实验题目
一．模拟退火算法与遗传算法（单点与多点智能优化）
模拟退火算法：在TSPLIB（http://comopt.ifi.uni-heidelberg.de/software/TSPLIB95/，多个地址有备份；其他网站还可以找到有趣的art TSP和national TSP）中选一个大于100个城市数的TSP问题，
1. 采用多种邻域操作的局部搜索local search策略求解；
2. 在局部搜索策略的基础上，加入模拟退火simulated annealing策略，并比较两者的效果；
3. 要求求得的解不要超过最优值的10％，并能够提供可视化，观察路径的变化和交叉程度。
遗传算法：用遗传算法求解TSP问题（问题规模等和模拟退火求解TSP实验同），要求：
1.设计较好的交叉操作，并且引入多种局部搜索操作（可替换通常遗传算法的变异操作）
2.和之前的模拟退火算法（采用相同的局部搜索操作）进行比较
3.得出设计高效遗传算法的一些经验，并比较单点搜索和多点搜索的优缺点。
二．BP神经网络和卷积神经网络CNN
构造一个三层的BP神经网络和一个卷积神经网络，完成手写0-9数字的识别：
1. 设计网络的结构，比如层数，每层的神经元数，单个神经元的输入输出函数；
2. 根据数字识别的任务，设计网络的输入和输出；
3. 实现BP网络的错误反传算法，完成神经网络的训练和测试，最终识别率达到70%以上；
4. 数字识别训练集可以自己手工制作，也可以网上下载，要求具有可视化图形界面，能够输入输出。
5．进一步的，用卷积神经网络实现以上任务，对比深度学习与浅层模型。
三．图神经网络+强化学习（图深度强化学习解决优化问题）
复现以下论文的方法和结果：
Duan,L., Zhan,Y., Hu,H., Gong,Y., Wei,J., Zhang,X., Xu,Y.: Efficiently solving the practical vehicle routing problem: A novel joint learning approach. In: KDD. pp.3054–3063 (2020)
1．为了节省时间，训练用10个（或以上）的城市规模的算例。测试算例用20个（或者以上）规模。
2．显示出算法训练收敛过程，可视化最后的解。可能的情况下，对比OR-Tools的求解效果（后面详细描述）。
组队方案
二人一组，做三个题目。前两个是知识重现型题，第三个是综合题，鼓励组内合作讨论完成。
实验提交说明
1．最后所有实验文档提交截止时间：7月17日晚23:59:59前。
2． 实验结果通过FTP提交（附后）。要求使用压缩包，命名规则为：组长学号.zip。
3．里面的实验报告命名为：**算法实验报告。
4． 多人一组，列明分工。建立一个记事本文件，列明各成员的分工负责的工作，以及占总工作量的百分比，比如五个组员A，B，C，D，E的工作量百分比分别为：A25%，B10%，C20%，A20%，B25%。
5．文件夹中包括多个实验，每个实验一个文件夹，命名为相应算法，包含如下几部分：
..\ 放置实验报告（模板附后），说明文件(readme.txt)以及批处理文件（如有）等。
..\src\ 放置源代码；
..\bin\ 放置编译得到的文件；
..\tc\ 放置测试用例；
附FTP地址：
实验报告（提纲）
――――具体实验题目
姓名： 学号： 日期：
摘要：简要介绍要解决的问题，所使用的方法步骤，取得的结果或结论。
1．导言
要解决的问题描述，问题背景介绍；
拟使用的方法，方法的背景介绍；
2．实验过程
所用的具体的算法思想流程；
实现算法的程序主要流程，功能说明；
3．结果分析
交代实验环境，算法设计设计的参数说明；
结果（图或表格），比如在若干次运行后所得的最好解，最差解，平均值，标准差。
分析算法的性能，包括解的精度，算法的速度，或者与其他算法的对比分析。
算法的优缺点；本实验的不足之处，进一步改进的设想。
4．结论
简要结论或者体会。
主要参考文献(三五个即可)
实验评分说明
为了更好地规范课程实验，达到课程实验的目标，现公布课程实验的要求如下：
1. 所有实验成果必须原创。允许提交半成品、失败品但绝不允许提交复制品。
2. 实验程序对正确的输入有正确的输出。
3. 提交实验结果，完整齐全。
4. 源代码编写符合编码规范，可读性高。
5. 源代码逻辑清晰。
6. 程序具有鲁棒性。
7. 界面友好。
第1—3是基本要求，满分70分。
第4—7属于加分项目，每达到一个要求加10分，总分最高100分。
注意事项：
1. 需要提交的实验结果包括：实验报告，源代码，编译得到的文件，说明文档，测试用例等。
2. 请避免将源代码直接复制到实验报告中，在说明算法思想和流程方面源代码并不比流程图和伪代码优胜。
3. 提交的源代码不应夹杂任何IDE的项目文件，如VS的*.sln。如果使用JAVA则应当包含编译和运行用的批处理文件。
4. 说明文档内容为程序的运行说明，如输入输出等。
5. 需要提交至少两个测试用例，明确指出输入和期望的输出。
6. 小组完成的实验必须在源代码、实验报告中明确指出各人负责的部分，用于个人评分。
7. 实验结果通过电子邮件或者FTP提交（具体见实验提交说明）。要求使用压缩包，命名规则为：学号+姓名+个人实验编号，如000000001_张三_实验1，小组实验须注明组长姓名，如000000001_张三（小组）_实验1。目录组织如图1所示：
图1 目录组织
..\ 放置说明文件(readme.txt)以及批处理文件等。
..\src\ 放置源代码；
..\bin\ 放置编译得到的文件；
..\tc\ 放置测试用例；
..\doc\ 放置实验报告。
8. 源代码编写规范可参考SUN的编程规范http://java.sun.com/docs/codeconv/。
9. 界面友好并不等于要做图形界面，关键在于符合使用者的习惯，操作方便，表达清晰。
实验的评分分两部分：课堂演示和实验报告检查。课堂演示利用实验课进行，并完成绝大部分的评分工作，不参与课堂演示将直接影响实验成绩，请各位同学务必到场，抓紧时间。建议在完成课堂演示后再提交实验报告。
最后重申，不允许抄袭。只要能体现个人的实验工作，即使是半成品、失败品同样会得到分数，但抄袭将会被判零分并上报学校！
