到,是通过了大量实验得到的规律此外,本章还对六种蚁群算法原理进行了分析和比较,并以实验的方式阐述了几种蚁群算法各自求解问题的性能,还对各算法的性能进行了对比分析,而且得出当问题最优解相同时可以依据其他性能迭代次数迭代时间等得出问题的最优结果......”。
2、“.....主要是通过实验对蚁群算法及其优化算法进行性能比较分析,而我觉得用图形可视化来描述算法更直观,所以为了让学者更好的研究蚁群及其改进算法,我觉得可以把以上六种算法集成到个图形化软件里,实现算法的可视化,下面将介绍我在陈烨设计的蚁群算法实验室的基础上做出的修改和完善。蚁群算法实验室的优点与不足陈烨的蚁群算法实验室主要介绍的是最大最小蚁群算法,他为研究者提供了个运行环境和个图形界面,能在该算法运行时自动绘出蚂蚁的最优路径演化图平均路径演化图城市及路径状态图蚂蚁运动图并显示最优路径及其长度,但是它也存在着些不足之处当输入参数运行的时候,参数不能自动保存,而需要手动输入保存到文本文档中,这些都不方便以后调用这些参数在另外种算法的集成环境下运行,从而对几种算法进行比较,也不方便在变动城市数目的时候调用这些参数运行,然后对同算法不同城市之间的运行结果做出比较......”。
3、“.....但是这些图形也不能自动保存,在下次变动参数运行或者变动城市数目运行时,那些图形就没有了,这样也不便于对参数设置的研究和对几种算法的比较研究。最大最小蚁群算法图形化演示的改进对于这两个问题,我做出了些改进,下面将结合截图界面详细介绍图是启动界面。图启动界面江西财经大学本科毕业设计设计此界面主要是为了设计几种算法的集成环境提供个入口,但需要增加种算法的时候可以直接在这个界面上加个按扭,然后加个模块就可以了。然后在这个界面上加了几个小功能,如个动态的时钟和个日历,可以让大家在研究蚁群算法的时候更方便。图是当运行结束后,可以单击打开抓图窗体,然后,江西财经大学本科毕业设计致谢本论文正是在导师王老师的悉心指导以及同学和朋友们的热情帮助才得以顺利地完成的。在这里我要特别衷心地感谢导师王正友教授,从本论文的选题内容设计到论文的写作过程中都倾注了导师大量的心血......”。
4、“.....使我由衷敬佩。更重要的是,王老师宽宏谦和的处世态度和勤恳做事踏实做人的人生原则将使我终生受益。半年来,通过与王老师的交流和学习,我懂得了如何开展科研工作。半年来,无论是我在学习还是在工作中,王老师都不断激励着我,正是王老师的关心与爱护才使我能顺利完成本次科研课题论文的撰写。导师的言传身教使我对做人做学问有了新的认识,这些将会成为我今后学习和工作的基础,也将成为人生道路上的精神财富。在此,向导师致以发自内心的感谢。许慧江西财经大学本科毕业设计附录作者在攻读学士学位期间发表的论文目录许慧,王正友,杨欢庆蚁群算法及其聚类应用矿山机械作者在攻读学士学位期间的科研杨欢庆,许慧蚁群算法及其应用江西财经大学第届科研课题重点课题指导导师王正友教授结题结论优就会弹出抓图窗体,以便可以捕捉自己想要保存的图片进行保存。图打开抓图窗体当单击抓图窗体中的抓窗体后,所抓的图会保存在抓图窗体中的里......”。
5、“.....则可以自己选择想要保存的路径如图所示。图保存图像如果只想抓最优路径演化图,可以单击抓最优路径图抓平均路径图城市及路径状态图蚂蚁运动图时方法同此图,然后所抓的图就会显示在此界江西财经大学本科毕业设计面的图片框中如图所示。图直接抓最优路径图当已经抓好了图后,可以单击保存最优路径,然后就会弹出路径窗体如图所示,可以自己选择想要保存的路径,点击确定就会保存所抓图片。图图片保存当点击清空最优路径图的时候,图片被清空如图所示。江西财经大学本科毕业设计图清空图像当抓完图后,可以进入图片演示,然后可以在左边选择刚才保存图像的路径,然后此路径下的图片名称就会显示在左边下面的中,然后单击就可以在右边的图片框中张张的显示刚才保存的图像如图所示。图图片演示当运行前的时候再参数设置里输入参数如图所示,然后在运行结束后,这些参数会自动保存在文本文档中如图所示......”。
6、“.....使得在算法运行时能自动把参数的设置保存到文本文档中,而且能自己选择性的把算法运行所对应的图形保存到指定文件夹中,并进行图片演示,使得此软件能更方便的应用于对参数改动后的比较和不同蚁群算法之间的比较,也实现了算法的可视化。江西财经大学本科毕业设计结论与展望本文的工作总结如下介绍群智能,并通过蚂蚁的自组织行为引出蚁群算法,对其基本原理进行阐述。详细介绍了蚁群算法的原理及其优缺点。通过大量仿真实验得出如下结论蚂蚁数目信息素残留因子信息启发式因子期望启发式因子信息素残留因子信息素强度等都是非常重要的参数,其选取方式和选取原则直接影响到蚁群算法的全局收敛性和求解效率。得出了参数和的选择规律,并确定了它们的选取范围。得出当把和作为组参数进行调整比把它们分开调整更优......”。
7、“.....而且经过实验证明,四步走比以前学者提出的三步走更优。对五种蚁群改进算法原理进行分析,并在大量实验仿真的基础上得出如下结论对蚁群算法及其五种改进算法各自求解问题的性能进行了对比分析,得出以上六种算法性能结果排名。还发现当问题最优解相同时可以依据其他性能迭代次数迭代时间等得出最优结果。为了让算法研究可视化,更直观的对蚁群及其改进算法进行研究,在陈烨的蚁群算法实验室基础上做出如下优化和改进使得在算法运行时能自动把参数的设置和实验结果保存到文本文档中,方便下次其它算法直接调用这些参数后与该算法同样参数下的性能进行比较,也方便了在同种算法下更改参数后前后性能对比研究。能自己选择性的把算法运行所对应的图形保存到指定文件夹中,并能直接在该软件中进行图片演示,这些都方便了在指定参数下不同算法之间的性能比较以及在同算法中更改参数后的前后性能比较......”。
8、“.....以后还应该继续学习研究,把其它几种算法也做成可视化,便于蚁群算法及其改进算法参数设置和算法性能比较的研究。作为个前沿性的研究领域,蚁群算法引起越来越多国内外研究者们强烈的关注,初步统计结果表明,年蚁群算法相关学术论文还不足篇而截至年月,它的相关学术论文已超过篇,应用范围几乎涉及到了各个领域。江西财经大学本科毕业设计参考文献段海滨,王道波,于秀芬蚁群算法的研究现状及其展望中国工程科学秦玲蚁群算法的改进与应用扬州大学硕士论文,段海滨,王道波,朱家强蚁群算法理论及应用研究的进展控制与决策胡小兵蚁群优化原理理论及其应用研究重庆大学博士学位论文,吴庆洪,张纪会,徐心和具有变异特征的蚁群算法计算机研究与发展,其他方法结合蚁群算法很容易与多种启发式算法结合,以改善算法的性能。同时它也存在些缺陷限于局部最优解,从算法解的性质而言,蚁群算法也是在寻找个比较好的局部最优解......”。
9、“.....江西财经大学本科毕业设计工作过程的中间停滞问题,和算法开始时收敛速度快样,在算法工作过程当中,迭代到定次数后,蚂蚁也可能在个或些局部最优解的邻域附近产生停滞。较长的搜索时间,尽管和其他算法相比,蚁群算法在迭代次数和解的质量上都有定的优势,但对于目前计算机网络的实际情况,还是需要较长的搜索时间。虽然计算机计算速度的提高和蚁群算法的并行性在定程度上可以缓解这问题,但是对于大规模复杂的计算机网络,这还是个很大的障碍。本章小结本章主要介绍了蚁群算法基本原理,并针对其优缺点,进行了介绍和讨论。蚂蚁通过释放种特殊的分泌物信息素来寻找路径,蚂蚁个体之间也通过信息素进行交流与合作。蚁群算法的优势主要体现在鲁棒性,分布式,移植性等方面,而其缺陷,就目前来说,主要在局部最优,工作停滞,搜索时间长等方面。江西财经大学本科毕业设计蚁群算法的参数设置研究蚁群算法在问题应用中取得了良好的效果......”。
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