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    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。22203
    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。
    四、毕业设计(论文)应完成的具体工作:论文网

    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。
     
    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:           
    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
    优尔、进度安排:(设计或论文各阶段的要求,时间安排):

    1.1月6日至1月17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。
    2.2月24日至3月7日,毕业实习。
    3.3月8日至3月30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。
    4.3月31日至5月19日 ,进行实验验证。
    5.5月20日至6月11日完成毕业设计论文,整理设计文件和实验记录。
    6.6月12日至6月17日 送评阅教师审查及修改,准备及参加毕业设计答辩。
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