1755.遗传算法及其代码实现

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1、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

2、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ParticleswarmoptimizationalgorithmanditsparametersetSpeciality:InformationandComputingScienceStudent:RenKanAdvisor:XuXiaopingAbstractParticleswarmoptimiza

3、tionisanemergingglobalbasedonswarmintelligenceheuristicsearchalgorithm,particleswarmoptimizationalgorithmcompetitionandcollaborationbetweenparticlestoachieveincomplexsearchspacetofindtheglobaloptimum.Ithaseasytounderstand,easytoachieve,thecharacteristicsofstrongglobalsearchability,andhasneverwidefi

4、eldofscienceandengineeringconcern,hasbecomethefastestgrowingoneoftheintelligentoptimizationalgorithms.Thispaperintroducestheparticleswarmoptimizationbasicprinciples,andanalyzesitsfeatures.Paperaroundtheparticleswarmoptimizationprinciples,characteristics,parameterssettingsandapplicationstoconductath

5、oroughreview,focusingonasinglefactoranalysisofvariance,analysisoftheparticleswarmoptimizationalgorithmintheinertiaweight,accelerationfactorsettingthebasicpropertiesofthealgorithmtheimpactoftheexperienceofthealgorithmgivenparametersetting.Finally,itsfutureresearchedandprospectsareproposed.Keyword：Pa

6、rticleswarmoptimization;Parameter;Varianceanalysis;OptimalsolutionIII任侃：粒子群优化算法及其参数设置目录摘要..................................................................................................................................IIAbstract......................................................................

7、.......................................................III1.引言..................................................................................................................................11.1研究背景和课题意义.