粒子群演算法及應用
❶ 粒子群演算法在任務調度中的應用
畢業論文（設計）題目: 粒子群演算法及其在任務調度中的應用
題目類型 理論研究 題目來源 教師科研題
畢業論文（設計）時間從 2008年2月24日至 2008年6月14日
1畢業論文（設計內容要求）：
多處理機調度問題是指有n台相同的處理機和m個獨立的作業, 處理機以互不相關的方式處理作業,其中，任何作業可以在任何一台處理機上運行,但未完工前不允許中斷作業,作業也不能拆分成更小的作業,使n個作業在盡可能短的時間內由這m台相同的處理機完成。粒子群演算法是模擬鳥群覓食的過程,採用速度- 位置模型進行搜索。每個優化問題的解都是搜索空間的一隻鳥,稱為粒子,粒子群中的每個粒子通過追隨個體最優粒子和全局最優粒子進行搜索.
本課題要求學生查找資料，學習、理解、掌握遺傳演算法的基本思想，總結遺傳演算法的改進方法，選定一種粒子群演算法應用到多處理機調度問題並編程實現該演算法，對該演算法與首次最優匹配法在調度長度上進行實驗比較 。
通過本次畢業設計，學生懂得如何查找資料並對資料進行分析總結，培養科研與獨立分析問題的能力，掌握一門程序開發語言，培養程序開發技巧和能力。
❷ 粒子群演算法及其應用
既然是數學系的，可以考慮從粒子群演算法的收斂性證明和分布性檢驗方面著手，偏理論性的證明，這方面比較欠缺，有點類似於高樓地基不穩，大家卻在上面繼續壘
可以參考遺傳演算法的模式定理或隱性並行性定理等，如果能夠提出關於粒子群演算法的定理，應該足夠具有挑戰性了
還有就是對粒子群演算法進行演算法融合或改進，然後針對改進的演算法進行測試，檢驗其在函數優化等方面的效能。
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1 粒子群演算法及應用 作者 紀震，廖惠連，吳青華著 出版社 科學出版社出版時間 2009-1-1 2 粒子群優化演算法作者 李麗，牛奔著出版社 冶金工業出版社出版時間 2009-10-1 。。。此外你還可以看看關於：近似演算法，優化演算法，智能演算法一類的書籍
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❺ 粒子群演算法及應用的目錄
前言
第1章緒論
1.1最優化問題
1.1.1函數優化問題與組合優化問題
1.1.2優化演算法的發展
1.2幾種常見的啟發式演算法
1.2.1遺傳演算法
1.2.2模擬退火演算法
1.2.3人工神經網路
1.3群體智能演算法
1.3.1蟻群演算法
1.3.2粒子群演算法
1.4粒子群演算法的發展與應用
1.4.1粒子群演算法的發展
1.4.2粒子群演算法的應用
參考文獻
第2章基本粒子群演算法
2.1引言
2.2基本粒子群演算法
2.3帶慣性權重的粒子群演算法
2.3.1一般的慣性因子設計
2.3.2基於模糊系統的慣性因子的動態調整
2.4帶收縮因子的粒子群演算法
2.5與其他演算法的異同
2.5.1基於梯度的優化演算法
2.5.2進化計算方法
2.5.3蟻群演算法
2.6復雜度
2.6.1復雜度的判定標准和基本概念
2.6.2時空復雜度分析
參考文獻
第3章粒子群演算法的分析
3.1一維空間軌跡
3.1.1粒子群系統的簡化
3.1.2單個粒子的軌跡
3.2多維空間軌跡
3.2.1區域特性
3.2.2步長分析
3.3代數分析
3.3.1系統簡化
3.3.2代數觀點
3.4解析分析
3.5差分方程分析
3.5.1粒子運動軌跡的穩定性分析
3.5.2粒子運動軌跡的影響因素
3.5.3粒子運動軌跡與演算法收斂的關系
參考文獻
第4章改進的粒子群演算法及分析
4.1離散粒子群優化演算法
4.1.1二進制離散粒子群優化演算法
4.1.2改進的二值離散粒子群優化演算法
4.1.3離散量子粒子群優化演算法
4.1.4模糊離散粒子群優化演算法
4.2小生境粒子群優化演算法
4.2.1小生境粒子群演算法
4.2.2基於聚類的小生境粒子群演算法
4.2.3種群小生境粒子群演算法
4.3混合粒子群優化演算法
4.3.1基於遺傳思想改進粒子群演算法
4.3.2混沌粒子群優化演算法
4.3.3基於模擬退火的粒子群優化演算法
4.4其他粒子群改進演算法
4.4.1子矢量
4.4.2子矢量的更新過程
4.4.3參數分析
參考文獻
第5章在函數優化中的應用
5.1基準測試函數
5.2優化測試函數的分類
5.2.1無約束優化測試函數
5.2.2有約束優化測試函數
5.2.3極大極小優化測試函數
5.2.4多目標優化測試函數
5.3智能單粒子演算法優化性能
參考文獻
第6章在圖像壓縮中的應用
6.1矢量量化
6.2常用的幾種矢量量化方法
6.2.1K-means演算法
6.2.2模糊K-means演算法
6.2.3模糊矢量量化演算法
6.2.4FRLVQ演算法
6.2.5FRLVQ-FVQ演算法
6.3粒子對演算法
6.3.1粒子結構
6.3.2與傳統粒子群演算法的差異
6.3.3碼書更新過程
6.4演算法比較
參考文獻
第7章在基因聚類中的應用
7.1基因晶元技術簡介
7.2基因表達數據聚類分析
7.2.1基因表達數據分析
7.2.2聚類分析
7.3基因表達數據聚類分析
7.3.1聚類演算法的分類
7.3.2K-means聚類
7.3.3層次聚類
7.3.4自組織映射
7.3.5改進型聚類演算法
7.4粒子對演算法在基因聚類中的應用
7.4.1粒子結構
7.4.2聚類分析
7.4.3聚類結果
7.5基因聚類分析結果的評價標准
參考文獻
第8章粒子群演算法應用綜述
8.1優化問題求解
8.1.1約束優化問題求解
8.1.2規劃問題求解
8.1.3離散空間組合優化問題求解
8.2工程設計與優化領域
8.2.1電路及濾波器設計
8.2.2神經網路訓練
8.2.3控制器設計與優化
8.2.4RBF網路優化訓練舉例
8.3電力系統領域
8.3.1電容器優化配置
8.3.2最優潮流計算與無功優化控制
8.3.3機組優化組合問題
8.3.4電網擴展計劃
8.3.5電力系統恢復
8.3.6負荷經濟分配及調度
8.3.7狀態估計
8.3.8參數辨識
8.3.9優化設計
8.3.10OPF問題舉例
8.4機器人控制領域
8.4.1機器人控制與協調
8.4.2移動機器人路徑規劃
8.5交通運輸領域
8.5.1車輛路徑問題
8.5.2VRP問題舉例
8.5.3交通控制
8.6通信領域
8.6.1路由選擇及移動通信基站布置優化
8.6.2天線陣列控制
8.6.3偏振模色散補償
8.7計算機領域
8.7.1任務分配問題
8.7.2數據分類
8.7.3圖像處理
8.8工業生產優化領域
8.8.1機械領域
8.8.2化工領域
8.9生物醫學領域
8.10電磁學領域
參考文獻
附錄A粒子對演算法應用於圖像矢量量化的源代碼
附錄B智能單粒子優化演算法求解函數的源代碼
附錄C23個基準測試函數
附錄D基因聚類常用軟體
……
❻ 粒子群演算法的應用的圖書哪個好
《粒子群演算法及應用》
著者紀震, 廖惠連, 吳青華
科學出版社 2009
列舉了十幾個應用的方面，而且還有下面的分支應用，並有詳細的說明和介紹
❼ 群智能演算法及其應用的介紹
群智能演算法作為一種新興的演化計算技術，已成為越來越多研究者的關注焦點，它與人工生命，特別是進化策略以及遺傳演算法有著極為特殊的聯系。群智能理論研究領域主要有兩種演算法：蟻群演算法和粒子群優化演算法。蟻群演算法是對螞蟻群落食物採集過程的模擬，已成功應用於許多離散優化問題。粒子群優化演算法也是起源於對簡單社會系統的模擬，最初是模擬鳥群覓食的過程，但後來發現它是一種很好的優化工具。
❽ 粒子群演算法怎麼應用到實際問題中
每個粒子的位置有n維，每一維代表一個未知數
❾ 粒子群演算法及應用的介紹
粒子群演算法是一種新的模仿鳥類群體行為的智能優化演算法，現已成為進化演算法的一個新的重要分支。全書共分為八章，分別論述了基本粒子群演算法和改進粒子群演算法的原理，並且詳細介紹了粒子群演算法在函數優化、圖像壓縮和基因聚類中的應用，最後給出了粒子群演算法的應用綜述和相關程序代碼。