碩士論文開(kāi)題報告范文模板
在不斷進(jìn)步的時(shí)代，報告有著(zhù)舉足輕重的地位，其在寫(xiě)作上有一定的技巧。相信很多朋友都對寫(xiě)報告感到非�？鄲腊�，以下是小編為大家整理的碩士論文開(kāi)題報告范文模板，歡迎大家分享。
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(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)現較好的解。蟻群算法定義的這種分布式問(wèn)題求解模式能夠將問(wèn)題求解的快速性，全局優(yōu)化特征及有限時(shí)間內答案的合理性結合起來(lái)，所以引起了許多研究者的注意。
通過(guò)相關(guān)的研究工作，目前蟻群算法的應用領(lǐng)域已由當初單一的TSP領(lǐng)域滲透到了多個(gè)應用領(lǐng)域；由解決一維靜態(tài)優(yōu)化問(wèn)題發(fā)展到解決多維動(dòng)態(tài)組合優(yōu)化問(wèn)題；由離散域范圍內研究逐漸拓展到連續域范圍內的研究。具體被應用于包括機器人系統，圖像處理，制造系統，車(chē)輛路徑規劃，通訊系統，工程設計以及電力系統在內的多種場(chǎng)合，還解決了實(shí)際系統中的資源規劃，運動(dòng)規劃，數據分類(lèi)等問(wèn)題。
這種新興的仿生優(yōu)化算法展現出勃勃生機，并已成為可與遺傳算法相媲美的仿生優(yōu)化算法
2、國內外研究綜述及本人對綜述的評價(jià)。
對蟻群算法的研究雖然剛剛起步，但初步的研究結果已顯示出該算法在求解復雜優(yōu)化問(wèn)題（特別是離散優(yōu)化問(wèn)題）方面的優(yōu)越性。蟻群算法正在受到越來(lái)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，法國和德國等歐洲國家。日本和美國在這兩年也開(kāi)始啟動(dòng)對蟻群算法的研究。我國最早研究蟻群算法的是東北大學(xué)張紀會(huì )博士和徐心和教授。目前，蟻群優(yōu)化算法在啟發(fā)式方法范疇內已逐漸成為一個(gè)獨立的分支。
盡管蟻群優(yōu)化的嚴格理論基礎尚未奠定，國內外的有關(guān)研究仍停留在實(shí)驗探索階段，但從當前的應用效果來(lái)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(jìn)一步展開(kāi)。
3、研究?jì)热�、研究中所要突破的難題。
研究?jì)热荩?/p>
�。�1）基本蟻群算法及其改進(jìn)算法（蟻群系統、最大—最小蟻群系統）
�。�2）蟻群算法在控制系統（滿(mǎn)意PID控制器參數優(yōu)化、非線(xiàn)性方程組的求解、Wiener模型參數辨識）中的應用
研究中所要突破的難題：
�。�1）蟻群算法參數選擇很重要，選擇不當的話(huà)會(huì )出現搜索的過(guò)早停滯現象或陷入局部最優(yōu)問(wèn)題。
�。�2）蟻群算法對非線(xiàn)性系統辨識中對 輸入信號的選擇是一個(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(mǎn)意PID控制器的參數優(yōu)化問(wèn)題，非線(xiàn)性方程組的求解問(wèn)題，Wiener模型參數辨識問(wèn)題都轉換為求最優(yōu)的問(wèn)題，利用蟻群算法求解最優(yōu)問(wèn)題。 特色與創(chuàng )新之處：一般PID控制器參數的優(yōu)化的被控對象的參數是一定的，滿(mǎn)意PID被控對象給出的則是參數區間；蟻群算法是一種新的并行優(yōu)化算法，它有高度適應性，較強魯棒性且高效的優(yōu)點(diǎn)，在組合優(yōu)化問(wèn)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的方法難以解決的問(wèn)題，有研究?jì)r(jià)值。
5、現有研究條件和可能存在的問(wèn)題。
現有研究條件： 張宏立老師提供了些書(shū)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算機還有MATLAB仿真平臺。
可能存在的問(wèn)題：
�。�1）蟻群算法參數選擇很重要，選擇不當的話(huà)會(huì )出現搜索的過(guò)早停止現象或陷入局部最優(yōu)問(wèn)題。
�。�2）蟻群算法對非線(xiàn)性系統辨識中對輸入信號的選擇是一個(gè)難點(diǎn)。
6、預期的結果。
�。�1）提出了一種基于蟻群算法的滿(mǎn)意PID控制器參數優(yōu)化的方法。
�。�2）提出了一種基于蟻群算法的求解非線(xiàn)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。
7、論文工作進(jìn)度安排。
查閱資料，完成碩士論文的開(kāi)題報告工作；
查閱相關(guān)技術(shù)資料并深入學(xué)習研究，熟悉MATLAB仿真軟件；
深入學(xué)習基本蟻群算法及其改進(jìn)算法；
深入學(xué)習蟻群算法在控制系統中的應用；
仿真并驗證理論的正確性和方案的可行性；
撰改論文，準備論文答辯。
8、論文提綱
前言
一、緒論
二、基本蟻群算法
三、螞蟻系統
四、最大—最小蟻群系統
五、基于蟻群算法的滿(mǎn)意PID控制器參數優(yōu)化
六、基于蟻群算法的非線(xiàn)性方程組的求解
七、基于蟻群算法的Wiener模型參數辨識
結論
參考文獻（以上為參考格式，學(xué)科專(zhuān)業(yè)不同、論文選題不同，可以有不同的寫(xiě)作方式）
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