碩士論文的優(yōu)秀開題報(bào)告

時(shí)間：2024-09-04 20:33:55 開題報(bào)告我要投稿

碩士論文的優(yōu)秀開題報(bào)告模板

　　開題報(bào)告要將研究的問題準(zhǔn)確地概括出來，反映出研究的深度和廣度，反映出研究的性質(zhì)，反映出實(shí)驗(yàn)研究的基本要求——處理因素、受試對(duì)象及實(shí)驗(yàn)效應(yīng)等。用詞造句要科學(xué)、規(guī)范。今天我們就一起來看看碩士論文的優(yōu)秀開題報(bào)告模板吧！

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　　碩士論文的優(yōu)秀開題報(bào)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(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。

　　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(chǎng)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(guó)內(nèi)外研究綜述及本人對(duì)綜述的評(píng)價(jià)。

　　對(duì)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(guó)，法國(guó)和德國(guó)等歐洲國(guó)家。日本和美國(guó)在這兩年也開始啟動(dòng)對(duì)蟻群算法的研究。我國(guó)最早研究蟻群算法的是東北大學(xué)張紀(jì)會(huì)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(guó)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?jī)?nèi)容、研究中所要突破的難題。

　　研究?jī)?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(shí))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?huì)出現(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(duì)非線性系統(tǒng)辨識(shí)中對(duì) 輸入信號(hào)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(shí)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(duì)象的參數(shù)是一定的，滿意PID被控對(duì)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?jī)r(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(tái)。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?huì)出現(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(duì)非線性系統(tǒng)辨識(shí)中對(duì)輸入信號(hào)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(shí)的方法。

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