基于粒子群算法的TSP问题研究 - 图文(8)

2019-08-31 09:00

毕业设计(论文)知识产权声明 毕业设计(论文)知识产权声明

本人完全了解西安工业大学有关保护知识产权的规定,即:本科学生在校攻读学士学位期间毕业设计(论文)工作的知识产权属于西安工业大学。本人保证毕业离校后,使用毕业设计(论文)工作成果或用毕业设计(论文)工作成果发表论文时署名单位仍然为西安工业大学。学校有权保留送交的毕业设计(论文)的原文或复印件,允许毕业设计(论文)被查阅和借阅;学校可以公布毕业设计(论文)的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存毕业设计(论文)。 (保密的毕业设计(论文)在解密后应遵守此规定)

毕业设计(论文)作者签名:

指导教师签名: 日期:

30

毕业设计(论文)创性声明 毕业设计(论文)独创性声明

秉承学校严谨的学风与优良的科学道德,本人声明所呈交的毕业设计(论文)是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,毕业设计(论文)中不包含其他人已经发表或撰写过的成果,不包含他人已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了致谢。

毕业设计(论文)与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。

毕业设计(论文)作者签名:

指导教师签名: 日期:

31

参考文献 参考文献

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resources [A]. in: Proc. IEEE Congr. Evol. Comput. [C], vol. 1, no.1, 2001, pp.81-86. [4] Parsopoulos K, Vrahatis M. Recent approaches to global optimization problems

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西安工业大学毕业设计(论文)

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33

附录1 程序 附 录 1 程序

程序1 函数1

function [xm,fv] = PSO(fitness,N,c1,c2,w,M,D)

format long;

%------初始化种群的个体------------

for i=1:N

for j=1:D

x(i,j)=randn; %随机初始化位置

v(i,j)=randn; %随机初始化速度

end end

%------先计算各个粒子的适应度,并初始化Pi和Pg----------------------

for i=1:N

p(i)=fitness(x(i,:));

y(i,:)=x(i,:); end

pg = x(N,:); %Pg为全局最优

for i=1:(N-1)

if fitness(x(i,:))

pg=x(i,:);

end end

34


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