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).docx

2010届信息与计算科学专业毕业设计毕 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任侃:粒子群优化算法及其参数设置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II2010届信息与计算科学专业毕业设计Particle swarm optimizationalgorithm and itsparametersetSpeciality:putingScienceStudent: Ren KanAdvisor: XuXiaopingAbstractParticleswarmoptimization is anemergingglobal basedonswarmintelligenceheuristicsearchalgorithm,,easytoachieve,thecharacteristicsofstrongglobalsearchability,andhasneverwidefieldofscienceandengineeringconcern, basicprinciples,andanalyzesits swarmoptimization principles, characteristics,parameterssettingsandapplicationstoconductathoroughreview,focusingonasinglefactoranalysisofvariance,analysisoftheparticleswarmoptimizationalgorithmintheinertia weight, accelerationfactor settingthebasicpropertiesof thealgorithm theimpactoftheexperienceof thealgorithm ,:Particleswarmoptimization;Parameter;Varianceanalysis;OptimalsolutionIII任侃:粒子群优化算法及其参数设置目 录摘 要 IIAbstract 345结论与展望 39致谢 43附录 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。人工生命包括两方面的内容: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。现在已经有很多源于生物现象的计算技巧。 例如,人工神经网络是简化的大脑模型。遗传算法是模拟基因进化过程的。现在我们讨论另一种生物系统 - 社会系统