导读:本文包含了智能最优化算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,智能,航迹,无人机,神经网络,人工智能,阵列。
智能最优化算法论文文献综述
杨爽[1]（2019）在《群智能优化算法在路径规划中的应用》一文中研究指出本文对群智能的理论内涵进行分析,然后从人工鱼群算法、蚁群算法以及粒子群算法叁个角度分析群智能优化算法在移动机器人规划中的应用现状,然后对以上叁种算法的性能做比较。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年23期）
徐玲,祝军[2]（2019）在《制药智能工厂生产物流调度系统柔性管控优化算法》一文中研究指出本文以无极限的口服液灭菌生产物流线调度系统为实验载体,针对多AGV/RGV复杂调度算法、动态实时调度算法和路径冲突重调度算法等方面进行研究,实现了制药企业灭菌生产物流线调度系统柔性管控功能的优化,提高了口服液灭菌生产线的效率。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年22期）
徐向艺,张国平[3]（2019）在《基于智能优化算法的神经网络安全设计与优化研究》一文中研究指出为了提高神经网络安全性能,本文引入智能优化算法,通过划分网络危险等级,对神经网络安全进行有效评估,利用蚁群算法,对参数进行反复训练,完成网络安全预测。检验结果表明,本文提出的优化研究方案对神经网络安全性能的提升有所帮助。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2019年11期）
孙虎,韩景森,高慧敏[4]（2019）在《混合智能优化算法在光伏最大功率点跟踪技术的应用》一文中研究指出针对传统的光伏最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)技术因外界环境发生变化而导致失效这一现象,采用粒子集群算法与遗传算法相结合的混合智能优化算法,首先通过粒子集群算法进行全局搜索,确定最大值所在的区域,再利用遗传算法的局部搜索能力,对最大值附近的空间进行搜索.混合智能优化算法可以大大提高搜索的速度和精度,仿真实验验证了该算法的优越性.(本文来源于《嘉兴学院学报》期刊2019年06期）
王善立,成天乐[5]（2019）在《基于两阶段智能优化算法的电动汽车换电站选址》一文中研究指出在"集中充电,统一配送"的电动汽车运营模式下,文章提出一种初选、精选两阶段优化方法,并运用该方法对某区域的电池更换站进行规划,表明该方法可行、有效。(本文来源于《电工技术》期刊2019年20期）
张晶,潘玉霞[6]（2019）在《群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度研究》一文中研究指出针对传统的船舶信息管理任务调度模型的调度平均等待时间长的问题,研究群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度模型。根据群智能优化算法理论,将调度过程中的船舶看作粒子,根据实际调度需求设定调度模型的参数。为缩短船舶调度平均等待时间,规划船舶调度的目标函数以及约束条件。计算粒子适应度,将粒子与任务分配一一映射,根据船舶可信度计算得到局部粒子最优解,更新粒子位置直至出现最优调度解,完成船舶信息管理任务批量流水调度模型的构建。通过与传统调度模型的对比仿真实验,验证构建的基于群智能优化算法的船舶调度模型能够缩短传统调度模型2/3的平均调度等待时间,提高了调度效率。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年20期）
杨正辉,魏子卿,张晓,卢建春[7]（2019）在《针对南海第一岛链的敏捷卫星智能优化算法》一文中研究指出考虑敏捷卫星姿态机动时间、电源能量、存储容量等约束条件,建立基于遗传优化求解算法的任务规划与调度数学模型,并对南海第一岛链25个点目标进行规划和仿真验证,并分析了观测目标的完成率。结果表明,调用该算法可实现在俯仰角度尽量趋于0时,观测目标不少于20个,任务完成率达到80%以上。本文提出的算法为后续解决智能化的多星多约束条件任务规划数学优化调度问题提供了理论与技术基础。(本文来源于《第六届高分辨率对地观测学术年会论文集（上）》期刊2019-09-20）
韩毅,徐梓斌,张亮,邓丽丽[8]（2019）在《国外新型智能优化算法——海鸥优化算法》一文中研究指出近年来,随着人工智能的发展,越来越多的学者致力于新型智能优化算法的设计和开发。2019年,文献[1]提出了一种受自然界海鸥启发的新颖全局优化算法——海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm, SOA)。与其他智能优化算法类似,海鸥优化算法也是基于种群的算法,模拟了海鸥群体的迁徙和攻击行为。(本文来源于《现代营销(经营版)》期刊2019年10期）
朱莉凯,沈朝萍,沈宝国,杨文杰[9]（2019）在《无人机航迹规划群智能优化算法综述》一文中研究指出无人机航迹规划是指严格按照给定任务规划出满足具体约束条件的飞行轨迹。航迹规划的优劣直接决定任务完成与否。因此,航迹规划的进一步研究成为无人机技术研究的重点项目。文中介采用叁种不同算法综述了群智能化算法以及存在的优缺点,同时,对未来无人机航迹规划群智商能优化算法的发展前景进行了展望。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2019年08期）
韩毅,徐梓斌,沈国珍,张亮[10]（2019）在《国外新型智能优化算法——口孵鱼算法》一文中研究指出目前,由于工程领域中获得复杂问题最优解具有相当大的难度,工程师们只能退而求其次,寄希望于在有限的时间内获取问题的近似最优解。在此背景下,众多智能优化算法相继问世。文献[1]提出了一种受自然界口孵鱼启发的新颖全局优化算法。口孵鱼算法(Mouth Brooding Fish Algorithm, MBFA)模拟生物在生态系统中生存和繁殖所采用的共生交互策略,口孵鱼利用大嘴作为保护幼鱼免受外界危险的屏障,算法考虑了口孵鱼的运动行为、移动距离和在母鱼口附近对幼鱼的散布行为,提出了口孵鱼运动、幼鱼散布和保护行为算子,帮助算法寻找潜在的最佳方案。(本文来源于《现代营销(经营版)》期刊2019年09期）
智能最优化算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文以无极限的口服液灭菌生产物流线调度系统为实验载体,针对多AGV/RGV复杂调度算法、动态实时调度算法和路径冲突重调度算法等方面进行研究,实现了制药企业灭菌生产物流线调度系统柔性管控功能的优化,提高了口服液灭菌生产线的效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
智能最优化算法论文参考文献
[1].杨爽.群智能优化算法在路径规划中的应用[J].电子技术与软件工程.2019
[2].徐玲,祝军.制药智能工厂生产物流调度系统柔性管控优化算法[J].电子技术与软件工程.2019
[3].徐向艺,张国平.基于智能优化算法的神经网络安全设计与优化研究[J].信息技术与信息化.2019
[4].孙虎,韩景森,高慧敏.混合智能优化算法在光伏最大功率点跟踪技术的应用[J].嘉兴学院学报.2019
[5].王善立,成天乐.基于两阶段智能优化算法的电动汽车换电站选址[J].电工技术.2019
[6].张晶,潘玉霞.群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度研究[J].舰船科学技术.2019
[7].杨正辉,魏子卿,张晓,卢建春.针对南海第一岛链的敏捷卫星智能优化算法[C].第六届高分辨率对地观测学术年会论文集（上）.2019
[8].韩毅,徐梓斌,张亮,邓丽丽.国外新型智能优化算法——海鸥优化算法[J].现代营销(经营版).2019
[9].朱莉凯,沈朝萍,沈宝国,杨文杰.无人机航迹规划群智能优化算法综述[J].数字技术与应用.2019
[10].韩毅,徐梓斌,沈国珍,张亮.国外新型智能优化算法——口孵鱼算法[J].现代营销(经营版).2019
论文知识图
