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本科毕业生设计（论文）本科毕业生设计（论文）#第5章总结与展望本文主要对蚁群算法的基础性理论、优化策略，以及蚁群算法在车TSP问题中的应用进行了讲解，基础理论部分的主要内容基本上是对前人的研究成果进行具体阐述，蚁群算法的优化和蚁群算法在TSP问题的应用是本文讲解的重点。在整个设计中，学到了很多，从对蚁群算法不了解到现在能写出简单的蚁群算法，同时，也让我对算法产生了更深的认识。以前，一直害怕算法，更害怕接触新的算法，但幸好有负责本次设计的导师宗欣露老师的帮助，当然，也少不了同学的帮助，正因为有他们的帮助，此次毕业设计才得以顺利完成。在此，表示我对他们的万分感激！路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。希望在未来的学习工作中，以更丰厚的成果来答谢曾经关心、帮助和支持我的所有老师同学，朋友，家人。参考文献杨海，王洪国，徐卫志.蚁群算法的应用研究与发展[J].科学和技术信息学报.张宗永，孙静，谭家华.蚁群算法的改进及其应用[J].上海交通大学学报.刘志硕，申金升，柴跃廷.一种求解车辆路径问题的混合多蚁群算法[J].系统仿真学报，2007.李士勇.蚁群算法及其应用，哈尔滨工业大学出版社.靳蕃，范俊波，谭永东.神经网络与神经计算机原理应用[M].成都：西南交通大学出版社.李士勇.蚁群算法及其应用[M].哈尔滨：哈尔滨工业大学岀版社.宇春林，田国会，尹建芹，等.MAX_MIN蚁群算法在固定货架拣选路径优化中的应用[J].山东大学学报：工学版.王攀，商海燕，潘利群，等.基于混合遗传算法的中国旅行商问题满意解[J].航空计算技术.刘士新，宋健海，唐加福.蚁群最优化一一模型、算法及应用综述[J].系统工程学报.Maniezzo,V・,Colorni,A・,Dorigo,M・TheAntSystemappliedtotheQuadraticAssignmentProblem.TechnicalReportIRIDIA/94-28,UniversiteLibredeBruxelles,Belgium・温文波，杜维.蚁群算法概述.石油化工自动化.王小平，曹立明.遗传算法一一理论、应用于软件实现.西安交通大学出版社.13•潘正君，康立山，陈毓屏•演化计算.北京：清华大学出版社.高尚，钟娟，莫述军.连续优化问题的蚁群算法研究[J]・微机发展.康立山，谢云，尤失勇等.非数值并行算法（一）[M].北京：科学出版社，1998.AnsariN,HouE.李军，边肇祺译.用于

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