計算機科學與技術畢業(yè)論文-基于遺傳算法的tsp問題研究-資料下載頁
2025-06-04 15:07本頁面
【正文】 是 6。圓弧中的那些數字對應的是事物被選擇中的可能性。 3 程序的運行演示 （ 1） 運行 ，界面如圖 所示。 圖 程序運行界面 （ 2） 選擇“城市坐標文件”，界面如圖 所示。 圖 打開“打開文件”對話框 4 測試運行 測試在程序設計階段有兩個時期，通常在編寫每個模塊后做單元測試，另一個時期是對程序的綜合測試。 模塊測試 在模塊測試時我們主要從以下幾個方面考慮： 模塊接口； 局部數據結構； 重要執(zhí)行通道； 出錯處理通道； 影響上述方面的邊界條件。 測試時進行代碼審查，從數據類型，變量聲明，數據結構進行審查，然后進行功能測試，從輸入一些簡單的數據開始執(zhí)行一遍，觀測運行期間變量的變化，運行中值的變化范圍。改變測試方案來變換另一個角度進行測試，發(fā)現錯誤并記錄，修改代碼，測試條件使程序通過多層分支，判別運行結果從而完成模塊測試。 整體測試 在測試過程中使用到的調試技術： 采用 debug 調試語句，跟蹤數據； 嵌入打印語句，輸出中間結果； 利用 Visual Studio ，從調試窗口觀測變量的變化； 設置斷點，觀察程序在斷點附近的狀況。 評估運行的可靠性問題： 結果正確； 運行速度； 空間利用率； 算法的可行性。 測試結論 本系統經過測試，發(fā)現每個模塊都是正確的，結果也是正確的，運行速度合理，空間利用率高，證明算法是可行的。 結論 本文系統地分析了基于遺傳算法解決 TSP 問題開發(fā)背景以及開發(fā)過程，其具體內容如下： 介紹了遺傳算法的發(fā)展背景及遺傳算的解決問題的思想和流程； 闡述整個遺傳算法解決 TSP 問題的結構及解決原理；確定了遺傳算法所選擇的基因選擇方法、交叉和變異方法等。 分析并解決實現中的若干技術問題，建立完整的遺傳算法解決TSP 問題的程序，通過程序能夠進行實際例子的計算。 本系統在開發(fā)中尚有待完善的地方，例如，如果用 matlab 來繪制所走的城市路徑會使結果更加直觀，未對防止局部最優(yōu)解進行討論，而陷入局部最優(yōu)解是遺傳算法在優(yōu)化過程中比較容易出現的問題。 參考文獻 [1] 周明．遺傳算法原理及應用 [M]．北京：國防工業(yè)出版社， 1～20 [2] 陳國良，王煦法，莊鎮(zhèn)泉，王東升．遺傳算法及其應用 [M]．北京：人民郵電出版社， 1996． 1～ 30 [3] Michalewicz Z. How to Solve It — Modern Heuristick[M]. German: Berlin Heidelberg, 2021. [4] 潘正君，康立山．演化計算 [M]．北京：清華大學出版社，2021． 1～ 30 致謝 在本程序的開發(fā)期間，我得到了老師和同學的很多幫助。因此，才得以完成了本程序的開發(fā)。 首先，在程序的設計過程中，老師給予了我充分而又耐心的指導，并對我開發(fā)的程序給予了肯定和建議，使得我的設計能夠不斷得到完善。 其次，在畢業(yè)設計期間，同組同學的鼓勵和他們對課題設計的積極態(tài)度給了我很大幫助，在此對他們致以誠摯的謝意。 最后，對于引用和學習的那些著作和論文的作者也非常感謝，這些前輩們的成果使得我受益匪淺，讓我可以站在巨人的肩上，利用前輩們的成果使得我的程序可以順利地完成。
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