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遗传算法在玻璃原料配送中的应用 毕业设计任务书
文章来源：www.biyezuopin.vip   发布者：毕业作品网站  
洛阳理工学院
毕业设计（论文）任务书                                      
填表时间：  2014年 12 月 25 日              
学生
姓名
 
专业班级
 　　　　
指导教师
 
课题  类型
软件工程
题目
遗传算法在玻璃原料配送中的应用
主要研究目标
(或研
究内容)
通过遗传算法来解决从10个料场(分别存放白云石、长石、萤石、海砂等)将玻璃原料运送到粉碎车间的TSP问题。即一辆大型货车需要经过10个料场装载原料，每个料场必须且仅能经过一次，最后回到粉碎车间。要求依据该现实问题求出最短路径。 
首先运用基本遗传算法解决玻璃原料运输中的TSP问题，然后通过改变各参数的值来观察计算结果，接着对计算结果进行对比分析，以验证各参数对遗传算法的影响。各模块还可以设定遗传代数、交叉率、变异率。
 
课题要求、主要任务及数量（指图纸规格、张数，说明书页数、论文字数等）
1.算法合理，从任一种群出发经有限次迭代均可得出最优解；
2.界面友好，操作简单；
3.所编写的程序通用性强、健壮、易于维护；
4.提供对应的功能模块设计说明，并编写全部的代码，经调试运行正确；
5.按照学校要求撰写毕业论文。
进度计划
第5～6周：  查阅资料；了解国内外的研究动态及目前国内的应用现状，熟悉
算法；对系统进行需求分析并撰写需求分析报告。
第7～9周：   进行系统的总体设计。
第10～13周：模块设计及程序代码编写。
第14～16周：系统调试、功能测试与完善；撰写毕业设计论文。
第17周：       毕业设计答辩。
主要参
考文献
[1]陈伟.  ASP.NET 3.5网站开发实例教程[M]. 北京:清华大学出版社，2009.
[2]何小锋，马良. 带时间窗车辆路径问题的量子蚁群算法[J]. 系统工程理论与实践, 2013, 33(5):1255-1261.
[3]吴斌，史忠植. 一种基于蚁群算法TSP问题分段求解算法[J]. 计算机学报， 2001, 24(12):1-6.
指导教师签字：                       教研室主任签字：           
                                             年   月   日
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