粒子群算法(优化算法)毕业设计毕设论文(包括源代码实验数据-截图-很全面的)[1]
天津大学本科生毕业设计(论文)-刘佳——3007218010
毕业设计（论文）说明书学院软件学院专业软件工程年级2007 级姓名刘佳指导教师张亚平年月日毕业设计（论文）任务书题目：网络安全评估模型设计学生姓名刘佳学院名称软件学院专业软件工程学号3007218010指导教师张亚平职称副教授一、原始依据在全球范围内的数字化快速发展，各种计算机技术、互联网技术迅猛发展的环境下，社会各方面的信息化进程都逐步加快，各行各业也都在随着技术的进步，不断改善管理方式和手段。
目前，为了适应快速的网络发展，更好的为社会、经济和公众服务，我国近年来对网络安全管理系统的发展给予了越来越多的关注。
网络安全管理系统是整个网络系统非常重要的组成部分，其安全性、稳定性、一致性等各个方面的要求比一般的信息系统要高很多，它在确保网络安全的工作中有很重要的地位和意义。
1999年发布的GB17859-1999（计算机信息系统安全保护等级划分准则），规定了计算机信息系统安全保护能力的五个等级：第一级-用户自主保护级，第二级-系统审计保护级，第三级-安全标记保护级，第四级-结构化保护级，第五级-访问验证保护级。
该标准适用于计算机信息系统安全保护技术能力等级的划分，计算机信息系统安全保护能力随着安全保护等级的增高逐渐增强。
2001年3月，发布了GB18336-2001（信息技术安全技术信息技术安全性评估准则），该标准等同于采用国际标准ISO/IEC15408研究条件：求权重的整个过程，充分结合区间AHP，粒子群算法，区间数广义x^ 2 法三种方法的优点，而且对于一致性的问题也做了详细的判断和调整，比以往单纯使用某一种算法或者对一致性问题的忽略，能得到更贴近实际而有效的权重结果，并相应减少运算时间。
二、参考文献[1 ] Richard Steven W. TCP/ IP 详解(卷1) :协议. 范建华,胥光辉译. 北京:机械工业出版社,2000. 9～10[2 ] (美) 匿名. 网络安全技术内幕. 前导工作室译. 北京:机械工业出版社,1999. 105[3 ] 杨守君. 黑客技术与网络安全. 北京:中国对外翻译出版公司,2000. 145～207[4 ] Levary R , Wan K. An analytic hierarchy process based simulation model for entry mode decision regarding foreign direct investment[J ] . Omega ,1999 ,27(6) :661 - 677.[ 5 ] Finan J , Hurley W. Analytic hierarchy process : Does adjusting a pair wise comparison matrix to improve the consistency ratio help ? [J ] . Computers &Operations Research ,1997 ,24(8) :749 - 755.[6 ] Kennedy J , Eberhart R. Particle swarm optimization[A] . Proc. IEEE Int’l. Conf . on Neural Networks , IV , Piscataway , NJ :IEEE Service Center , 1995. 1942 - 1948.[7 ] Eberhart R , Shi Y. Particle swarm optimization : developments , applications and resources[A] . Proc. Congress on Evolutionary Computation 2001 , Piscataway , NJ : IEEE Service Center , 2001. 81 - 86.三、设计（研究）内容和要求具体的研究内容如下：（1）信息系统安全评估相关标准的发展状况、应用情况，以及本文中采用的安全标准的介绍。
粒子群算法的研究现状及其应用
智能控制技术课程论文中文题目: 粒子群算法的研究现状及其应用姓名学号:指导教师：年级与专业：所在学院：XXXX年XX月XX日1 研究的背景优化问题是一个古老的问题，可以将其定义为：在满足一定约束条件下，寻找一组参数值，使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。
在我们的日常生活中，我们常常需要解决优化问题，在一定的范围内使我们追求的目标得到最大化。
为了解决我们遇到的最优化问题，科学家，们进行了不懈的努力，发展了诸如牛顿法、共轭梯度法等诸多优化算法，大大推动了优化问题的发展，但由于这些算法的低运行效率，使得在计算复杂度、收敛性等方面都无法满足实际的生产需要。
对此，受达尔文进化论的影响，一批新的智能优化算法相继被提出。
粒子群算法（PSO ）就是其中的一项优化技术。
1995 年Eberhart 博士和Kennedy 博士[1]-[3]通过研究鸟群捕食的行为后，提出了粒子群算法。
设想有一群鸟在随机搜索食物，而在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里。
那么找到食物最简单有效的办法就是鸟群协同搜寻，鸟群中的每只鸟负责离其最近的周围区域。
粒子群算法是一种基于群体的优化工具，尤其适用于复杂和非线性问题。
系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值，通过采用种群的方式组织搜索，同时搜索空间内的多个区域，所以特别适合大规模并行计算，具有较高的效率和简单、易操作的特性。
目前使用的粒子群算法的数学描述[3]为：设粒子的寻优空间是m 维的，粒子的数目为ps ，算法的最大寻优次数为Iter 。
第i 个粒子的飞行速度为T i i1i2im v [v v ]= ,,,v ，位置为T i i1i2im x [x x x ]= ,,,，粒子的个体极值T i i1i2im Pbest [,]P = ,P ,P ，全局极值为T i i1i2im Gbest [,]g = ,g ,g 。
粒子群算法的寻优过程主要由粒子的速度更新和位置更新两部分组成，其更新方式如下：i+11122v ()()i i i i i v c r Pbest x c r Gbest x =+−+−；i+1i+1i x x v =+，式中：12c c ，为学习因子，一般取2；12r r ，是均与分布着[0,1]上的随机数。
粒子群优化算法(详细易懂_很多例子)
惯性权重
1998年，Shi和Eberhart引入了惯性权重w，并提出动态调整惯性权重以平衡收敛的全局性和收敛速度，该算法被称为标准PSO算法 惯性权重w描述粒子上一代速度对当前代速度的影响。w值较大，全局寻优能力强，局部寻优能力弱；反之，则局部寻优能力强。当问题空间较大时，为了在搜索速度和搜索精度之间达到平衡，通常做法是使算法在前期有较高的全局搜索能力以得到合适的种子，而在后期有较高的局部搜索能力以提高收敛精度。所以w不宜为一个固定的常数。
单击此处可添加副标题
粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究． 模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于Swarm Intelligence的优化方法。 马良教授在他的著作《蚁群优化算法》一书的前言中写到： 大自然对我们的最大恩赐！ “自然界的蚁群、鸟群、鱼群、 羊群、牛群、蜂群等，其实时时刻刻都在给予 我们以某种启示，只不过我们常常忽略了 大自然对我们的最大恩赐！......”
社会经验部分
前次迭代中自身的速度
自我认知部分
粒子的速度更新主要由三部分组成：
c1,c2都不为0，称为 完全型粒子群算法
完全型粒子群算法更容易保持收敛速度和搜索效果的均衡，是较好的选择．
粒子群算法的构成要素-最大速度
添加标题
第1步 在初始化范围内，对粒子群进行随机初始化，
添加标题
第5步 更新粒子的速度和位置，公式如下．
添加标题
第3步 更新粒子个体的历史最优位置．
添加标题
第6步 若未达到终止条件，则转第2步．
添加标题
包括随机位置和速度．
添加标题
第4步 更新粒子群体的历史最优位置．
初始位置：
路径规划的主要算法与展望-应用数学论文-数学论文
路径规划的主要算法与展望-应用数学论文-数学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：路径规划算法是智能领域中一项新兴的关键支撑技术；依据路径规划算法的实现原理，将其分为进化型算法与非进化型算法；再依据数学特征将非进化型算法细分为经典数学与几何图论两类；针对每类算法，分别从发展背景、设计思想、优缺点、改进与发展等方面简要归纳分析；最后对路径规划算法的未来发展趋势进行展望。
关键词：路径规划; 进化型算法; 非进化型算法; 未来展望;Summary of Path Planning AlgorithmsLIANG Xiao-hui MU Yong-hui WU Bei-hua JIANG YuShijiazhuang Campus of Army Engineering UniversityAbstract：Path planning algorithm is an emerging key supporting technology in the field of intelligence; According to the implementation principle of path planning algorithm, it is divided into evolutionary algorithm and non-evolutionary algorithm; Then based on the mathematical characteristics, the non-evolutionary algorithm can be divided into two types: classical mathematics and geometric graph theory; For each type of algorithm, the paper will give a brief summary and analysis from some aspects: the background of development,design ideas, advantages and disadvantages, improvement. Finally the future development trend of the path planning algorithm is forecasted.0 引言路径规划（Path Planning)[1]是智能技术中的热点研究问题，已在多领域有所突破并成功得以应用。
毕业生优秀毕业论文(设计)公示名单
2009311642
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税务专业（注册税务师方向）
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开放经济下出口退税与全要素生产率的关联度—基于中国入世后省际面板数据的实证分析
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试析日本“钟摆外交”的成因
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我国区域体育产业发展影响因素分析
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领导者性别角色对其领导风格及下属工作满意度的影响
2009310758
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基于聚类分析和Baumol-Wolfe模型的配送中心选址优化：以G企业为例
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RFID供应链中两级博弈分析及利益分配研究
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航空公司飞行员发展规划研究
2009312041
沈祥坤
管理科学
贾传亮
粒子群优化算法PPT上课讲义
02
ALGORITHM PRINCIPLE
算法原理
02 算法原理
抽象
鸟被抽象为没有质量和体积的微粒(点)，并延伸到N维空间，
粒子I 在N维空间的位置表示为矢量Xi＝(x1，x2，…，xN)，飞行速 度表示为矢量Vi＝(v1，v2，…，vN)．每个粒子都有一个由目标函
数决定的适应值(fitness value)，并且知道自己到目前为止发现的
01 算法介绍
PSO产生背景之二：人工生命
研究具有某些生命基本特征的人工系统。包括两方面的内容： 1、研究如何利用计算技术研究生物现象； 2、 研究如何利用生物技术研究计算问题。
我们关注的是第二点。已有很多源于生物现象的计算技巧，例如 神经网络和遗传算法。 现在讨论另一种生物系统---社会系统：由简 单个体粒子群优化算法PPT
01
ALGORITHM INTRODUCTION
算法简介
粒子群算法
设想这样一个场景：一群鸟在随 机搜索食物。在这个区域里只有 一块食物。所有的鸟都不知道食 物在那里。但是他们知道当前的 位置离食物还有多远。那么找到 食物的最优策略是什么呢？
最简单有效的就是搜寻目前离食 物最近的鸟的周围区域。
01 算法介绍
01 算法介绍
PSO产生背景之一:CAS
我们把系统中的成员称为具有适应性的主体(Adaptive Agent)，简称为主体。所谓具有适应性，就是指它能够 与环境以及其它主体进行交流，在这种交流的过程中 “学习”或“积累经验”，并且根据学到的经验改变自 身的结构和行为方式。整个系统的演变或进化，包括新 层次的产生，分化和多样性的出现，新的、聚合而成的、 更大的主体的出现等等，都是在这个基础上出现的。即 CAS（复杂适应系统）理论的最基本思想
电气自动化毕业设计论文8000字左右范文
论文题目：电机驱动系统的数字化控制及性能优化研究摘要本文主要研究了电机驱动系统的数字化控制及性能优化。
首先介绍了电机驱动系统的基本组成、工作原理和发展趋势，然后详细探讨了数字化控制的基本概念、电机驱动系统的数字控制器设计以及数字化控制在电机驱动系统中的应用实例。
接下来，文章分析了电机驱动系统的性能指标，并基于模型预测控制、遗传算法和粒子群优化分别进行了电机驱动系统的优化研究。
最后通过案例分析和仿真验证了所提方法的有效性。
本文的研究有助于提升电机驱动系统的控制精度和运行效率，对于推动相关领域的技术发展具有一定的理论和实际意义。
关键词：电机驱动系统；数字化控制；性能优化；模型预测控制；遗传算法；粒子群优化目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景与意义 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 论文的主要研究内容和结构 (1)第2章电机驱动系统概述 (2)2.1 电机驱动系统的基本组成 (2)2.2 电机驱动系统的工作原理 (2)2.3 电机驱动系统的发展趋势 (2)第3章电机驱动系统的数字化控制技术 (3)3.1 数字化控制的基本概念 (3)3.2 电机驱动系统的数字控制器设计 (3)3.3 数字化控制在电机驱动系统中的应用实例 (3)第4章电机驱动系统的性能优化方法 (4)4.1 电机驱动系统的性能指标分析 (4)4.2 基于模型预测控制的电机驱动系统优化 (4)4.3 基于遗传算法的电机驱动系统优化 (4)4.4 基于粒子群优化的电机驱动系统优化 (4)第5章案例分析与仿真验证 (5)5.1 案例描述 (5)5.2 控制策略的仿真建模 (5)5.3 仿真结果与分析 (5)第6章结论与展望 (6)6.1 主要研究成果总结 (6)6.2 存在的问题与未来研究方向 (6)致谢 (7)第1章绪论1.1 研究背景与意义随着工业自动化和智能化水平的不断提升，电机驱动系统作为众多机械设备的核心部件，其控制精度和运行效率对整个系统的性能至关重要。
数字电路中的逻辑门设计与优化研究
数字电路中的逻辑门设计与优化研究摘要：随着数字电路的广泛应用和需求不断增长，逻辑门的设计与优化变得越来越重要。
本论文旨在研究数字电路中逻辑门设计和性能优化的方法。
通过综合、验证和仿真等手段，分析了各种常见逻辑门的特点和性能指标。
采用优化算法对逻辑门进行优化设计，以提高电路的速度、功耗和面积等方面的性能。
通过实验验证了所提出方法的有效性和可行性。
研究结果表明，在数字电路设计中，逻辑门的优化设计可以显著提升电路的性能和可靠性，为今后更复杂的数字系统设计奠定了基础。
关键词：数字电路；逻辑门设计；性能指标引言随着数字电路的广泛应用和需求快速增长，逻辑门的设计与优化成为重要课题。
本研究旨在探讨数字电路中逻辑门的设计和性能优化方法。
通过对常见逻辑门特点和性能指标的分析，结合综合、验证和仿真等手段，提出了逻辑门优化设计的方法。
本论文还进行了实验验证，结果表明，逻辑门的优化设计能够显著提高电路的速度、功耗和面积等性能指标。
该研究对提升数字系统设计的性能和可靠性具有重要意义，并为未来研究方向提供了参考。
1.数字电路中逻辑门的特点和性能指标分析1.1.常见逻辑门的介绍常见的逻辑门包括与门（ANDgate），或门（ORgate），非门（NOTgate），异或门（XORgate），与非门（NANDgate）和或非门（NORgate）。
与门的输出仅在所有输入都为高电平时才为高电平，否则为低电平。
或门的输出只要有一个输入为高电平，则输出为高电平，否则为低电平。
非门将输入信号取反，低电平变为高电平，高电平变为低电平。
异或门的输出只有在输入信号不同时才为高电平。
与非门的输出与与门相反，即只有在所有输入为低电平时，输出才为高电平。
或非门的输出与或门相反，只有在所有输入为低电平时，输出才为高电平。
这些逻辑门在数字电路中广泛应用，可以用于实现各种复杂的逻辑运算。
1.2性能指标的说明在数字电路中，逻辑门的性能可以通过以下指标进行评估和比较。
2010年江苏省普通高等学校本专科优秀毕业设计(论文)评选获奖名单1
刘进
模糊与粗糙集研究:几类新的模糊正规子群
曹姝
FDI对我国高新技术产品出口竞争力影响分析
何建莹
城市更新建筑与景观设计—青岛小港湾滨海景观设计 李萌
基于改进模糊聚类的脑部磁共振图像分割方法研究与实 现
蒋超
学生姓名
第4页 共36页
指导教师姓名 阮新波 陈松灿 刘冰 袁慎芳 左敦稳 陈柏 陆珩瑱 崔一平 徐青山 吴刚 滕玉明 舒赣平 罗翔、何农跃 王鑫 张东旭 沈雷 廖祖华 李晓钟 史明 蔡利梅
朱礼成
滨河景观带设计
羊娟娟
中式寿宴设计与制作
李金龙
互动传媒《SOGO校园》消费资讯导航报创业计划书
周井
学生姓名
第2页 共36页
指导教师姓名 陈志强 范元勋 吕青、李彩霞 连冬花 唐洪武 施国庆 盛玉刚 丁彦芬 杨震 吴斌 刘承华 李金贵 王灿明、季燕 蔡建军、杜伟略 陆荣、奚小网 孙燕华、唐立平 王杰 张菲 陈金标 袁玉玲
顾静
淮安市白酒市场细分变量与策略研究
王珊珊
无线传感器网络技术在设施农业智能化中的应用研究 张浩
邳州城北污水处理厂工艺设计
丁肖立
钟摆式高楼自助逃生装置
刘啸
非圆对称部分相干平顶光束在大气湍流中的传输因子 丁 杰
汉语元音F1-F2共振峰结构及聚类特性分析、转换
朱春雷
RFI高性能双马来酰亚胺-三嗪环树脂复合材料的研究 廖凡
伽玛射线暴的时变和能谱分析
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富有雄心而又现实的政策——戴高乐欧洲政策（19581969）简析
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固定床固体碱催化酯交换反应动力学研究
肖洋
宋黎明 许钧 肖国民
钢筋在混凝土模拟孔溶液中的钝化和锈蚀行为研究
粒子群优化算法及其应用
华中科技大学 硕士学位论文 粒子群优化算法及其应用 姓名：王雁飞 申请学位级别：硕士 专业：软件工程 指导教师：陆永忠 20081024
1.2
1.2.1
课题研究现状
粒子群优化研究现状 粒子群优化算法是 1995 年由 Kennedy 和 Eberhart 源于对鸟群和鱼群捕食行为的
1
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文
简化社会模型的模拟而提出的一种基于群集智能的演化计算技术[1,2]。该算法具有并 行处理、鲁棒性好等特点，能以较大的概率找到问题的全局最优解，且计算效率比 传统随机方法高，其最大的优势在于实现容易、收敛速度快，而且有深刻的智能背 景，既适合科学研究，又适合工程应用。因此，PSO 一经提出立刻引起了演化计算 领域研究者的广泛关注，并在短短几年时间里涌现出大量的研究成果，在函数优化、 神经网络训练、模糊系统控制、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等领域获 得了成功应用。 PSO 算法是基于群集智能理论的优化算法，通过群体中粒子间的合作与竞争产 生的群体智能指导优化搜索。与进化算法比较，粒子群优化算法不仅保留了基于种 群的全局搜索策略，而且又避免了复杂的遗传操作，它特有的记忆使其可以动态跟 踪当前的搜索情况调整其搜索策略。与进化算法比较，PSO 算法是一种更高效的并 行搜索算法，但其不足之处是在某些初始化条件下易陷入局部最优，且搜索精度比 遗传算法低[3]。 由于 PSO 算法概念简单，实现容易，短短几年时间，PSO 算法便获得了很大的 发展，但是，其数学基础不完善，实现技术不规范，在适应度函数选取、参数设置、 收敛理论等方面还存在许多需要深入研究的问题。文献[4-6]展开了一系列研究，取得 了一些建设性的成果，如关于算法收敛性的分析。围绕 PSO 的实现技术和数学理论 基础，以 Kennedy 和 Eberhart 为代表的许多专家学者一直在对 PSO 做深入的探索， 尤其在实现技术方面，提出了各种改进版本的 PSO。 对 PSO 参数的研究，研究最多的是关于惯性权重的取值问题。PSO 最初的算法 是没有惯性权重的， 自从 PSO 基本算法中对粒子的速度和位置更新引入惯性权重[7,8]， 包括 Eberhart、Shi 等在内的许多学者对其取值方法和取值范围作了大量的研究[9-11]。 目前大致可分为固定惯性权重取值法、线性自适应惯性权重取值法、非线性惯性权 重取值法[12-14]等。 PSO 是一种随机优化技术，其实现技术与遗传算法(GA)非常相似，受 GA 的启 发，人们提出多种改进的 PSO 算法，如带交叉算子的 PSO、带变异算子的 PSO、带 选择算子的 PSO 等等。 文献[15]在粒子群每次迭代后， 通过交叉来生成更优秀的粒子，
LM和BFGS算法的性能分析与比较-毕业论文
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要数值优化是机器学习的重要部分，不断研究和改进已有的优化算法，使其更快更高效，是机器学习领域的一个重要研究方向。
作为数值优化算法中具有代表性的两个二阶算法，LM和BFGS算法各有优缺点，对它们的性能进行分析和比较给二阶数值算法的改进及更广泛的应用提供重要参考。
本论文从LM和BFGS算法的数学基础开始阐述，通过对比两个算法求解多个函数极小值的问题，我们发现LM算法和BFGS算法的差异并不大。
大多数情况下LM算法能够达到更小的误差，但是迭代次数比BFGS算法稍多。
对于等高线为椭圆的函数，LM算法的收敛速度通常比BFGS算法快，但是后期运算的迭代次数比BFGS 算法多；而其他情况下LM算法和BFGS算法的收敛速度差别不大。
由于LM算法在大部分情况下的极值求解效率稍高，我们实现了基于LM算法在前向神经网络中的学习，并用于解决模式分类问题。
实验结果表明基于LM算法的前向神经网络在垃圾邮件分类应用中能取得90%以上的分类正确率。
关键词：数值优化，LM算法，BFGS算法，前向神经网络AbstractNumerical optimization is an important part of machine learning. The analysis study of existing optimization algorithms to make them faster and more efficient is an important research direction in the field of machine learning. As two popular second-order algorithms, the LM and BFGS algorithms have their own advantages and disadvantages. The analysis and comparison of their performance have great significance for the improvement of the second-order numerical algorithms and their wider application in engineering areas.This thesis starts from introducing the mathematical foundation of LM and BFGS algorithms. By comparing the performance of the two algorithms for finding the minima of different functions, we find that the LM and BFGS algorithms have similar performance for numerical optimization problems. In most cases of our experiments, the LM algorithm can achieve smaller error, but the number of iterations is slightly higher than that of the BFGS algorithm. For the functions with elliptical contours, the convergence speed of the LM algorithm is usually faster than that of the BFGS algorithm, but the iterations of later computation are much more than those of the BFGS algorithm. while in other cases,their convergence speed is almost the same. Because of the higher efficiency of the LM algorithm in most cases, the LM algorithm is employed to train feedforward neural networks which are applied to deal with some pattern classification problem. The experimental results show that the feedforward neural network trained by the LM algorithm can reach more than 90% classification accuracy in the applications of classify spam and none spam email.Keywords：Numerical optimization，LM algorithm，BFGS algorithm，Feedforward neural networks第一章绪论1.1研究背景优化算法是用来求解问题的最优解或近似最优解的[15]。
粒子物理与原子核物理毕业论文题目
e川丈普毕业论文（设计）题目 _________________________________________ 学院 ___________________ 学院_________________ 专业 _________________________________________ 学生姓名 ______________________________________ 学号 _____________________ 年级__________ 级指导教师 ______________________________________一教务处制表一二◦一五年九月•二十日、论文说明本团队专注于原创毕业论文写作与辅导服务，擅长案例分析、编程仿真、图表绘制、理论分析等，论文写作300起，所有定制的文档均享受免费论文修改服务，具体价格信息联系二応⑺，同时也提供对应的论文答辩辅导。
二、论文参考题目粒子物理与原子核物理硕士毕业论文金属纳米粒子的合成及有序组装体的拉曼光谱研究粒子群优化算法的改进及其在管道保温优化设计中的应用金、银纳米粒子的表面增强光谱研究水相体系中半导体复合纳米粒子的研究多粒子量子态的隐形传态和量子热纠缠有序金属纳米粒子阵列制备及其表面增强拉曼散射效应研究蚁群一一粒子群优化算法混合求解TSP问题粒子群优化算法及其在图像检索中相关反馈上的应用改进的粒子群算法及其在离散问题中的应用n -切族发光纳米粒子的合成，表征及应用纳米粒子尺寸效应处理丙烯腈尾气用负载型超微粒子催化剂性能的优化粒子群优化算法及其在SAT问题和多目标规划问题上的应用粒子在双涡旋光束中的受力特性研究液氮中电孤加热合成TiN纳米粒子基于粒子群优化算法的研究粒子分离器粒子轨迹数值模拟方法的研究微波法制备纳米粒子的实验研究无机纳米粒子/水性树脂复合物的研制与应用半导体纳米粒子对生物小肽的标记及其在生物体内代谢的初步分析1~(125)放射性粒子对家兔颌骨放射性损伤的实验研究MAYA&子及流体特效处理改进的粒子群算法及在图像聚类的应用PTFE胶乳与无机粒子共凝聚过程研究非球状胶体粒子的制备与应用粒子群的运动分析及两阶段粒子群优化算法溶析结晶法制备硫酸钡超细粒子及其复合粒子的研究北京市大气细粒子阴离子表面有机活性物质的污染特征与来源识别粒子冲击钻井中高压粒子泥浆阀及粒子处理系统的研究基于粒子系统的不规则景物建模研究银纳米粒子对芳香族硝基化合物的催化还原性能研究及功能性粒子的合成与应用混沌编码的粒子群神经网络研究基于分级的粒子群优化算法研究生物医用功能化磁性纳米粒子的制备与表征球形聚集粒子辐射特性的研究粒子滤波算法与其应用研究南京大气粗、细粒子中PAHs的污染特征及来源对比研究核—壳纳米复合粒子填充聚合物弛豫行为研究改进粒子群优化算法及其在人工神经网络中的应用研究粒子钻井液对钻井管路影响及环空流动特性研究尘埃粒子与低气压等离子体相互作用研究基于磁性粒子诱导取向的EVA复合热熔胶研究PS/Au、PS/Au-Pt 复合粒子的可控制备及催化性能研究三维可视化技术在粒子植入治疗腹部肿瘤中的初步应用树莓状结构纳米复合粒子超疏水性表面的构建血红蛋白在纳米粒子修饰玻碳电极上的直接电化学行为及其应用研究软硬度可控胶体粒子的制备及应用纳米示踪粒子发生器技术及其相关实验研究Ag/SiO_2 复合纳米粒子的合成及其分析特性研究含胺基共聚物与无机纳米粒子的纳米复合与组装虚拟现实中大规模粒子系统的研究局部区域粒子源聚集生长的模拟研究多策略粒子群优化算法相关问题研究~(125)I 放射性粒子对家兔舌体组织放射性损伤的实验研究超临界二氧化碳协助制备纳米粒子真实感通用粒子系统的实时渲染研究与实现磁性纳米粒子的表面修饰及功能化粒子群算法的改进及应用无机纳米粒子的表面处理及其增强增韧高分子材料的研究疏水磁性粒子制备及用于水中有机污染物分离分析研究磁性纳米粒子固定化酶的制备及与玉米须多糖的作用研究粒子及其聚集体形貌表征和散射特性模拟12 A GeV ~4He 诱发乳胶核反应末态粒子多重数分布及关联研究量子点和磁性纳米/ 亚微米粒子的制备及其在2，4- 二氯苯氧乙酸检测中的应用探讨金、银纳米粒子的制备及其表面增强拉曼光谱研究~( 125)I 放射性粒子平面布源剂量学研究粒子群算法拓扑结构的研究磁性纳米粒子的表面功能化修饰生物大分子—半导体纳米粒子复合体系的光谱和光电化学性质纳米粒子界面上的聚合酶链反应及纳米粒子聚集体的制备通风和空调管道局部构件内的粒子沉积规律银纳米粒子的制备、表征及其抗菌性能两种Janus 粒子的制备及其性能研究结合在线学习检测的粒子滤波行人跟踪算法多尺度金纳米粒子的可控生长、二氧化硅包覆及其催化性能研究基于小波变异的二进制粒子群算法及应用研究基于改进粒子群算法的项目反应理论3PLM参数估计方法研究有机硅表面修饰的SiO_2 及磁性粒子的制备、表征及吸附性能研究纳米金属/ 聚合物核壳复合粒子的制备与表征粒子滤波关键技术研究基于粒子系统的实时云层模拟研究与运用结合学习策略的粒子群优化算法及应用研究基于改进粒子群优化算法的灰度图像分割研究基于软粒子技术的烟雾特效模拟非退化粒子滤波及其在目标跟踪中的应用研究磁性纳米粒子在分子生物学中的应用及细胞毒性研究Fe@A^合粒子的制备及性能研究改进的粒子滤波算法在交互式多模型算法中的应用基于CT技术的带电粒子治疗计划的初探丙烯腈共聚物/ 纳米氧化硅复合粒子和中孔炭的制备和表征基于GA的改进粒子群算法研究及其在TSP上的应用金属和半导体纳米粒子的制备、表征及性能贵金属纳米粒子制备及其在化学发光和PCF中的催化a粒子的慢化对D-T等离子体聚变燃烧的影响免疫粒子群算法研究及其应用生物兼容的磁性纳米粒子的制备及其在细胞分离方面的研究纳米结构金属表面吸附功能分子的拉曼光谱研究用SiO_2 包裹铁复合粒子的研究银纳米粒子的制备及圆二色性研究聚苯乙烯纳米粒子作为胃癌SGC-7901细胞株非病毒基因载体的体外实验研究改进粒子群算法最优路径的研究粒子群算法优化多模态函数的研究与应用间歇性内分泌治疗联合~(125)I 粒子植入治疗前列腺癌的临床研究基于粒子系统的动态仿真基于粒子系统的0-9 数字形状烟花模拟蓝白电泳粒子的改性及其在电泳显示中的应用粒子群算法在组合优化问题上的应用研究三乙醇胺功能化金纳米粒子和二氧化硅纳米粒子的分析特性研究改进的粒子群算法在停车场中的应用雪粒子和高速物体交互的三维模拟研究用于携带钢粒子的钻井液性能研究粒子群算法的改进方法研究磁性纳米粒子稳定性研究及Fe_3O_4/SiO_2复合粒子的制备和应用研究基于GPU勺粒子系统的研究与应用广义粒子群优化算法及其在作业车间调度中的应用研究Al 纳米粒子超导电性与表面能关系研究粒子群算法在最优化问题中的研究基于柯西变异的混合粒子群算法研究粒子群优化算法研究及其在TSP问题中的应用力化学方法制备“硬核—软壳”结构粒子及其对聚氯乙烯复合体系性能的影响尘埃粒子光散射测量技术及微型光学传感器的研究粒子群算法的改进及其在NERM文本分类器上的应用铁纳米(复合)粒子微波吸收剂的研究丝素蛋白—金纳米粒子复合体系的稳定性及组装行为研究~(18)F-FDG 符合线路显像联合肿瘤标志物检测在~(125) I粒子治疗肺癌预后评价中的应用价值金银纳米粒子的可控制备及其表面等离子共振特性研究金纳米粒子催化化学发光法在药物分析中的应用研究壳聚糖磁性纳米粒子制备及固定化烟酰型辅酶I 初探基于膜系统的粒子群优化算法在产业集群演化中的研究与应用功能化磁性粒子—高效液相色谱分离分析体液中的单胺类神经递质水溶性氧化铁纳米粒子及TiO_2/Fe_3O_4复合粒子的制备及其吸附性能研究槽栅功率MOSFE单粒子效应模拟研究水溶性磁性纳米粒子的制备及其对核磁共振成像影响的研究粒子群算法的改进及其在BP神经网络中的应用纳米粒子的制备及其在表面增强拉曼光谱（SERS上的应用研究基于改进粒子群算法的车间作业排序的优化及仿真研究Ag纳米粒子的制备及手性性能研究放射性~（125）I 粒子对家兔正常门静脉早期放射性损伤的实验研究抗癌药物喜树碱参与的金、银纳米粒子的合成及表征研究改进粒子群优化算法及其在图像分割中的应用SiO_2/Ag 复合粒子稳定Pickering 乳液及乳液中的光催化研究胆管放射性粒子支架与普通塑料支架堵塞物成分分析的对照研究基于粒子系统的动态模拟真实感研究与实现金纳米粒子的制备、组装与性能研究电磁粒子模拟软件中粒子填充及发射模块研究金属和聚合物纳米粒子的合成、应用及光谱研究纳米微孔材料构筑与银纳米粒子组装阵列上表面增强荧光研究电化学合成金纳米粒子的机理研究和贵金属纳米粒子的相转移技术〜（125）I粒子组织间植入治疗脑胶质瘤的实验研究羟基磷灰石纳米粒子负载阿霉素体外抗肝癌研究。
毕业论文：蚁群算法的研究应用(定稿)-精品【范本模板】
第一章绪论1。
1选题的背景和意义受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群体智能的研究。
群体智能作为一个新兴领域自从20世纪80年代出现以来引起了多个学科领域研究人员的关注，已经成为人工智能以及经济社会生物等交叉学科的热点和前沿领域。
群体智能（Swarm Intelligence）中的群体（Swarm）指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境）的主体,这组主体能够合作进行分布问题求解，群体智能指的是无智能或者仅具有相对简单智能的主体通过合作表现出更高智能行为的特性；其中的个体并非绝对的无智能或只具有简单智能,而是与群体表现出来的智能相对而言的。
当一群个体相互合作或竞争时，一些以前不存在于任何单独个体的智慧和行为会很快出现。
群体智能的提出由来已久，人们很早以前就发现,在自然界中，有的生物依靠其个体的智慧得以生存,有的生物却能依靠群体的力量获得优势。
在这些群体生物中,单个个体没有很高的智能,但个体之间可以分工合作、相互协调,完成复杂的任务，表现出比较高的智能。
它们具有高度的自组织、自适应性,并表现出非线性、涌现的系统特征。
群体中相互合作的个体是分布式的，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态；没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性，不会由于某一个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。
可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性。
由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十分小.系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性。
因为具有这些优点，虽说群集智能的研究还处于初级阶段，并且存在许多困难，但是可以预言群集智能的研究代表了以后计算机研究发展的一个重要方向。
随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛，当前存在的一些群体智能算法有人工神经网络，遗传算法，模拟退火算法，群集智能,蚁群算法,粒子群算等等。
本科计算机毕设算法类
本科计算机毕设算法类全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：本科计算机毕业设计（算法类）是计算机科学与技术专业学生进行的一项重要的学术项目。
在这个项目中，学生需要通过研究和实践，运用所学的计算机算法知识，设计和实现一个具有一定规模和挑战性的算法系统。
该项目旨在让学生将所学的理论知识应用到实际项目中，培养学生的分析和解决问题的能力，提高他们的创新意识和实践能力。
在进行本科计算机毕业设计（算法类）时，学生可以选择不同的研究方向和课题内容。
学生可以选择研究排序算法、图算法、字符串匹配算法、动态规划算法等方面的内容。
通过对算法的研究和实践，学生可以更好地理解算法的运行原理和优化方法，提高对算法效率和性能的理解和应用能力。
在进行本科计算机毕业设计（算法类）的过程中，学生需要经历以下几个阶段：1. 选题阶段：学生可以选择自己感兴趣的研究方向和课题内容，并与导师进行深入的讨论和交流，确定最终的毕业设计课题。
在选题阶段，学生可以根据自己的兴趣和能力来选择适合自己的课题。
2. 研究阶段：在选题确定后，学生需要对相关领域的研究现状和发展趋势进行深入的研究和分析，了解该领域的前沿技术和问题，为设计和实现算法系统提供理论基础和参考依据。
3. 设计阶段：在研究阶段完成后，学生需要对算法系统进行详细的设计和规划，包括算法的整体架构、数据结构的选择和算法实现的步骤等内容。
设计阶段是整个毕业设计的核心部分，决定了最终算法系统的实现效果和性能表现。
4. 实现阶段：在设计阶段完成后，学生需要按照设计方案，利用计算机编程工具和技术，对算法系统进行具体的实现和开发。
在实现阶段，学生需要解决实际中遇到的问题和挑战，不断优化和改进算法系统的性能和功能。
5. 测试阶段：在实现阶段完成后，学生需要对算法系统进行全面的测试和评估，包括功能测试、性能测试、可靠性测试等内容。
通过测试阶段，学生可以对算法系统的实际表现和问题进行全面地了解，为最终的论文撰写和答辩做准备。
粒子群优化算法论文
粒子群优化算法论文粒子群优化算法摘要近年来，智能优化算法—粒子群算法（particle swarm optimization，简称PSO）越来越受到学者的关注。
粒子群算法是美国社会心理学家JamesKennedy 和电气工程师Russell Eberhart在1995年共同提出的，它是受到鸟群社会行为的启发并利用了生物学家Frank Heppner的生物群体模型而提出的。
它用无质量无体积的粒子作为个体，并为每个粒子规定简单的社会行为规则，通过种群间个体协作来实现对问题最优解的搜索。
由于算法收敛速度快，设置参数少，容易实现，能有效地解决复杂优化问题，在函数优化、神经网络训练、图解处理、模式识别以及一些工程领域都得到了广泛的应用。
PSO是首先由基于不受约束的最小化问题所提出的基于最优化技术。
在一个PSO系统中，多元化解决方案共存且立即返回。
每种方案被称作“微粒”，寻找空间的问题的微粒运动着寻找目标位置。
一个微粒，在他寻找的时间里面，根据他自己的以及周围微粒的经验来调整他的位置。
追踪记忆最佳位置，遇到构建微粒的经验。
因为那个原因，PSO占有一个存储单元（例如，每个微粒记得在过去到达时的最佳位置）。
PSO系统通过全局搜索方法（通过）搜索局部搜索方法（经过自身的经验），试图平衡探索和开发。
粒子群优化算法是一种基于群体的自适应搜索优化算法，存在后期收敛慢、搜索精度低、容易陷入局部极小等缺点，为此提出了一种改进的粒子群优化算法，从初始解和搜索精度两个方面进行了改进，提高了算法的计算精度，改善了算法收敛性，很大程度上避免了算法陷入局部极小．对经典函数测试计算，验证了算法的有效性。
关键词：粒子群优化算法；粒子群；优化技术；最佳位置；全局搜索;搜索精度Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a novel evolutionary algorithm. It is a kind of stochastic global optimization technique. PSO finds optimal regions of complex search spaces through the interaction of individualsin a population of particles. The advantages of PSO lie in simple and powerful function. In this paper , classical particle swarm optimization algorithm , thepresent condition and some applications of the algorithms are introduced , and the possible research contents in future are also discussed.PSO is a population-based optimization technique proposed firstly for the above unconstrained minimization problem. In a PSO system, multiple candidate solutions coexist and collaborate simultaneously. Each solution called a ‘‘particle’’, flies in the problem sear ch space looking for the optimal position to land. A particle, as time passes through its quest, adjusts its position according to its own ‘‘experience’’ as well as the experience of neighboring particles. Tracking and memorizing the best position encountered build particle_s experience. For that reason, PSO possesses a memory (i.e. every particle remembers the best position it reached during the past). PSO system combines local search method(through self experience) with global search methods (through neighboring experience), attempting to balance explorationand exploitation.Abstract Particle Swarm Optimization Algorithm is a kind of auto-adapted search optimization based on community.But the standard particle swarm optimization is used resulting in slow after convergence, low search precision and easily leading to local minimum. A new Particle Swarm Optimization algorithm is proposed to improve from the initial solution and the search precision. The obtained results showed the algorithm computation precision and the astringency are improved,and local minimum is avoided. The experimental results of classic functions show that the improved PSO is efficientand feasible.Key words ：particle swarm optimization algorithms ; unconstrained minimization problem;the bestposition;global search methods; the search precision目录一．引言二．PSO算法的基本原理和描述（一）概述（二）粒子群优化算法（三）一种改进型PSO算法——基于遗传交叉因子的粒子群优化算法简介1 自适应变化惯性权重2 交叉因子法（四） PSO与GA算法的比较1 PSO算法与GA算法2 PSO算法与GA算法的相同点3 PSO算法与GA算法的不同点三．PSO算法的实现及实验结果和仿真（一）基本PSO算法（二）算法步骤（三）伪代码描述（四）算法流程图（五）六个测试函数的运行结果及与GA算法结果的比较四结论五. 致谢六．参考文献一、引言混沌是一种有特点的非线形系统，它是一种初始时存在于不稳定的动态状态而且包含着无限不稳定时期动作的被束缚的行为。
粒子群算法论文范文
粒子群算法论文范文在粒子群算法中，每个个体被称为粒子，每个粒子都有一个位置和速度。
每个粒子通过更新自己的速度和位置来最优解。
更新过程涉及到个体的历史最优位置和群体的历史最优位置，被记为pbest和gbest。
粒子根据自己的速度和位置以及pbest和gbest来计算下一次的速度和位置。
通过不断迭代更新，粒子群逐渐收敛于最优解。
PSO算法的核心思想是通过合作和信息交流来实现全局和局部的平衡。
每个粒子都有自己的经验和知识，通过与周围粒子的交流不断更新自己的位置和速度。
当一个粒子找到更好的位置时，会通过更新pbest来存储自己的历史最优位置；当整个粒子群找到更好的位置时，会通过更新gbest来存储全局最优位置。
通过这种方式，粒子群能够在过程中不断自我调整，逐渐靠近最优解。
PSO算法的优势在于其简便性和并行性。
算法的流程简单明了，易于理解和实现。
同时，每个粒子都是独立的个体，可以并行地进行计算，提高了算法的效率。
此外，粒子群算法能够通过参数的调整适应不同类型的问题，并且对问题的数学模型没有要求，具有一定的鲁棒性。
虽然PSO算法具有许多优势，但也存在一些不足之处。
首先，PSO算法对参数的敏感性较高，不同问题需要不同的参数设置才能获得较好的优化效果。
其次，算法的收敛性和局部最优解问题仍然是研究的重点。
虽然算法能够通过速度和位置的更新来实现全局和局部的平衡，但是当空间较大或者存在复杂的函数拓扑结构时，算法容易陷入局部最优解。
在最近的研究中，学者们对PSO算法进行了各种改进和优化。
例如，引入自适应权重、多群体协同、约束处理等方法，来提高算法的性能和适应性。
此外，与其他优化算法相结合的混合算法也被广泛研究，以克服各自算法的局限性。
综上所述，粒子群算法是一种基于群体协作和信息交流的优化算法。
通过不断更新速度和位置来最优解。
该算法具有简便性、并行性和鲁棒性，可以应用于多种优化问题。
但在实际应用中需要根据具体问题进行参数调整，并且对于复杂问题容易陷入局部最优解。
智能优化算法论文解读和复现（一）：MOPSO
智能优化算法论⽂解读和复现（⼀）：MOPSO⼀、MOPSO论⽂精读⾸先附上原⽂链接：摘要粒⼦群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)是⼀种模拟鸟类飞⾏寻⾷机制，并基于种群迭代的启发式智能优化算法。
原始的PSO算法被设计为专门解决单⽬标优化问题，本⽂的主要⼯作就是将PSO这⼀算法扩展应⽤到解决多⽬标优化问题的领域中去。
主要的实现⽅法包括：1.通过引⼊帕累托占优(Pareto Dominance)的概念来决定粒⼦的飞⾏⽅向。
2.通过维持⼀个全局⾮⽀配解向量的档案库来修正其他粒⼦的飞⾏⽅向。
引⽂随着启发式优化技术的蓬勃⽣长，⼀个重要的研究⽅向就是设计⼀些更有效率的算法来保证具有较好收敛性的同时让解的多样性得以维持，PSO就是其中⼀种。
在这篇⽂章中，原作者提出了⼀种多⽬标粒⼦群优化(Multi-Objective Particle Swarm Optimizaton)算法，让PSO能够解决多⽬标优化问题。
这个算法基于种群迭代，并且额外维持了⼀个档案库(repository)和⼀些基于地理(geographically-based)的⽅法来维持解的多样性。
原作者将MOPSO在⼀些基本测试算例上进⾏了数值实验，并与帕累托存档进化算法(Pareto Archive Evolution Strategy,PAES)和⾮⽀配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进⾏了⽐较。
粒⼦群优化略。
⽅法描述PSO和进化算法的相似性让引⼊帕累托排序⽅法来将PSO拓展到多⽬标算法成为了最直接的改进⽅案。
对⼀个个体历史最优解的记录可以被⽤来存储迭代中产⽣的⾮⽀配解（类似于多⽬标进化算法中精英机制的概念）。
全局吸引机制的使⽤和对历史⾮⽀配解的保存会更可能让最终结果向全局⾮⽀配解收敛。
所以，原作者的基本思想就是建⽴⼀个全局资料库来让每个粒⼦在每次迭代后保存⾃⼰的飞⾏经验。
粒子群算法【精品文档】(完整版)
粒子群算法摘要：粒子群优化算法是由James Kennedy和 Russell Eberbart 设计的一种仿生优化计算方法。
PSO算法的基本设计思想来源于两个方面分别是人工生命和进化计算，设计者通过研究动物群体以及人类行为模式的计算机模拟，然后不断的试错、修改而逐渐的到算法的原型。
PSO算法的运行机理不是依靠个体的自然进化规律，而是对生物群体的社会行为进行模拟。
它最早源于对鸟群觅食行为的研究。
在生物群体中存在着个体与个体、个体与群体间的相互作用、相互影响的行为，这种相互作用和影响是通过信息共享机制体现的。
PSO算法就是对这种社会行为的模拟即利用信息共享机制，使得个体间可以相互借鉴经验，从而促进整个群体朝着更好的方向发展。
关键词：粒子群优化算法；社会行为；鸟群觅食；信息共享1 粒子群算法设计思想粒子群算法的思想来源于对鸟捕食行为的模仿，虽让鸟群在捕食过程中会发生改变飞行方向、聚集等一系列不可预测的行为但整体还是呈现一种有序性，研究证明是因为鸟群中存在一种信息共享机制。
可以设想一群鸟在随机搜索食物，刚开始每只鸟均不知道食物在哪里，所以均无特定的目标进行飞行，但是它们知道哪只鸟距离食物最近，还有自己曾经离食物最近的位置，每只鸟开始通过试图通过这两个位置来确定自己往哪个方向飞行。
因此可以将鸟群觅食行为看做一个特定问题寻找解的过程。
如果我们把一个优化问题看做是空中觅食的鸟群，那么粒子群中每个优化问题的可行解就是搜索空间中的一只鸟，称为“粒子”，“食物”就是优化问题的最优解。
个体找到食物就相当于优化问题找到最优解。
当然这里的鸟群（粒子）是经过人工处理的，它们均有记忆功能，没有质量和体积，不占空间，每个粒子均有速度和位置两个属性，同时每个粒子都有一个由优化问题决定的适应度来评价粒子的“好坏”程度，显然，每个粒子的行为就是总追随者当前的最优粒子在解空间中搜索。
2 粒子群优化算法2.1 标准粒子群优化算法首先提出两个概念，（1）探索：是值粒子在一定程度上离开原先的搜索轨迹，向新的方向进行搜索，体现了向未知区域开拓的能力，可以理解为全局搜索。
粒子群算法(优化算法)毕业设计毕设论文(包括源代码实验数据,截图,很全面的)
毕业论文题目粒子群算法及其参数设置专业信息与计算科学班级计算061学号3060811007学生xx指导教师徐小平2010年I粒子群优化算法及其参数设置专业：信息与计算科学学生： xx指导教师：徐小平摘要粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。
它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。
论文介绍了粒子群优化算法的基本原理，分析了其特点。
论文中围绕粒子群优化算法的原理、特点、参数设置与应用等方面进行全面综述，重点利用单因子方差分析方法，分析了粒群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出算法中的经验参数设置。
最后对其未来的研究提出了一些建议及研究方向的展望。
关键词：粒子群优化算法；参数；方差分析；最优解IIParticle swarm optimization algorithm and itsparameter setSpeciality: Information and Computing ScienceStudent: Ren KanAdvisor: Xu XiaopingAbstractParticle swarm optimization is an emerging global based on swarm intelligence heuristic search algorithm, particle swarm optimization algorithm competition and collaboration between particles to achieve in complex search space to find the global optimum. It has easy to understand, easy to achieve, the characteristics of strong global search ability, and has never wide field of science and engineering concern, has become the fastest growing one of the intelligent optimization algorithms. This paper introduces the particle swarm optimization basic principles, and analyzes its features. Paper around the particle swarm optimization principles, characteristics, parameters settings and applications to conduct a thorough review, focusing on a single factor analysis of variance, analysis of the particle swarm optimization algorithm in the inertia weight, acceleration factor setting the basic properties of the algorithm the impact of the experience of the algorithm given parameter setting. Finally, its future researched and prospects are proposed.Key word：Particle swarm optimization; Parameter; Variance analysis; Optimal solutionIII目录摘要 (II)Abstract ............................................................................................................................. I II 1.引言. (1)1.1 研究背景和课题意义 (1)1.2 参数的影响 (1)1.3 应用领域 (2)1.4 电子资源 (2)1.5 主要工作 (2)2.基本粒子群算法 (3)2.1 粒子群算法思想的起源 (3)2.2 算法原理 (4)2.3 基本粒子群算法流程 (5)2.4 特点 (6)2.5 带惯性权重的粒子群算法 (7)2.7 粒子群算法的研究现状 (8)3.粒子群优化算法的改进策略 (9)3.1 粒子群初始化 (9)3.2 邻域拓扑 (9)3.3 混合策略 (12)4.参数设置 (14)4.1 对参数的仿真研究 (14)4.2 测试仿真函数 (15)4.3 应用单因子方差分析参数对结果影响 (33)4.4 对参数的理论分析 (34)5结论与展望 (39)致谢 (43)附录 (44)IV11.引言1.1 研究背景和课题意义“人工生命”是来研究具有某些生命基本特征的人工系统。
毕业设计(论文)题目
1 实验考试系统的设计2 电子实验仪表的优化设计3 基于流媒体技术的互动学习平台的实现4 基于流媒体技术的监控实现5 基于网络的课件管理系统设计6 音调控制电路设计7 智能充电器的设计8 智能型温度控制仪的设计9 LC并联谐振实验的分析及改进10 基于流媒体技术的课件制作与点播11 基于UDP协议的数据网络通信设计（熟悉VB或.net程序设计）12 基于TCP协议的数据网络通信设计（熟悉VB或.net程序设计）13 基于RS232串口的数据通信设计（熟悉VB或.net程序设计）14 基于RS232串口的数字I/O设计(熟悉VB或.net程序设计、电路板设计)15 显微图像采集与测量设计（熟悉VB或.net程序设计）16 显微图像采集与处理设计（熟悉VB或.net程序设计）17 车辆信号采集系统设计（熟悉单片机、电路板设计18 GPS卫星授时时钟设计（熟悉单片机、电路板设计）19 GPS卫星授时自动打铃仪设计（熟悉单片机、电路板设计）20 GPS卫星授时自动打铃系统设计（熟悉VB或.net程序设计）21 可自选有关卫星定位、程序设计、单片机、图像采集处理等题目。
22 多载波宽带无线通信系统的仿真实现（无线通信）23 无线通信天线的建模分析（无线通信）24 基于DQPSK调制的光通信系统仿真（光通信）25 信道估计算法在OFDM通信系统中的运用（无线通信）26 基于DPSK调制的光通信系统仿真（光通信）27 基于ASK调制的RoF通信系统仿真（光通信）28 光CDAM通信系统的仿真实现（光通信）29 基于QAM调制的相干光通信系统仿真（光通信）30 WDM系统的仿真实现（光通信）31 超宽带无线通信系统的研究（无线通信）32 移动通信实验教学系统的改进（网站建设部分）33 运放单电源放大电路设计方法34 微小信号放大电路设计35 热敏电阻在放大电路中的应用36 全自动家电保护器设计37 放大电路静态工作点仿真分析设计38 可调直流稳压电源电路的设计39 竞争冒险实验电路的设计与测试40 电压测量的数字化方法bsp; 基于异或门组合逻辑电路设计42 红外接口原理与电路设计43 放大电路中输入电阻的测量44 音响放大器电路的设计及调试45 基于无线传感网络的智能农业的设计46 基于无线传感网络的智能家居的设计47 基于RFID的电子不停车收费系统的设计48 基于RFID的读卡器的设计与实现49 基于RFID的阅读器的设计与实现50 基于CC2430温湿度传感器的设计与实现51 基于CC2430光电传感器的设计与实现52 基于CC2530压力传感器的设计与实现53 基于CC2530超声波传感器的设计与实现54 数字图像中同态滤波器的设计与实现55 数字图像中模糊图像恢复的实现56 数字图像中图像增强的实现57 数字图像中图像分割的实现58 数字图像中DCT与逆DCT的设计与实现59 基于物联网的“感知聊大”网络平台的设计60 小功率电子镇流器的参数测定61 PLC在材料分选装置中的应用设计研究62 PLC在机械手控制中的应用设计研究63 关于数学模型建立及仿真64 基于MCU的温湿度计的设计研究65 开关电源的设计研究66 西门子S7-200之间通讯的研究67 PLC在立体仓库中的应用设计研究68 自适应滤波器（LMS）的实现69 无限冲击响应（IIR）滤波器的实现70 基于MCU的电子称的设计研究71 基于MATLAB的QAM调制技术仿真72 《信号与系统》实验虚拟演示系统的设计与实现73 π/4—DQPSK调制解调技术的研究与仿真74 基于MATLAB的图像处理系统的设计与实现75 模拟通信实验系统的设计76 2FSK调制解调实验系统设计77 调制解调实验综合开发及演示系统设计78 PCM调制编译码实验系统设计79 自适应信号处理算法研究80 跳频通信系统的计算机仿真81 虚拟仪器在大学实验中的应用与研究82 智能照明的研究与应用83 半导体收、扩音机稳压电源的设计与应用84 数字万用表的设计与校准实验研究85 卷积码编译码系统仿真与实现86 DSSS系统抗部分时域干扰87 DSSS系统下BPSK系统仿真及实现88 MDPSK调制解调系统仿真及实现89 MQAM调制解调系统仿真及实现90 OFDM系统频域均衡仿真与实现91 PCM/ADPCM编译码系统实验研究92 对不同信道下GMSK解调方式研究及性能仿真93 基于MATLAB的数字调制系统实验软件设计94 基于MATLAB的信道编码实验软件设计95 BPSK调制解调系统实验研究96 CDMA通信系统下行链路仿真设计97 高速光接收机及其前置电路的设计98 前置掺铒光纤放大器的设计99 光纤通信线路施工与测量方案设计100 掺铒光纤放大器的特性参数与测试101 100公里2.5Gbit/s 光纤通信系统工程设计102 基于光纤的感温火灾探测系统的研究与设计103 光接收机的自动温度控制与电路设计104 单光子的探测与分辨技术105 基于光纤光栅的隧道结构监测系统的研究与设计106 光纤偏振控制器的设计与制作107 拉普拉斯变换及其在一阶电路中的应用108 求解二阶电路的方法与比较109 一阶电路的几种求解方法110 一阶电路的任意响应分析111 含理想运算放大器电路的讨论112 戴维宁定理在电路分析中的应用113 二阶电路过渡过程的研究与讨论114 测定一阶电路响应时间的实验方案探讨115 分离变量法及其在一阶电路分析中的应用116 分析电阻电路的方法及其比较117 叠加定理在电路分析中的应用118 高速光纤通信系统中三阶偏振模色散模拟器的设计119 基于Multisim的家电定时器的设计（每30分钟通/断一次）120 基于Multisim的实验用数字电路的设计121 基于VC6.0的练习题系统的开发122 偏振模色散对高速光纤通信系统通信性能的影响123 基于Multisim的燃气灶火灾报警器的设计124 高速光纤通信系统中三阶偏振模色散统计特性的仿真125 高速光纤通信系统中三阶偏振模色散补偿算法的实现126 高速光纤通信系统中二阶偏振模色散补偿在线监测信号的选取127 基于VC6.0的银行存储系统的设计128 基于DS12C887的时控开关软件设计129 心电信号的检测与频谱分析130 基于DS1302的时控开关硬件设计131 基于DS1302的时控开关软件设计132 基于DS12C887的时控开关硬件设计133 心电信号时频分析仪的软件设计134 心电信号时频分析仪的硬件设计（于菲）135 DC12V开关电源硬件设计136 基于物联网的心电信号时频分析方案设计137 电磁加热技术研究138 小波变换在数字图像处理中的应用139 基于神经网络的人脸识别技术的设计140 基于神经网络的数字识别技术的设计141 窗函数下的FIR滤波器设计142 快速人脸检测与识别理论与算法的研究143 虹膜匹配识别算法的研究144 基于MATLAB的图像复原与重建145 基于MATLAB的图像平滑处理146 基于BP神经网络的设备状态分类器的设计147 人脸面部特征提取研究148 基于MATLAB的彩色空间分割149 径向基函数的网络应用设计150 IIR数字滤波器的仿真设计151 单片机实现I2C总线通信设计152 基于加速度传感器的无线控制153 基于无线模块的数据采集与控制154 基于单片机的数字气压计设计155 基于OPENCV的颜色识别156 基于OPENCV的手势识别与跟踪157 基于OPENCV的车流量识别158 单片机智能信号发生器的设计159 基于单片机的音乐发生器设计160 基于DS12C887的实时日历时钟显示系统设计161 移动无线网络的分析与设计162 利用MATLAB仿真排队系统163 Hffuman编码的Matlab实现164 利用MATLAB实现信息论的仿真165 语音信号的Matlab分析166 随机信号的频谱分析167 数字滤波器的Matlab实现168 HUB工作原理与仿真169 设计防火墙策略实现流量优化170 局域网的仿真分析171 公司内部网络的设计与仿真172 家庭局域网的因特网接入方案设计173 TCP窗口的优化设计174 功率谱估计的研究与实现175 自适应滤波器的研究与实现176 正交扩频信号研究与仿真177 伪随机序列的研究与仿真178 跳频通信系统的研究与仿真179 扩频通信系统的研究与仿真180 基于Matlab的频谱分析的研究181 基于Matlab的模拟滤波器的设计182 基于Matlab的IIR数字滤波器的设计183 基于Matlab的FIR数字滤波器的设计184 基于图像处理的各沿海省市海岸线长度排名185 基于图像处理的黄河流经各省长度分析186 基于图像处理的黄河与长江长度比较187 基于图像处理的内陆湖面积大小排名188 基于图像处理的我国各省土地面积排名189 基于图像处理的山东省各地市土地面积排名190 基于DSP的偏振模色散自适应补偿系统算法单元的软件设计191 DSP与计算机的USB通信接口设计192 霍夫曼编码方法的设计193 基本人工鱼群算法仿真及应用194 基于DSP的SDRAM测试程序设计195 基于DSP的高精度音频模数与数模转换196 基于DSP的数据采集系统设计197 基于DSP的语音编解码系统设计198 基于自适应步长和自适应视野的人工鱼群算法仿真199 局部邻居粒子群优化算法及其dsp实现200 全局粒子群优化算法及其dsp实现201 语音信号子带编码与matlab程序设计202 基于DSP的串口通信系统设计203 特殊用途天线的设计204 无限脉冲响应数字滤波器的设计205 集中参数电路的分析与综合206 平面电路模型的建立及应用207 印制电路板信号完整性问题的研究208 微带天线辐射特性的研究209 微波与高速电路频域特性的研究210 天线测量方法的研究211 特殊类型数字滤波器的设计212 利用VB设计学生信息管理程序213 利用VB设计计算器程序214 有限脉冲响应数字滤波器的设计215 PMD 测量时域方法分析216 光DPSK调制格式调制原理及仿真实现217 基于CSRZ码的DQPSK调制技术的研究218 基于CSRZ码的8DPSK调制技术的研究219 光纤通信系统中相位幅度联合键控调制技术的研究220 光纤通信系统中多级相位调制技术的研究221 光8DPSK调制格式原理及仿真实现222 PMD 对波长的倚赖性分析223 基于DOP的PMD 补偿性能分析224 PMD 测量频域方法分析225 DQPSK调制格式在PMD缓解与补偿技术中的应用226 DPSK调制格式在PMD缓解与补偿技术中的应用227 PMD 对于光纤通信系统性能的影响228 利用EDA技术实现沙包游戏电路设计229 利用EDA技术实现智能密码锁的设计230 利用EDA技术实现数值控制振荡器的设计231 利用EDA技术实现数控分频电路的设计232 利用EDA技术实现交通信号灯控制电路的设计233 利用EDA技术实现花样彩灯控制器的设计234 利用EDA技术实现多功能微波炉控制器的设计235 利用EDA技术实现电梯控制器的设计236 利用EDA技术实现空调控制器的设计237 利用EDA技术实现多功能计时器的设计238 电池充电控制器与电池内阻测试系统的设计239 阵列波导光栅激光器理论与设计240 数字通信系统中二进制相移键控调制研究241 数字通信系统中二进制频移键控调制研究242 数字通信系统中二进制差分相移键控调制研究243 模拟通信系统中线性与非线性调制研究244 非线性偏转光纤激光器理论与设计245 多点温度采集与显示系统246 掺铒光纤放大理论与设计。
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毕业论文
题目粒子群算法及其参数设置专业信息与计算科学
班级计算061
学号3060811007
学生xx
指导教师徐小平
2010年
I
粒子群优化算法及其参数设置
专业：信息与计算科学
学生： xx
指导教师：徐小平
摘要
粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。
它具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。
论文介绍了粒子群优化算法的基本原理，分析了其特点。
论文中围绕粒子群优化算法的原理、特点、参数设置与应用等方面进行全面综述，重点利用单因子方差分析方法，分析了粒群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出算法中的经验参数设置。
最后对其未来的研究提出了一些建议及研究方向的展望。
关键词：粒子群优化算法；参数；方差分析；最优解
II
Particle swarm optimization algorithm and its
parameter set
Speciality: Information and Computing Science
Student: Ren Kan
Advisor: Xu Xiaoping
Abstract
Particle swarm optimization is an emerging global based on swarm intelligence heuristic search algorithm, particle swarm optimization algorithm competition and collaboration between particles to achieve in complex search space to find the global optimum. It has easy to understand, easy to achieve, the characteristics of strong global search ability, and has never wide field of science and engineering concern, has become the fastest growing one of the intelligent optimization algorithms. This paper introduces the particle swarm optimization basic principles, and analyzes its features. Paper around the particle swarm optimization principles, characteristics, parameters settings and applications to conduct a thorough review, focusing on a single factor analysis of variance, analysis of the particle swarm optimization algorithm in the inertia weight, acceleration factor setting the basic properties of the algorithm the impact of the experience of the algorithm given parameter setting. Finally, its future researched and prospects are proposed.
Key word：Particle swarm optimization; Parameter; Variance analysis; Optimal solution
III
目录
摘要 (II)
Abstract ............................................................................................................................. I II 1.引言. (1)
1.1 研究背景和课题意义 (1)
1.2 参数的影响 (1)
1.3 应用领域 (2)
1.4 电子资源 (2)
1.5 主要工作 (2)
2.基本粒子群算法 (3)
2.1 粒子群算法思想的起源 (3)
2.2 算法原理 (4)
2.3 基本粒子群算法流程 (5)
2.4 特点 (6)
2.5 带惯性权重的粒子群算法 (7)
2.7 粒子群算法的研究现状 (8)
3.粒子群优化算法的改进策略 (9)
3.1 粒子群初始化 (9)
3.2 邻域拓扑 (9)
3.3 混合策略 (12)
4.参数设置 (14)
4.1 对参数的仿真研究 (14)
4.2 测试仿真函数 (15)
4.3 应用单因子方差分析参数对结果影响 (33)
4.4 对参数的理论分析 (34)
5结论与展望 (39)
致谢 (43)
附录 (44)
IV。