仿生优化算法研究综述任务书

 2022-02-20 07:02

1. 毕业设计(论文)的内容、要求、设计方案、规划等

一、 前言部分:要叙述了优化、仿生优化算法等概念和其出现的历史背景,指出了仿生优化算法的研究对象与研究目的; 二、主体部分,至少介绍三种基本仿生优化算法并进行算法比较 首先使用数学语言描述了优化问题,并列出后面将要使用到的优化测试函数;然后介绍了各种仿生优化算法的结构和理论基础,给出了三种算法的实现步骤,对算法中的一些概念和技术做出了解释。

1)第1到2周:熟悉背景;查阅指定的参考文献;初步了解题目意思,基本理解大体框架; 2)第3-4周:资料收集,制定论文撰写计划,对照资料,完成开题报告和任务书; 3)第5周到第10周:解决理论和计算问题,撰写论文; 4)第11周到第12周:修改打印论文 5)作好准备答辩。

三、 论文的要求 叙述清楚,理论严密,数据准确可靠。

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2. 参考文献(不低于12篇)

[1]高尚, 杨靖宇. 群智能算法及其应用[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2006 [2]Kennedy J, Eberhart R. Particle swarm optimization[C]. IEEE international Conference on Neural Networks, Perth, Australia 1995: 1942-1948 [3]Shelokar P S, Siarry P, Jayaraman V K. Particle swarm and ant colony algorithms hybridized for improved continuous optimization[J]. Applied Mathematics and Computation, 2007, 188(1): 129-142 [4]席裕庚, 柴天佑, 恽为民. 遗传算法综述[J]. 控制理论与应用, 1996, 13(6): 697-708 [5]李晓磊, 钱积新, 基于分解协调的人工鱼群优化算法研究[J]. 电路与系统学报, 2002, 8(1): 1-6 [6]沈斌, 江维, 胡中功. 三种现代优化算法的比较研究[J]. 自动化与仪器仪表, 2009, 3: 111-113 [7]沈艳, 郭兵, 古天详. 粒子群优化算法及其与遗传算法的比较[J]. 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 696-699 [8]姜启源. 数学模型[M]. 北京: 高等教育出版社, 1992

[9] Elbeltagi E, Hegazy T , Grierson D.Comparison among five evolutionary -based optimization algorithm[ J] .Advanced Engineering Informatics, 2005 , 19:43 -53.

[10]王辉, 钱锋. 群体智能优化算法[J]. 化工自动化及仪表, 2007, 34(5):7-13. [11]黄友锐.智能优化算法及其应用[M].北京:国防工业出版社,2008

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