导读:本文包含了禁忌搜索蚁群混合算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:配电网重构,蚁群算法,禁忌搜索算法,蚁群禁忌搜索混合算法
禁忌搜索蚁群混合算法论文文献综述
王林川,李漫,张木子,梁峰,张佳[1]（2010）在《基于蚁群禁忌搜索混合算法的配电网重构》一文中研究指出介绍了以最小化配电网网损为目标函数,以网络拓扑约束、潮流约束、运行约束以及辐射状约束为约束条件,在基本蚁群算法基础上的改进型蚁群禁忌混合算法在配电网重构中的应用,在IEEE 69节点系统的计算中,蚁群禁忌混合算法与禁忌算法相比提高了优化效果,从而证明了蚁群禁忌混合算法的实用性。(本文来源于《吉林电力》期刊2010年05期）
江新姿,高尚[2]（2010）在《改进的蚁群禁忌搜索混合算法》一文中研究指出蚁群算法作为一种全局搜索的方法,具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势。但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟停滞现象。为了更优地解决旅行商问题,改进单纯用蚁群算法求解旅行商问题的结果,通过蚁群算法、免疫算法和禁忌搜索算法自身的特点,分别对叁者的优势和不足进行分析,提出一种将叁者混合使用的求解旅行商问题的算法。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2010年14期）
吕聪颖,赵刚彬,王保胜[3]（2009）在《禁忌搜索算法与蚁群算法的混合策略在二次分配问题上的应用》一文中研究指出二次分配问题是一个NP-hard问题,它在线路板设计、布局问题以及打字机键盘的设计等现实生活中有许多的应用。使用基本蚁群算法进行搜索时,其全局优化性能的优劣在很大程度上与蒸发系数的选择有关,若选择不合适,易使算法陷入局部最优。为此,本文提出一种新的算法,即将基本蚁群算法与禁忌搜索策略相结合来求解二次分配问题,设计出具体的算法模型,并对标准问题库中的具体实例进行测试,实验结果证实新方法的有效性。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2009年10期）
李青,刘兆健,薛军,孙光圻[4]（2005）在《用于定位——运输路线安排问题的禁忌搜索——蚁群混合算法》一文中研究指出定位——运输路线安排问题(Location-Routing Problem--LRP)是物流系统规划和设计中涉及到的一类复杂的组合优化问题,是NP-hard问题,只能用启发式(heuristic)或超启发式(metaheuristic)算法求解。根据对LRP问题的分析和所建立的数学模型,提出了一种用于求解该类问题的metaheuristic算法:禁忌搜索——蚁群混合算法。该算法在禁忌搜索算法的框架中嵌入蚁群算法,用禁忌搜索的方式搜索配送中心的定位方案,对于给定的定位方案通过蚁群算法求出优化的运输路线,运输路线安排优化的结果用于指导禁忌搜索的进一步搜索。禁忌搜索——蚁群混合算法在求解LRP问题的过程中整体考虑了定位和运输路线优化两方面的决策,能够充分搜索问题的解空间,有效地避免陷入“局部最优”。仿真实验证明了所提出算法的有效性。(本文来源于《可持续发展的中国交通——2005全国博士生学术论坛（交通运输工程学科）论文集（上册）》期刊2005-07-01）
禁忌搜索蚁群混合算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
蚁群算法作为一种全局搜索的方法,具有正反馈性、并行性、分布性、自组织性等特点,在求解复杂组合优化问题上具有强大的优势。但是,蚁群算法也存在一些不足之处:例如,算法需要较长的搜索时间、容易出现早熟停滞现象。为了更优地解决旅行商问题,改进单纯用蚁群算法求解旅行商问题的结果,通过蚁群算法、免疫算法和禁忌搜索算法自身的特点,分别对叁者的优势和不足进行分析,提出一种将叁者混合使用的求解旅行商问题的算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
禁忌搜索蚁群混合算法论文参考文献
[1].王林川,李漫,张木子,梁峰,张佳.基于蚁群禁忌搜索混合算法的配电网重构[J].吉林电力.2010
[2].江新姿,高尚.改进的蚁群禁忌搜索混合算法[J].科学技术与工程.2010
[3].吕聪颖,赵刚彬,王保胜.禁忌搜索算法与蚁群算法的混合策略在二次分配问题上的应用[J].计算机与现代化.2009
[4].李青,刘兆健,薛军,孙光圻.用于定位——运输路线安排问题的禁忌搜索——蚁群混合算法[C].可持续发展的中国交通——2005全国博士生学术论坛（交通运输工程学科）论文集（上册）.2005
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