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摘要. (ii)Abstract (iii)第一章引言 (1)1.1 非对称TSP问题（ATSP）及其求解方法概述 (1)1.2 人工蚁群算法的主要思想和特点 (1)1.3 主要工作 (2)第二章 ATSP问题分析 (3)2.1 ATSP问题的数学模型 (3)2.2 ATSP问题与TSP问题的比较 (3)第三章求解ATSP问题的人工蚁群算法 (4)3.1 ATSP问题的蚁群算法表示 (4)3.2 人工蚁群算法的实现 (4)3.2.1 人工蚁群算法的流程图 (5)3.2.2 蚁群的规模、算法终止条件 (6)3.2.3 路径选择方法和信息素的更新方法 (7)第四章实验和分析 (10)4.1 测试环境 (10)4.2 测试用例 (10)4.3 实验结果及参数分析 (10)4.3.1 br17.atsp的测试结果 (10)4.3.2 ft53.atsp的测试结果 (12)4.3.3 ftv33.atsp的测试结果 (13)4.3.4 ftv35.atsp的测试结果 (15)4.3.5 br17.atsp相关参数修改后的测试结果 (16)第五章总结 (19)致谢 (20)参考文献 (21)摘要旅行商问题(TSP问题)是组合优化的著名难题。
它具有广泛的应用背景,如计算机、网络、电气布线、加工排序、通信调度等。
已经证明TSP问题是NP难题,鉴于其重要的工程与理论价值,TSP常作为算法性能研究的典型算例。
TSP的最简单形象描述是:给定n个城市,有一个旅行商从某一城市出发,访问各城市一次且仅有一次后再回到原出发城市,要求找出一条最短的巡回路径。
TSP分为对称TSP和非对称TSP两大类,若两城市往返距离相同,则为对称TSP,否则为非对称TSP 。
本文研究的是对称的ATSP。
实质上，ATSP问题是在TSP问题上发展而来的，它们的区别就在于两座城市之间的往返距离是否相同。
例如，有A,B两个城市，在TSP问题中，从A到B的距离是等于从B到A得距离的，是一个单向选择的连通问题。
而在ATSP问题中，从A到B的距离就不一定等于从B到A的距离，所以这是双向选择的联通问题。
本文主要阐述了用人工蚁群算法的原理和一些与其相关联的知识结构点。
通过对算法原理的理解，及在函数优化问题上的应用，与优化组合问题的研究来了解ATSP问题以及人工蚁群算法解决实际问题上的应用与研究。
关键词：ATSP ；组合优化；人工蚁群算法；TSPAbstractTraveling salesman problem (TSP) is the Famous combination of the optimization problem. It has broad applications, such as computer, network, electrical wiring, processing, sort and communication scheduling,and etc.Has already proved TSP is a difficult NP problem, givening its important engineering and theoretical valued, TSP is often used as the typical example of algorithm performance study.The most simple image description of TSP is: given n city, a traveling salesman start from one city, Visit other cities once and only once again return to the start city , asked to identify a shortest path of the tour.TSP can be classificated symmetric TSP and asymmetric TSP two big kinds.If two cities from the same distance,that is symmetric TSP, or for the asymmetric TSP.This paper studies the ATSP problem.In essence, ATSP problem is based on the TSP problem.The difference lies in two cities round trip distance between the same or different.For example,there are two cities,A and B , in TSP problem,from A to B is equal to the distance from B to have A distance,it s a one-way choice the connected problems.But in ATSP problem,from A to B doesn't necessarily equal to the distance from the distance B to A, so this is the two-way choice connectivity problem. This paper mainly expounds the employing workers group of the principle and some associated knowledge structure of the points.Through the understanding of the principle of the algorithm，and in the application of the function optimization problems,And the optimized combination problems research to understand ATSP problems and one worker ants group algorithm of solving practical problems with the application of research.Keywords：ATSP ; Combinatorial optimization ; People ants group of algorithm ; TSP第一章引言1.1 非对称TSP问题（ATSP）及其求解方法概述非对称旅行商问题是一个NP 完全问题,目前求解ATSP 问题的主要方法有模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法等。
ATSP是指给定n个城市和各城市间的距离,要求确定一条经过各个城市当且仅当一次的最短路线，并且这N个城市之间两两城市的往返距离不一定相等。
它是一种典型的组合优化问题。
基于人工蚁群算法求解ATSP问题,是近年来刚刚兴起的热门课题。
然而在科学管理与经济决策的许多应用领域中,现实世界存在着大量的多目标优化问题。
对于非对称旅行商问题,实际中经常要同时考虑多个目标,如路程最短、时间最短、费用最省、风险最小等多方面的因素。
目标之间往往存在冲突性。
如何在多个目标中寻找一个公平、合理的解是比较复杂的问题。
1.2 人工蚁群算法的主要思想和特点蚁群算法是受到真实蚁群集体行为的启发而得到的新型优化算法，人工蚂蚁和真实蚂蚁存在异同。
人工蚂蚁和真蚂蚁的蚂蚁一样，是一群相互合作的个体并且他们有着共同的任务，他们都是通过使用信息素进行间接通讯，而且人工蚂蚁利用了真实蚂蚁觅食行为中的自催化机制。
但人工蚁群也存在真蚂蚁所不具有的一些特性，蚁群这种记忆并非存储于蚂蚁个体，而是分布在路径上。
人工蚂蚁实质上是由一个离散状态到另一个离散状态的跃迁。
信息素的释放时间是根据不同情况而改变的。
为了提高系统总体上的性能。
蚁群被赋予了其他的功能，如局部优化、原路返回等。
蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法。
蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下一种称之为外激素(pheromone)的物质进行信息传递，而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质，并以此指导自己的运动方向，因此由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。
人工蚁群有一定的记忆能力，能够记忆已经访问过的节点。
同时，人工蚁群在选择下一条路径的时候是按一定算法规律有意识地寻找最短路径，而不是盲目的。
例如在TSP问题中，可以预先知道当前城市到下一个目的地的距离；每只蚂蚁也可以记录自己走过的节点和路径。
1.3 主要工作蚁群算法最初是应用在对称的旅行商问题，下面对求解旅行商问题进行简单的说明。
旅行商问题就是指给定 n个城市，并给出两两城市间的距离。
要求确定一条经过各城市最短的路径。
蚂蚁根据城市的距离和连接边上信息素浓度为变量的概率函数选择下一城市。
为了满足问题的约束条件，在完成一次循环前，不允许蚂蚁选择已经访问过的城市，需要由禁忌表控制。
完成循环后，路径上都会留下浓度不同的信息素。
我们可以通过对信息素浓度的强度，从而选择出最短路径。
第二章 ATSP 问题分析2.1 ATSP 问题的数学模型ATSP 问题 ( dij ≠dji, v i , j = 1, 2, 3, …, n)，非对称旅行商问题较难求解,我们一般是探讨对称旅行商问题的求解。
若对于城市 V = { v1 , v2 , v3 , …, vn }的一个访问顺序为 T= { t 1 , t 2 , t 3 , …, ti, …, t n } ,其中 ti ∈V ( i = 1, 2, 3, …, n) ,且记 t n+1 = t 1 , 则旅行商问题的数学模型为：min L =∑ ni =1dti, ti+1。
ATSP 问题表示为一个N 个城市的有向图G=（N ，A ），其中N={1,2,...,n},A={(i,j)|i,j ∈N}城市之间距离为 ，目标函数为 ，其中 为城市1, 2，… ,n 的一个排列， 2.2 ATSP 问题与TSP 问题的比较实质上，ATSP 问题是在TSP 问题上发展而来的，它们的区别就在于两座城市之间的往返距离是否相同。