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混合微粒群算法仿真任務書

時間:2019-06-14 20:44來源:畢業論文
一、課題的任務內容:本課題目的是使學生結合學過的信息專業的基本知識和基本技能,在學習混合微粒群優化算法尋優的基本思想,運用MATLAB 完成對混合混合微粒群算法的設計與仿真

一、課題的任務內容:本課題目的是使學生結合學過的信息專業的基本知識和基本技能,在學習混合微粒群優化算法尋優的基本思想,運用MATLAB 完成對混合混合微粒群算法的設計與仿真,并利用標準函數來完成對以上算法性能的比較。36237
二、原始條件及數據:
MATLAB軟件
三、設計的技術要求(論文的研究要求):
1、    混合粒子群算法理論的研究;
2、    學習運用MATLAB相關指令及其編譯方法;
3、    混合粒子群算法的設計性能仿真及標準測試函數的仿真。
4、    調試程序;
四、畢業設計(論文)應完成的具體工作:

畢業設計首先學習群體智能優化算法的基本尋優思想,并熟悉基本粒子群算法和混合粒子群算法的尋優機制。畢業設計是運用MATLAB7.0這這一軟件的編譯,學習智能優化算法的基本指令,完成對混合粒子群算法的設計與仿真,并利用標準函數來完成對以上算法性能的比較。 論文網
軟硬件名稱、內容及主要的技術指標(可按以下類型選擇):
計算機軟件    MATLAB軟件
圖      紙   
電  路  板   
機 電 裝 置   
材料制劑   
結 構 模 型   
其      他

五、查閱文獻要求及主要的參考文獻
源¥自%六:維;論-文'網=www.aftnzs.live

1. 龔純 精通MATLAB最優化計算 電子工業出版社2009.4
2. 吳斌,群體智能的研究及其在知識發現中的應用,中國科學院研究生院博士學位論文,2002
3. 松散的腦袋-群體智能的數學模型,模式識別與人工智能.2003,16(1).-1-5
4. 林丹,李敏強等. 基于遺傳算法求解約束優化問題的一種算法. 軟件學報,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、進度安排:(設計或論文各階段的要求,時間安排):
1、12月29日至1月16日明確畢業設計任務,熟悉收集相關各種資料,學習軟件開發環境完成開題報告
2、1月17日至2月28日,運用MATLAB 完成對混合微粒群優化算法的設計與仿真,并利用標準函數來完成對以上算法性能的比較。
3、 3月1日至5月19日 ,進行實驗驗證。
4、 5月20日至6月5日完成畢業設計論文,整理設計文件和實驗記錄。
5、 6月7日至6月12日 送評閱教師審查及修改,準備及參加畢業設計答辯。 混合微粒群算法仿真任務書:http://www.aftnzs.live/renwushu/20190614/34595.html
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