1. 毕业设计（论文）主要内容：
我国是海洋资源大国，水面无人艇在军事、渔业和海洋平台监测等方面得到了越来越多的应用。某些水面无人艇需要电池供电，因此合理规划其作业路径（甚至是求解最优路径），对于降低能耗至关重要。人工鲸鱼算法是近年来提出的一种智能优化算法，对于求解路径规划问题非常适用。因此，论文展开基于人工鲸鱼算法的水面无人艇路径规划方法研究，其主要研究内容包括：
1) 阅读参考文献，总结归纳水面无人艇路径规划和人工鲸鱼算法的研究现状。
2) 建立水面无人艇路径规划的数学模型，借助C#语言，基于人工鲸鱼算法对该模型进行求解。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1) 阅读参考文献不少于15篇，其中外文文献不少于50%。
2) 在所阅读的外文参考文献中，选择一篇完成翻译，要求字数不少于5000字。
3) 在文献阅读和文献翻译的基础上，总结归纳研究现状，完成开题报告。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1) 第1周~第3周，完成文献查阅、文献翻译和开题报告；
2) 第4周~第5周，学习掌握C#语言。如果已经对C#有较好的学习基础，可以直接进入下一环节；
3) 第6周~第12周，实现针对水面无人艇路径规划的人工鲸鱼算法，并进行仿真验证；
4. 主要参考文献
[1]Sun Jun, Xu Wenbo, Feng Bin. A global search strategy of quantum-behaved particle swarm optimization [C]. IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems, 2004, 1: 111-116.[2] Sun Jun, Fang Wei, Vasile Palade, et al. Quantum-behaved Particle Swarm Optimization with Gaussian Distributed Local Attractor Point [J]. Applied Mathematics and Computation, 2011, 218: 3763~3775.[3]董昀轩. 一种新型动态人工鲸鱼算法的研究及在时间序列预测中的应用[D]. 兰州大学硕士学位论文, 2018.[4]Mirjalili S, Lewis A. The Whale Optimization Algorithm[J]. Advances in Engineering Software,2016, 95(5): 51-67.[5]顾国昌,付岩,刘海波. 基于遗传模拟退火算法的水面无人艇路径规划 [J]. 哈尔滨工程大学学报, 2005, 26(1): 84-87[6]郭蕴华, 王晓宗. 基于改进量子粒子群算法的无人机路径规划 [J]. 船海工程, 2016, 45(1): 99-102[7]傅阳光, 周成平, 丁明跃. 基于混合量子粒子群优化算法的三维航迹规划 [J]. 宇航学报, 2010, 31(12):2657-2664.[8]Fu Y. Path planning for UAV based on quantum-behaved particle swarm optimization [J]. Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 2009, 7497:74970B-74970B-7.[9]Fu Y, Ding M, Zhou C. Phase Angle-Encoded and Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization Applied to Three-Dimensional Route Planning for UAV [J]. IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics Part A Systems Humans, 2012, 42(2):511-526.[10]Fu Y, Ding M, Zhou C, et al. Route Planning for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) on the Sea Using Hybrid Differential Evolution and Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization [J]. IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics Systems, 2013, 43(6):1451-1465.
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