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一类基于光学优化算法的非线性方程求解研究任务书

 2020-04-28 08:04  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

求方程的解,既是一个很古老的问题,也是一个具有重要实践意义的问题.解决大量的科学和工程计算中遇到的数学问题,常常需要解决高次代数方程或代数方程的求根问题,有时还需要解决超越方程的求根问题。

光学优化算法(opticsinspired optimization,oio)源于物理 光 学 凸 、 凹 面 镜 成 像原 理 的 优 化 算 法 , 由

ali husseinzadeh kashan 于 2015 年提出。其原理是把优化函数看做反射镜面,将函数的凸部分看做凸面镜,函数的凹部分看做凹面镜,每一个初始解则相当于一个初始光源点。每一个光源点的光线经函数镜面反射后,由反射面凸凹不平的性质,可得到正立或倒立的缩小的像,这一系列像点即可作为下一次寻优的初始光源点。这种迭代模式在寻优的过程中可同时对任务进行探究,最终求得问题的最优解。与遗传算法、粒子群算法以及 nsgaii 算法相比,光学优化算法在处理优化问题上具有高度收敛精度与优势。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1、查阅不少于15篇的相关资料,其中英文文献不少于3篇,完成开题报告。

2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。

3、整理相关的研究成果,并进行改进创新的工作。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1-3周:查阅文献,完成开题报告

4-6周:总体设计,完成论文综述

7-10周:设计算法,功能模块设计

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4. 主要参考文献

[1] mirjalili s, saremi s, mirjalili s m, et al.multi-objective grey wolf optimizer: a novel algorithm for multi-criterionoptimization [j]. expert systems with applications, 2016, 47(106-19.

[2] 杜大刚. 蚁群算法在方程求根中的应用[j]. 苏州科技学院学报(自然科学版),2007,04:40-43.

[3] 李玉英. 混沌蚂蚁群优化算法及其应用研究[d].北京邮电大学,2009.

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