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学生 姓名 | 专业班级 | 指导教师 | 课题 类型 | 软件工程 | |||
题目 | 遗传算法在玻璃原料配送中的应用 | ||||||
主要研究目标 (或研 究内容) | 通过遗传算法来解决从10个料场(分别存放白云石、长石、萤石、海砂等)将玻璃原料运送到粉碎车间的TSP问题。即一辆大型货车需要经过10个料场装载原料，每个料场必须且仅能经过一次，最后回到粉碎车间。要求依据该现实问题求出最短路径。 首先运用基本遗传算法解决玻璃原料运输中的TSP问题，然后通过改变各参数的值来观察计算结果，接着对计算结果进行对比分析，以验证各参数对遗传算法的影响。各模块还可以设定遗传代数、交叉率、变异率。 | ||||||
课题要求、主要任务及数量（指图纸规格、张数，说明书页数、论文字数等） | 1.算法合理，从任一种群出发经有限次迭代均可得出最优解； 2.界面友好，操作简单； 3.所编写的程序通用性强、健壮、易于维护； 4.提供对应的功能模块设计说明，并编写全部的代码，经调试运行正确； 5.按照学校要求撰写毕业论文。 | ||||||
进度计划 | 第5～6周： 查阅资料；了解国内外的研究动态及目前国内的应用现状，熟悉 算法；对系统进行需求分析并撰写需求分析报告。 第7～9周： 进行系统的总体设计。 第10～13周：模块设计及程序代码编写。 第14～16周：系统调试、功能测试与完善；撰写毕业设计论文。 第17周： 毕业设计答辩。 | ||||||
主要参 考文献 | [1]陈伟. ASP.NET 3.5网站开发实例教程[M]. 北京:清华大学出版社，2009. [2]何小锋，马良. 带时间窗车辆路径问题的量子蚁群算法[J]. 系统工程理论与实践, 2013, 33(5):1255-1261. [3]吴斌，史忠植. 一种基于蚁群算法TSP问题分段求解算法[J]. 计算机学报， 2001, 24(12):1-6. | ||||||
