1. 毕业设计（论文）主要内容：
1）学习并掌握QPSO（量子粒子群）算法和DE（差分进化）算法；2）建立两种算法的混合优化策略；3）编写相关的算法程序，并与传统算法进行对比验证。
**********************此题目对Matlab编程水平要求较高*********************
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1）要求完成英文翻译一篇，字数不少于5000字；2）要求按时间节点完成开题报告；3）要求按时间节点完成毕业论文一篇，条件成熟可以投稿；4）采用Matlab软件编写仿真验证程序；5）全文参考文献不少于30篇，其中外文文献不少于15篇。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
2016-03-15之前，完成文献查阅、英文翻译和开题报告；2016-04-25之前，提交阶段性研究成果；2016-05-30之前，提交正式毕业论文。
4. 主要参考文献
[1] 方伟, 孙俊, 谢振平, 等. 量子粒子群优化算法的收敛性分析及控制参数研究 [J]. 物理学报, 2010, 59(6): 3686~3694[2] Sun Jun, Fang Wei, Vasile Palade, et al. Quantum-behaved Particle Swarm Optimization with Gaussian Distributed Local Attractor Point [J]. Applied Mathematics and Computation, 2011, 218: 3763~3775[3] 刘波, 王凌, 金以慧. 差分进化算法研究进展 [J]. 控制与决策, 2007, 22(7): 721~729
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