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可视化基于可视化实验Steiner树理由全局优化算法

收藏本文 2024-01-15 点赞:34996 浏览:159367 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:系统全局最短路径是非线性组合优化中的经典不足之一,在实际中有着广泛的运用,最小Steiner树不足是全局最短路径探讨的论述基础。由此探讨最小Steiner树的全局优化算法具有重要的论述作用和广泛的运用价值。由于最小Steiner树不足已被证明是NP-hard不足,除非P=NP,否则Steiner树不足不有着多项式时间算法,由此寻找合适的智能优化算法是求解此不足的有效途径。本论文以物理可视化实验为依托,采取实验→算法→实验→工程运用的技术探讨路线,对可视化实验装置、实验历程以及实验结果进行详细的浅析、探讨,探讨固定点的分布形状对构造最小Steiner树的影响,以及Steiner虚设点的位置、数目与给定端点的位置以及分布形状之间的联系,将最小Steiner树不足分为两种情况进行求解。当固定点集为凸集时,我们直接用Melzak法构造最小Steiner树;当固定点为非凸集时,通过改善的遗传算法对它进行求解。对于有着障碍物的Steiner树不足,本论文也进行了一些实验,并浅析了障碍物的形状和位置与Steiner虚设点的联系。本论文设计的遗传算法采取试探选择算法来选取初始种群,并且构造出满足自适应历程的交叉算子。通过采取试探选择算法来选取初始种群,使得遗传算法的收敛速度大大提升。而交叉算子满足自适应历程,有利于遗传算法得到自身最适合的交叉概率,提升算法的精度和收敛速度。同时通过遗传算法搜索得到的最优解直接以Steiner虚设点的形式有着,弥补了国际SteinLib测试数据库中目标函数未计入Steiner虚设点的不足。本论文通过简单的图形实例验证了本算法的可行性,并通过几个具体实例,如某高校教职工住宅区供热管道规划实例,五省一市选址实例,输电网线路规划实例等,对遗传算法与可视化实验得到的结果进行比较浅析,证明了算法的实用性与有效性。大量的实例证明本算法能够与可视化实验配套利用来解决工程实际不足,并为下一步的实验策略的改善和改善奠定基础。关键词:最小Steiner树论文最短路径论文可视化实验论文遗传算法论文

    摘要2-3

    ABSTRACT3-7

    第1章 绪论7-16

    1.1 课题来源7

    1.2 课题背景、探讨作用及探讨近况7-12

    1.3 论文的主要探讨内容12-16

    1.3.1 主要探讨内容12-14

    1.3.2 论文组织结构14-16

    第2章 Steiner 树不足16-27

    2.1 Fermat 点16-17

    2.2 Steiner 树不足的提出17

    2.3 Steiner 树的定义及性质17-21

    2.3.1 最小生成树18

    2.3.2 Steiner 树的定义18

    2.3.3 Steiner 树的性质18-21

    2.4 Steiner 树的表述21-22

    2.5 Steiner 树的分类22-23

    2.6 带附加条件的 Steiner 树不足23-25

    2.6.1 结点带权的 Steiner 树不足23

    2.6.2 瓶颈 Steiner 树不足23-24

    2.6.3 Steiner 树不足的推广24-25

    2.7 Steiner 比25-26

    2.8 本章小结26-27

    第3章 求解最小 Steiner 树的可视化实验策略27-37

    3.1 可视化实验的论述依据27-28

    3.1.1 液体的物化特性27

    3.1.2 Plateau 泡膜几何通则27-28

    3.2 可视化实验介绍28-29

    3.2.1 最短路径可视化实验装置28

    3.2.2 可视化实验的操作步骤28-29

    3.3 可视化实验结果浅析29-33

    3.4 有障碍物的可视化实验33-35

    3.4.1 不同形状的障碍物的实验33-34

    3.4.2 不同位置的障碍物的实验34-35

    3.5 本章小结35-37

    第4章 求解最小 Steiner 树的遗传因子算法37-51

    4.1 Melzak 法构造最小 Steiner 树37-39

    4.2 遗传算法39-48

    4.2.1 准备工作40-41

    4.2.2 编码41-42

    4.2.3 确定初始 Steiner 虚设点42-43

    4.2.4 计算适应度函数值43-44

    4.2.5 选择运算44-45

    4.2.6 交叉运算45-46

    4.2.7 变异运算46-47

    4.2.8 还原 Steiner 虚设点47-48

    4.3 浅析与讨论48-49

    4.3.1 遗传算法浅析48-49

    4.3.2 遗传算法参数的设置49

    4.4 本章小结49-51

    第5章 实例验证与工程运用案例51-65

    5.1 开发环境介绍51

    5.2 简单的比较验证51-56

    5.3 运用实例56-63

    5.3.1 六省一市选址实例56-58

    5.3.2 某高校教职工住宅区供热管道实例58-61

    5.3.3 输电网线路规划实例61-63

    5.4 本章小结63-65

    第6章 结论65-67

    6.1 总结65-66

    6.2 探讨展望66-67

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