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護(hù)理碩士論文開題報(bào)告

時(shí)間:2024-06-03 16:15:02 碩士論文 我要投稿

護(hù)理碩士論文開題報(bào)告范本

  1、選題目的、意義。 蟻群算法是一種基于種群的啟發(fā)式搜索算法,由Dorigo M等人首先提出。很多研究已經(jīng)證明,蟻群算法具有很強(qiáng)的發(fā)現(xiàn)好解的能力,這是因?yàn)樵撍惴ú粌H利用了正反饋的原理,在一定程度上可以加快進(jìn)化進(jìn)程,而且是一種本質(zhì)并行的算法,不同個(gè)體之間不斷地進(jìn)行信息的交流與傳遞,從而能夠相互協(xié)作,有利于發(fā)現(xiàn)較好的解。蟻群算法定義的這種分布式問題求解模式能夠?qū)栴}求解的快速性,全局優(yōu)化特征及有限時(shí)間內(nèi)答案的合理性結(jié)合起來,所以引起了許多研究者的注意。

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  通過相關(guān)的研究工作,目前蟻群算法的應(yīng)用領(lǐng)域已由當(dāng)初單一的TSP領(lǐng)域滲透到了多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域;由解決一維靜態(tài)優(yōu)化問題發(fā)展到解決多維動(dòng)態(tài)組合優(yōu)化問題;由離散域范圍內(nèi)研究逐漸拓展到連續(xù)域范圍內(nèi)的研究。具體被應(yīng)用于包括機(jī)器人系統(tǒng),圖像處理,制造系統(tǒng),車輛路徑規(guī)劃,通訊系統(tǒng),工程設(shè)計(jì)以及電力系統(tǒng)在內(nèi)的多種場合,還解決了實(shí)際系統(tǒng)中的資源規(guī)劃,運(yùn)動(dòng)規(guī)劃,數(shù)據(jù)分類等問題。

  這種新興的仿生優(yōu)化算法展現(xiàn)出勃勃生機(jī),并已成為可與遺傳算法相媲美的仿生優(yōu)化算法

  2、國內(nèi)外研究綜述及本人對綜述的評價(jià)。 對蟻群算法的研究雖然剛剛起步,但初步的研究結(jié)果已顯示出該算法在求解復(fù)雜優(yōu)化問題(特別是離散優(yōu)化問題)方面的優(yōu)越性。蟻群算法正在受到越來越多的人的研究和注意。

  從當(dāng)前可以檢索到的文獻(xiàn)情況看,研究和應(yīng)用蟻群優(yōu)化算法的學(xué)者主要集中在比利時(shí),意大利,英國,法國和德國等歐洲國家。日本和美國在這兩年也開始啟動(dòng)對蟻群算法的研究。我國最早研究蟻群算法的是東北大學(xué)張紀(jì)會博士和徐心和教授。目前,蟻群優(yōu)化算法在啟發(fā)式方法范疇內(nèi)已逐漸成為一個(gè)獨(dú)立的分支。

  盡管蟻群優(yōu)化的嚴(yán)格理論基礎(chǔ)尚未奠定,國內(nèi)外的有關(guān)研究仍停留在實(shí)驗(yàn)探索階段,但從當(dāng)前的應(yīng)用效果來看,這種新型的尋優(yōu)思想具有十分光明的前景更多深入細(xì)致的工作還有待于進(jìn)一步展開。

  3、研究內(nèi)容、研究中所要突破的難題。

  研究內(nèi)容:

  1.基本蟻群算法及其改進(jìn)算法(蟻群系統(tǒng)、最大-最小蟻群系統(tǒng))

  2.蟻群算法在控制系統(tǒng)(滿意PID控制器參數(shù)優(yōu)化、非線性方程組的求解、Wiener模型參數(shù)辨識)中的應(yīng)用

  研究中所要突破的難題:

  1. 蟻群算法參數(shù)選擇很重要,選擇不當(dāng)?shù)脑挄霈F(xiàn)搜索的過早停滯現(xiàn)象或陷入局部最優(yōu)問題。

  2. 蟻群算法對非線性系統(tǒng)辨識中對 輸入信號的選擇是一個(gè)難點(diǎn)。

  4、擬采取的研究方法,有何特色與創(chuàng)新之處。 擬采取的研究方法:將滿意PID控制器的參數(shù)優(yōu)化問題,非線性方程組的求解問題,Wiener模型參數(shù)辨識問題都轉(zhuǎn)換為求最優(yōu)的問題,利用蟻群算法求解最優(yōu)問題。 特色與創(chuàng)新之處:一般PID控制器參數(shù)的優(yōu)化的被控對象的參數(shù)是一定的,滿意PID被控對象給出的則是參數(shù)區(qū)間;蟻群算法是一種新的并行優(yōu)化算法,它有高度適應(yīng)性,較強(qiáng)魯棒性且高效的優(yōu)點(diǎn),在組合優(yōu)化問題中,蟻群算法的優(yōu)化性能好于遺傳算法等。用蟻群算法解決一些傳統(tǒng)的方法難以解決的問題,有研究價(jià)值。

  5、現(xiàn)有研究條件和可能存在的問題。 現(xiàn)有研究條件: 張宏立老師提供了些書籍資料,自己也已搜集了一些相關(guān)技術(shù)資料。學(xué)院也為了我們配置了性能良好的計(jì)算機(jī)還有MATLAB仿真平臺。

  可能存在的問題:

  1. 蟻群算法參數(shù)選擇很重要,選擇不當(dāng)?shù)脑挄霈F(xiàn)搜索的過早停止現(xiàn)象或陷入局部最優(yōu)問題。

  2. 蟻群算法對非線性系統(tǒng)辨識中對輸入信號的選擇是一個(gè)難點(diǎn)。

  6、預(yù)期的結(jié)果。

  1.提出了一種基于蟻群算法的滿意PID控制器參數(shù)優(yōu)化的方法。

  2.提出了一種基于蟻群算法的求解非線性方程組的方法。

  3.提出了一種基于蟻群算法的Wiener模型辨識的方法。

  7、論文工作進(jìn)度安排。

  2011.09--2011.12 查閱資料,完成碩士論文的開題報(bào)告工作;

  2012.01--2012.02 查閱相關(guān)技術(shù)資料并深入學(xué)習(xí)研究,熟悉MATLAB仿真軟件;

  2012.02--2012.06 深入學(xué)習(xí)基本蟻群算法及其改進(jìn)算法;

  2012.10--2013.01 深入學(xué)習(xí)蟻群算法在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用;

  2013.03--2013.04 仿真并驗(yàn)證理論的正確性和方案的可行性;

  2013.05--2013.06 撰改論文,準(zhǔn)備論文答辯。

  8、論文提綱

  前言

  一、緒論

  二、基本蟻群算法

  三、螞蟻系統(tǒng)

  四、最大-最小蟻群系統(tǒng)

  五、基于蟻群算法的滿意PID控制器參數(shù)優(yōu)化

  六、基于蟻群算法的非線性方程組的求解

  七、基于蟻群算法的Wiener模型參數(shù)辨識

  結(jié)論

  參考文獻(xiàn) (以上為參考格式,學(xué)科專業(yè)不同、論文選題不同,可以有不同的寫作方式)

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