萤火虫算法在测量数据处理中的应用研究任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

在现代测量平差中,非线性模型的出现频率远比线性模型高得多,目前,随着测量精度要求的不断提高,传统的将非线性模型线性化近似的处理方法已不能满足高精度测量工作的需求,本文将结合一种新型仿生学算法——萤火虫算法,设计用萤火虫算法解决非线性模型的Matlab代码,并尝试把萤火虫算法引入测量平差非线性模型参数估计领域,最终将算法得出的结果与其他算法结果相对比,得出一些有益的结论。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

本文将对萤火虫算法的概念、研究背景、发展现状做出全面介绍,并给出其数学模型,结合数学模型整理萤火虫算法的步骤,设计用萤火虫算法解决非线性模型的Matlab代码。

接着对萤火虫算法的优势进行阐述,依照萤火虫算法在解决非线性问题方面所具有的优势,本文将尝试把萤火虫算法引入测量平差非线性模型参数估计领域,并将算法得出的结果与其他算法结果相对比,证明萤火虫算法在对非线性化模型参数估计函数的寻优结果的精确度、拟合度均优于其他算法,在连续空间优化中具有可行性和有效性。

研究的目的在于丰富非线性参数估计的理论与方法、提高测量平差精度的目的,更好的服务于测绘实践工作。

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3. 主要参考文献

王永弟,孙心宇.猫群优化算法的非线性模型参数估计[J].测绘科学,2015.40(9):158-162.

田玉刚.非线性最小二乘估计的遗传算法研究[D].武汉:武汉大学.2003.

刘长平 叶春明.一种新颖的仿生群智能优化算法[J].计算机应用研究,2011.28(9):3295-3297.

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