1. 1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
一、 前言部分：要叙述了优化、智能优化算法等概念和其出现的历史背景，引出差分算法，并叙述其研究背景； 二、主体部分，对仿生算法的原理，流程做详细介绍，重点将其用于解决实际问题。 1）第1到2周：熟悉背景；查阅指定的参考文献；初步了解题目意思，基本理解大体框架； 2）第3-4周：资料收集，制定论文撰写计划，对照资料，完成开题报告和任务书； 3）第5周到第10周：解决理论和计算问题，撰写论文； 4）第11周到第12周：修改打印论文 5）作好准备答辩。 三、 论文的要求 叙述清楚，理论严密，数据准确可靠。
2. 参考文献（不低于12篇）
[1]高尚, 杨靖宇. 群智能算法及其应用[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2006 [2]Kennedy J, Eberhart R. Particle swarm optimization[C]. IEEE international Conference on Neural Networks, Perth, Australia 1995: 1942-1948 [3]Shelokar P S, Siarry P, Jayaraman V K. Particle swarm and ant colony algorithms hybridized for improved continuous optimization[J]. Applied Mathematics and Computation, 2007, 188(1): 129-142 [4]席裕庚, 柴天佑, 恽为民. 遗传算法综述[J]. 控制理论与应用, 1996, 13(6): 697-708 [5]李晓磊, 钱积新, 基于分解协调的人工鱼群优化算法研究[J]. 电路与系统学报, 2002, 8(1): 1-6 [6]沈斌, 江维, 胡中功. 三种现代优化算法的比较研究[J]. 自动化与仪器仪表, 2009, 3: 111-113 [7]沈艳, 郭兵, 古天详. 粒子群优化算法及其与遗传算法的比较[J]. 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 696-699 [8]姜启源. 数学模型[M]. 北京: 高等教育出版社, 1992
[9] Elbeltagi E, Hegazy T , Grierson D.Comparison among five evolutionary -based optimization algorithm[ J] .Advanced Engineering Informatics, 2005 , 19:43 -53.
[10]王辉, 钱锋. 群体智能优化算法[J]. 化工自动化及仪表, 2007, 34(5):7-13. [11]黄友锐.智能优化算法及其应用[M].北京:国防工业出版社,2008
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