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碩士論文的優(yōu)秀開題報告模板
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碩士論文的優(yōu)秀開題報告模板:蟻群算法在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究
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,蟻群算法具有很強的發(fā)現(xiàn)好解的能力,這是因為該算法不僅利用了正反饋的原理,在一定程度上可以加快進化進程,而且是一種本質(zhì)并行的算法,不同個體之間不斷地進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。
通過相關(guān)的研究工作,目前蟻群算法的應(yīng)用領(lǐng)域已由當初單一的'TSP領(lǐng)域滲透到了多個應(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)計以及電力系統(tǒng)在內(nèi)的多種場合,還解決了實際系統(tǒng)中的資源規(guī)劃,運動規(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,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。
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。
從當前可以檢索到的文獻情況看,研究和應(yīng)用蟻群優(yōu)化算法的學者主要集中在比利時,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對蟻群算法的研究。我國最早研究蟻群算法的是東北大學張紀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)已逐漸成為一個獨立的分支。
盡管蟻群優(yōu)化的嚴格理論基礎(chǔ)尚未奠定,國內(nèi)外的有關(guān)研究仍停留在實驗探索階段,但從當前的應(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致的工作還有待于進一步展開。
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?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難點。
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,較強魯棒性且高效的優(yōu)點,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。學院也為了我們配置了性能良好的計算機還有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?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難點。
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。
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