改進人工蜂群算法及其應用研究開題報告(編輯修改稿)
2024-11-12 10:42 本頁面
【文章內容簡介】 好的效果； ABC 算法在蛋白質的檢測和預測、動態(tài)路徑選擇、可靠性冗余分配問題等領域也取得了良好的應用效果。 人工蜂群算法的研究仍處于初級階段，有很多問題需要進一步的改進和解決，如算法的復雜度、理論依據(jù)和收斂性的研究等。 三、課題所要研究的目標及內容 研究目標： （ 1）理解和掌握 人工蜂群算法 的基本原理， 研究算法的優(yōu)勢和缺陷； （ 2）了解現(xiàn)有 人工蜂群算法 研究成果 ； （刪除?。? （ 3）結合各種算法的優(yōu)缺點， 對人工蜂群算法進行有效改進； （ 4）將改進后的人工蜂群 算法應用到 組合 優(yōu)化 問題中去 ； （ 5）將改進后的人工蜂群算法應用到電子商務模型建立與求解中去。 研究內容： （ 1） 經典理論與人工蜂群算法結合； （ 2） 人工蜂群 算法在函數(shù) 優(yōu)化 中的應用，包括連續(xù)單目標多峰函數(shù)和標準測試函數(shù)的優(yōu)化（包括低維和高維）； （ 3） 人工蜂群 算法在 線性規(guī)劃與非線性規(guī)劃中的應用； （ 4） 人工蜂群算法在電子商務模型建立與求解中的應用。 四、課題的研究方法、實施方案及可行性分析 研究方法： （ 1）將 蜂群群體覓食規(guī)則 與優(yōu)化原理相結合，設計算法搜索規(guī)則； （ 2）與其他算法（ 如 蟻群算法、 粒子群算法、禁忌搜索算法 等）作比較， 測試新算法的全局尋優(yōu)能力； （ 3） 將算法與元胞理論、量子理論、小生境理論 等智能算法經常使用的理論和技術相結合，得到性能更好的算法 ； （ 4） 將算法規(guī)則提取出來，與電子商務談判模型等現(xiàn)實模型相結合，得到求解問題的新思路。 實施方案： （ 1） 掌握人工蜂群算法的現(xiàn)有研究成果，對人工蜂群算法有深度的理解， 掌握算法 發(fā)展現(xiàn)狀； （ 2） 了解可以對智能算法進行改進的理論，發(fā)掘適合于人工蜂群算法的改進理論； （ 3）利用經典理論對人工蜂群算法進行改進，并驗證改進后算法效果； （ 4）根據(jù)算法的特點，將其用于求解實際問題。 可行性分析： （ 1） 人工蜂群算法自提出以來，已有很多學者將其應用到組合優(yōu)化問題 中去，并取得了不錯的研究成果， 為本課題的 研究提供了一定的實驗基礎和研究參考價值； （ 2） 其他發(fā)展比較成熟的智能優(yōu)化算法，如蟻群算法、粒子群算法等，對人工蜂群算法的研究有一定啟示； （ 3）人工蜂群算法本身的結構特點鮮明，與特定商業(yè)問題模型有一定相似性，將算法用于相關問題建模求解成功率較高。 已投稿論文： 函數(shù)優(yōu)化的小生境蝙蝠算法，計算機應用，復審中。 元胞人工蜂群算法 及其在 01 規(guī)劃問題中的應用 ，計算機工程與設計，復審中。 五、研究進度及時間安排（包括文獻閱讀、方案設計與實現(xiàn)、論文書寫等） 起止日期 課 題 階 段 工 作 進 度 202010202012 202012202001 202001202003 202003202006 202006202009 收集資料，閱讀文獻，方案設計，可行性分析與驗證； 理論研究，算法設計； 結合 實際組合優(yōu)化問題，給出解決 問題的算法流程，并通過實例驗證算法的有效性，通
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