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混合微粒群算法仿真任务书

时间:2019-06-14 20:44来源:毕业论文
一、课题的任务内容:本课题目的是使学生结合学过的信息专业的基本知识和基本技能,在学习混合微粒群优化算法寻优的基本思想,运用MATLAB 完成对混合混合微粒群算法的设计与仿真

一、课题的任务内容:本课题目的是使学生结合学过的信息专业的基本知识和基本技能,在学习混合微粒群优化算法寻优的基本思想,运用MATLAB 完成对混合混合微粒群算法的设计与仿真,并利用标准函数来完成对以上算法性能的比较。36237
二、原始条件及数据:
MATLAB软件
三、设计的技术要求(论文的研究要求):
1、    混合粒子群算法理论的研究;
2、    学习运用MATLAB相关指令及其编译方法;
3、    混合粒子群算法的设计性能仿真及标准测试函数的仿真。
4、    调试程序;
四、毕业设计(论文)应完成的具体工作:

毕业设计首先学习群体智能优化算法的基本寻优思想,并熟悉基本粒子群算法和混合粒子群算法的寻优机制。毕业设计是运用MATLAB7.0这这一软件的编译,学习智能优化算法的基本指令,完成对混合粒子群算法的设计与仿真,并利用标准函数来完成对以上算法性能的比较。 论文网
软硬件名称、内容及主要的技术指标(可按以下类型选择):
计算机软件    MATLAB软件
图      纸   
电  路  板   
机 电 装 置   
材料制剂   
结 构 模 型   
其      他

五、查阅文献要求及主要的参考文献
源¥自%六:维;论-文'网=www.lwfree.cn

1. 龚纯 精通MATLAB最优化计算 电子工业出版社2009.4
2. 吴斌,群体智能的研究及其在知识发现中的应用,中国科学院研究生院博士学位论文,2002
3. 松散的脑袋-群体智能的数学模型,模式识别与人工智能.2003,16(1).-1-5
4. 林丹,李敏强等. 基于遗传算法求解约束优化问题的一种算法. 软件学报,2001,12(4):628~632
5. Reynolds C. W. “Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model". Computer Graphics, Vol.21, No.4, 1987, pp.25-34
6. J. Kennedy, R. Eberhart. Particle Swarm Optimization [A]. Proc. IEEE Int. Conf. on Neural Networks [C], 1995: 1942-1948
7. Shi Y, Eberhart R. A modified particle swarm optimizer [C]. In: IEEE World Congress on Computational Intelligence, 1998: 69~73
8. R. C. Eberhart, Y. Shi. Comparing inertia weights and constriction factors in particle swarm optimization. Proceedings of the IEEE Conference on Evolutionary Computation, ICEC, Vol.1, pp. 84-88
六、进度安排:(设计或论文各阶段的要求,时间安排):
1、12月29日至1月16日明确毕业设计任务,熟悉收集相关各种资料,学习软件开发环境完成开题报告
2、1月17日至2月28日,运用MATLAB 完成对混合微粒群优化算法的设计与仿真,并利用标准函数来完成对以上算法性能的比较。
3、 3月1日至5月19日 ,进行实验验证。
4、 5月20日至6月5日完成毕业设计论文,整理设计文件和实验记录。
5、 6月7日至6月12日 送评阅教师审查及修改,准备及参加毕业设计答辩。 混合微粒群算法仿真任务书:http://www.lwfree.cn/renwushu/20190614/34595.html
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