1. 毕业设计（论文）主要目标：
尝试采用结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想的混合粒子群算法解决典型的离散优化问题旅行商问题。
利用MATLAB中GUI来设计一个直观的界面，可以自由调节其中的粒子数，迭代次数，城市初始位置，交叉变异策略并输出对应的位置结果的最优路径规划图和收敛曲线。
对经典Oliver30，比较各种交叉变异策略的组合形式所求的结果，哪种最优，哪种迭代次数少。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
首先，深入研究粒子群算法的原理，算法流程并了解当前背景，研究现状，然后，针对其中的离散型问题，试图利用遗传算法的几种交叉变异策略来对粒子群算法进行改进，并对这几种交叉策略下的改进算法进行对比，最后，利用MATLAB的GUI模块将这几种方法分别对TSP问题进行仿真，并对仿真结果进行比较总结。
3. 主要参考文献
[1] 高尚，韩斌. 求解旅行商问题的混合粒子群优化算法. 控制与决策. 2004. 19（11）：1286-1289
[2] 混合粒子群协同优化算法及其应用研究.华中科技大写博士论文.2009年5月14日
[3] 陈利. 基于混合粒子群算法的物流配送车辆路径问题的研究.中南大学硕士学位论文.2007年5月20日
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