粒子群算法(优化算法)毕业设计毕设论文(包括源代码实验数据-截图-很全面的)[1]
天津大学本科生毕业设计(论文)-刘佳——3007218010
毕业设计（论文）说明书学院软件学院专业软件工程年级2007 级姓名刘佳指导教师张亚平年月日毕业设计（论文）任务书题目：网络安全评估模型设计学生姓名刘佳学院名称软件学院专业软件工程学号3007218010指导教师张亚平职称副教授一、原始依据在全球范围内的数字化快速发展，各种计算机技术、互联网技术迅猛发展的环境下，社会各方面的信息化进程都逐步加快，各行各业也都在随着技术的进步，不断改善管理方式和手段。
目前，为了适应快速的网络发展，更好的为社会、经济和公众服务，我国近年来对网络安全管理系统的发展给予了越来越多的关注。
网络安全管理系统是整个网络系统非常重要的组成部分，其安全性、稳定性、一致性等各个方面的要求比一般的信息系统要高很多，它在确保网络安全的工作中有很重要的地位和意义。
1999年发布的GB17859-1999（计算机信息系统安全保护等级划分准则），规定了计算机信息系统安全保护能力的五个等级：第一级-用户自主保护级，第二级-系统审计保护级，第三级-安全标记保护级，第四级-结构化保护级，第五级-访问验证保护级。
该标准适用于计算机信息系统安全保护技术能力等级的划分，计算机信息系统安全保护能力随着安全保护等级的增高逐渐增强。
2001年3月，发布了GB18336-2001（信息技术安全技术信息技术安全性评估准则），该标准等同于采用国际标准ISO/IEC15408研究条件：求权重的整个过程，充分结合区间AHP，粒子群算法，区间数广义x^ 2 法三种方法的优点，而且对于一致性的问题也做了详细的判断和调整，比以往单纯使用某一种算法或者对一致性问题的忽略，能得到更贴近实际而有效的权重结果，并相应减少运算时间。
二、参考文献[1 ] Richard Steven W. TCP/ IP 详解(卷1) :协议. 范建华,胥光辉译. 北京:机械工业出版社,2000. 9～10[2 ] (美) 匿名. 网络安全技术内幕. 前导工作室译. 北京:机械工业出版社,1999. 105[3 ] 杨守君. 黑客技术与网络安全. 北京:中国对外翻译出版公司,2000. 145～207[4 ] Levary R , Wan K. An analytic hierarchy process based simulation model for entry mode decision regarding foreign direct investment[J ] . Omega ,1999 ,27(6) :661 - 677.[ 5 ] Finan J , Hurley W. Analytic hierarchy process : Does adjusting a pair wise comparison matrix to improve the consistency ratio help ? [J ] . Computers &Operations Research ,1997 ,24(8) :749 - 755.[6 ] Kennedy J , Eberhart R. Particle swarm optimization[A] . Proc. IEEE Int’l. Conf . on Neural Networks , IV , Piscataway , NJ :IEEE Service Center , 1995. 1942 - 1948.[7 ] Eberhart R , Shi Y. Particle swarm optimization : developments , applications and resources[A] . Proc. Congress on Evolutionary Computation 2001 , Piscataway , NJ : IEEE Service Center , 2001. 81 - 86.三、设计（研究）内容和要求具体的研究内容如下：（1）信息系统安全评估相关标准的发展状况、应用情况，以及本文中采用的安全标准的介绍。
粒子群算法的研究现状及其应用
智能控制技术课程论文中文题目: 粒子群算法的研究现状及其应用姓名学号:指导教师：年级与专业：所在学院：XXXX年XX月XX日1 研究的背景优化问题是一个古老的问题，可以将其定义为：在满足一定约束条件下，寻找一组参数值，使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。
在我们的日常生活中，我们常常需要解决优化问题，在一定的范围内使我们追求的目标得到最大化。
为了解决我们遇到的最优化问题，科学家，们进行了不懈的努力，发展了诸如牛顿法、共轭梯度法等诸多优化算法，大大推动了优化问题的发展，但由于这些算法的低运行效率，使得在计算复杂度、收敛性等方面都无法满足实际的生产需要。
对此，受达尔文进化论的影响，一批新的智能优化算法相继被提出。
粒子群算法（PSO ）就是其中的一项优化技术。
1995 年Eberhart 博士和Kennedy 博士[1]-[3]通过研究鸟群捕食的行为后，提出了粒子群算法。
设想有一群鸟在随机搜索食物，而在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里。
那么找到食物最简单有效的办法就是鸟群协同搜寻，鸟群中的每只鸟负责离其最近的周围区域。
粒子群算法是一种基于群体的优化工具，尤其适用于复杂和非线性问题。
系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值，通过采用种群的方式组织搜索，同时搜索空间内的多个区域，所以特别适合大规模并行计算，具有较高的效率和简单、易操作的特性。
目前使用的粒子群算法的数学描述[3]为：设粒子的寻优空间是m 维的，粒子的数目为ps ，算法的最大寻优次数为Iter 。
第i 个粒子的飞行速度为T i i1i2im v [v v ]= ,,,v ，位置为T i i1i2im x [x x x ]= ,,,，粒子的个体极值T i i1i2im Pbest [,]P = ,P ,P ，全局极值为T i i1i2im Gbest [,]g = ,g ,g 。
粒子群算法的寻优过程主要由粒子的速度更新和位置更新两部分组成，其更新方式如下：i+11122v ()()i i i i i v c r Pbest x c r Gbest x =+−+−；i+1i+1i x x v =+，式中：12c c ，为学习因子，一般取2；12r r ，是均与分布着[0,1]上的随机数。
粒子群优化算法(详细易懂_很多例子)
惯性权重
1998年，Shi和Eberhart引入了惯性权重w，并提出动态调整惯性权重以平衡收敛的全局性和收敛速度，该算法被称为标准PSO算法 惯性权重w描述粒子上一代速度对当前代速度的影响。w值较大，全局寻优能力强，局部寻优能力弱；反之，则局部寻优能力强。当问题空间较大时，为了在搜索速度和搜索精度之间达到平衡，通常做法是使算法在前期有较高的全局搜索能力以得到合适的种子，而在后期有较高的局部搜索能力以提高收敛精度。所以w不宜为一个固定的常数。
单击此处可添加副标题
粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究． 模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于Swarm Intelligence的优化方法。 马良教授在他的著作《蚁群优化算法》一书的前言中写到： 大自然对我们的最大恩赐！ “自然界的蚁群、鸟群、鱼群、 羊群、牛群、蜂群等，其实时时刻刻都在给予 我们以某种启示，只不过我们常常忽略了 大自然对我们的最大恩赐！......”
社会经验部分
前次迭代中自身的速度
自我认知部分
粒子的速度更新主要由三部分组成：
c1,c2都不为0，称为 完全型粒子群算法
完全型粒子群算法更容易保持收敛速度和搜索效果的均衡，是较好的选择．
粒子群算法的构成要素-最大速度
添加标题
第1步 在初始化范围内，对粒子群进行随机初始化，
添加标题
第5步 更新粒子的速度和位置，公式如下．
添加标题
第3步 更新粒子个体的历史最优位置．
添加标题
第6步 若未达到终止条件，则转第2步．
添加标题
包括随机位置和速度．
添加标题
第4步 更新粒子群体的历史最优位置．
初始位置：
路径规划的主要算法与展望-应用数学论文-数学论文
路径规划的主要算法与展望-应用数学论文-数学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：路径规划算法是智能领域中一项新兴的关键支撑技术；依据路径规划算法的实现原理，将其分为进化型算法与非进化型算法；再依据数学特征将非进化型算法细分为经典数学与几何图论两类；针对每类算法，分别从发展背景、设计思想、优缺点、改进与发展等方面简要归纳分析；最后对路径规划算法的未来发展趋势进行展望。
关键词：路径规划; 进化型算法; 非进化型算法; 未来展望;Summary of Path Planning AlgorithmsLIANG Xiao-hui MU Yong-hui WU Bei-hua JIANG YuShijiazhuang Campus of Army Engineering UniversityAbstract：Path planning algorithm is an emerging key supporting technology in the field of intelligence; According to the implementation principle of path planning algorithm, it is divided into evolutionary algorithm and non-evolutionary algorithm; Then based on the mathematical characteristics, the non-evolutionary algorithm can be divided into two types: classical mathematics and geometric graph theory; For each type of algorithm, the paper will give a brief summary and analysis from some aspects: the background of development,design ideas, advantages and disadvantages, improvement. Finally the future development trend of the path planning algorithm is forecasted.0 引言路径规划（Path Planning)[1]是智能技术中的热点研究问题，已在多领域有所突破并成功得以应用。
毕业生优秀毕业论文(设计)公示名单
2009311642
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开放经济下出口退税与全要素生产率的关联度—基于中国入世后省际面板数据的实证分析
2009311606
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税务专业（国际税收方向）
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2009311616
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2009311821
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中东变局中扩展权势的海合会崛起原因与影响探究
2009312127
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试析日本“钟摆外交”的成因
2009312129
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我国区域体育产业发展影响因素分析
2009310730
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领导者性别角色对其领导风格及下属工作满意度的影响
2009310758
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基于聚类分析和Baumol-Wolfe模型的配送中心选址优化：以G企业为例
2009310844
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RFID供应链中两级博弈分析及利益分配研究
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戴学珍
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航空公司飞行员发展规划研究
2009312041
沈祥坤
管理科学
贾传亮
粒子群优化算法PPT上课讲义
02
ALGORITHM PRINCIPLE
算法原理
02 算法原理
抽象
鸟被抽象为没有质量和体积的微粒(点)，并延伸到N维空间，
粒子I 在N维空间的位置表示为矢量Xi＝(x1，x2，…，xN)，飞行速 度表示为矢量Vi＝(v1，v2，…，vN)．每个粒子都有一个由目标函
数决定的适应值(fitness value)，并且知道自己到目前为止发现的
01 算法介绍
PSO产生背景之二：人工生命
研究具有某些生命基本特征的人工系统。包括两方面的内容： 1、研究如何利用计算技术研究生物现象； 2、 研究如何利用生物技术研究计算问题。
我们关注的是第二点。已有很多源于生物现象的计算技巧，例如 神经网络和遗传算法。 现在讨论另一种生物系统---社会系统：由简 单个体粒子群优化算法PPT
01
ALGORITHM INTRODUCTION
算法简介
粒子群算法
设想这样一个场景：一群鸟在随 机搜索食物。在这个区域里只有 一块食物。所有的鸟都不知道食 物在那里。但是他们知道当前的 位置离食物还有多远。那么找到 食物的最优策略是什么呢？
最简单有效的就是搜寻目前离食 物最近的鸟的周围区域。
01 算法介绍
01 算法介绍
PSO产生背景之一:CAS
我们把系统中的成员称为具有适应性的主体(Adaptive Agent)，简称为主体。所谓具有适应性，就是指它能够 与环境以及其它主体进行交流，在这种交流的过程中 “学习”或“积累经验”，并且根据学到的经验改变自 身的结构和行为方式。整个系统的演变或进化，包括新 层次的产生，分化和多样性的出现，新的、聚合而成的、 更大的主体的出现等等，都是在这个基础上出现的。即 CAS（复杂适应系统）理论的最基本思想
电气自动化毕业设计论文8000字左右范文
论文题目：电机驱动系统的数字化控制及性能优化研究摘要本文主要研究了电机驱动系统的数字化控制及性能优化。
首先介绍了电机驱动系统的基本组成、工作原理和发展趋势，然后详细探讨了数字化控制的基本概念、电机驱动系统的数字控制器设计以及数字化控制在电机驱动系统中的应用实例。
接下来，文章分析了电机驱动系统的性能指标，并基于模型预测控制、遗传算法和粒子群优化分别进行了电机驱动系统的优化研究。
最后通过案例分析和仿真验证了所提方法的有效性。
本文的研究有助于提升电机驱动系统的控制精度和运行效率，对于推动相关领域的技术发展具有一定的理论和实际意义。
关键词：电机驱动系统；数字化控制；性能优化；模型预测控制；遗传算法；粒子群优化目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景与意义 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 论文的主要研究内容和结构 (1)第2章电机驱动系统概述 (2)2.1 电机驱动系统的基本组成 (2)2.2 电机驱动系统的工作原理 (2)2.3 电机驱动系统的发展趋势 (2)第3章电机驱动系统的数字化控制技术 (3)3.1 数字化控制的基本概念 (3)3.2 电机驱动系统的数字控制器设计 (3)3.3 数字化控制在电机驱动系统中的应用实例 (3)第4章电机驱动系统的性能优化方法 (4)4.1 电机驱动系统的性能指标分析 (4)4.2 基于模型预测控制的电机驱动系统优化 (4)4.3 基于遗传算法的电机驱动系统优化 (4)4.4 基于粒子群优化的电机驱动系统优化 (4)第5章案例分析与仿真验证 (5)5.1 案例描述 (5)5.2 控制策略的仿真建模 (5)5.3 仿真结果与分析 (5)第6章结论与展望 (6)6.1 主要研究成果总结 (6)6.2 存在的问题与未来研究方向 (6)致谢 (7)第1章绪论1.1 研究背景与意义随着工业自动化和智能化水平的不断提升，电机驱动系统作为众多机械设备的核心部件，其控制精度和运行效率对整个系统的性能至关重要。
数字电路中的逻辑门设计与优化研究
数字电路中的逻辑门设计与优化研究摘要：随着数字电路的广泛应用和需求不断增长，逻辑门的设计与优化变得越来越重要。
本论文旨在研究数字电路中逻辑门设计和性能优化的方法。
通过综合、验证和仿真等手段，分析了各种常见逻辑门的特点和性能指标。
采用优化算法对逻辑门进行优化设计，以提高电路的速度、功耗和面积等方面的性能。
通过实验验证了所提出方法的有效性和可行性。
研究结果表明，在数字电路设计中，逻辑门的优化设计可以显著提升电路的性能和可靠性，为今后更复杂的数字系统设计奠定了基础。
关键词：数字电路；逻辑门设计；性能指标引言随着数字电路的广泛应用和需求快速增长，逻辑门的设计与优化成为重要课题。
本研究旨在探讨数字电路中逻辑门的设计和性能优化方法。
通过对常见逻辑门特点和性能指标的分析，结合综合、验证和仿真等手段，提出了逻辑门优化设计的方法。
本论文还进行了实验验证，结果表明，逻辑门的优化设计能够显著提高电路的速度、功耗和面积等性能指标。
该研究对提升数字系统设计的性能和可靠性具有重要意义，并为未来研究方向提供了参考。
1.数字电路中逻辑门的特点和性能指标分析1.1.常见逻辑门的介绍常见的逻辑门包括与门（ANDgate），或门（ORgate），非门（NOTgate），异或门（XORgate），与非门（NANDgate）和或非门（NORgate）。
与门的输出仅在所有输入都为高电平时才为高电平，否则为低电平。
或门的输出只要有一个输入为高电平，则输出为高电平，否则为低电平。
非门将输入信号取反，低电平变为高电平，高电平变为低电平。
异或门的输出只有在输入信号不同时才为高电平。
与非门的输出与与门相反，即只有在所有输入为低电平时，输出才为高电平。
或非门的输出与或门相反，只有在所有输入为低电平时，输出才为高电平。
这些逻辑门在数字电路中广泛应用，可以用于实现各种复杂的逻辑运算。
1.2性能指标的说明在数字电路中，逻辑门的性能可以通过以下指标进行评估和比较。
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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
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
II
Particle swarm optimization algorithm and its
parameter set
Speciality: Information and Computing Science
Student: Ren Kan
Advisor: Xu Xiaoping
Abstract
Particle swarm optimization is an emerging global based on swarm intelligence heuristic search algorithm, particle swarm optimization algorithm competition and collaboration between particles to achieve in complex search space to find the global optimum. It has easy to understand, easy to achieve, the characteristics of strong global search ability, and has never wide field of science and engineering concern, has become the fastest growing one of the intelligent optimization algorithms. This paper introduces the particle swarm optimization basic principles, and analyzes its features. Paper around the particle swarm optimization principles, characteristics, parameters settings and applications to conduct a thorough review, focusing on a single factor analysis of variance, analysis of the particle swarm optimization algorithm in the inertia weight, acceleration factor setting the basic properties of the algorithm the impact of the experience of the algorithm given parameter setting. Finally, its future researched and prospects are proposed.
Key word：Particle swarm optimization; Parameter; Variance analysis; Optimal solution
III
目录
摘要 (II)
Abstract ............................................................................................................................. I II 1.引言. (1)
1.1 研究背景和课题意义 (1)
1.2 参数的影响 (1)
1.3 应用领域 (2)
1.4 电子资源 (2)
1.5 主要工作 (2)
2.基本粒子群算法 (3)
2.1 粒子群算法思想的起源 (3)
2.2 算法原理 (4)
2.3 基本粒子群算法流程 (5)
2.4 特点 (6)
2.5 带惯性权重的粒子群算法 (7)
2.7 粒子群算法的研究现状 (8)
3.粒子群优化算法的改进策略 (9)
3.1 粒子群初始化 (9)
3.2 邻域拓扑 (9)
3.3 混合策略 (12)
4.参数设置 (14)
4.1 对参数的仿真研究 (14)
4.2 测试仿真函数 (15)
4.3 应用单因子方差分析参数对结果影响 (33)
4.4 对参数的理论分析 (34)
5结论与展望 (39)
致谢 (43)
附录 (44)
IV。