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文檔簡介

論論文工作計(jì)劃階段工作內(nèi)容及預(yù)計(jì)完成的指標(biāo)：一、階段工作內(nèi)容第一階段（2017年2月~2017年5月）大量閱讀蟻群優(yōu)化算法的國內(nèi)外文獻(xiàn)，對蟻群算法進(jìn)行全面的理解和把握。同時(shí)掌握其他一些群智能優(yōu)化算法的原理和基本概念，以及這些智能算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。了解一些基于蟻群算法解決約束優(yōu)化問題的算法。第二階段（2017年6月~2017年8月）1、（2017年6月~2017年7月）通過結(jié)合其他智能算法，找到一個(gè)合適的方法能夠緩解蟻群算法的停滯和增加收斂速度，提出自己的連續(xù)域蟻群算法優(yōu)化方法。2、(2017年8月)對該方法通過編程實(shí)現(xiàn)，并用測試函數(shù)進(jìn)行測試，查看其效果，然后與現(xiàn)有的連續(xù)域蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行比較，對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，分析此方法的優(yōu)點(diǎn)和需要改進(jìn)的不足之處，然后進(jìn)一步的改進(jìn)，以期獲得令人滿意的速度和精度。第三階段（2017年9月~2017年11月）在所改進(jìn)的連續(xù)域蟻群算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合有效的約束處理技術(shù)，提出可用于求解約束優(yōu)化問題的連續(xù)域蟻群算法，跟已經(jīng)存在的基于蟻群算法的約束優(yōu)化算法進(jìn)行比較和分析，最后通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證設(shè)計(jì)算法的有效性。第四階段（2017年12月~2017年2月）完善和整理所有實(shí)驗(yàn)結(jié)果，擬寫并完成畢業(yè)論文。二、預(yù)計(jì)完成的指標(biāo)提出新的連續(xù)域蟻群優(yōu)化算法并在相關(guān)測試函數(shù)庫上進(jìn)行測試，以期獲得較高的收斂速度和較高的精度，并成功地應(yīng)用。審審查意見導(dǎo)師或指導(dǎo)小組意見：簽名：年月日教研室意見：簽名：年月日

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