1. 毕业设计（论文）主要内容：
始于20世纪60年代的关于非线性模型参数估计理论的研究,直到1980年以后,Bates和Watts引入曲率度量以后,才得到较快的发展。对于一些复杂的非线性模型,传统的方法如:直接搜索法、复合形法、梯度法、变尺度法等往往只对某一类特定问题有效,且对模型的限制比较多,如可导、单峰等特性。要在测量数据处理中广泛使用非线性模型参数估计理论,必须进行大量深入细致的工作,寻找通用有效的算法。
萤火虫算法(Firefly Algorithm, FA)是由剑桥学者Yang Xin-She提出的新颖群智能优化算法,是演化计算领域中的一个新的分支。该算法通过模拟萤火虫在觅食、择偶等生活习性中产生的相互因光而吸引移动的合作行为来解决最优问题,实现寻优的目的,与最小二乘法、梯度算法、爬山算法等确定性优化方法相比,其实现较为简单,无需严格的连续、可微等条件,所需先验知识少,计算效率较高、适用范围更广。
本文在分析讨论非线性最小二乘估计的相关理论和群集智能的新进展萤火虫算法的基础上,从初始种群的产生、目标函数处理的角度改进萤火虫算法;从优化角度求解非线性最小二乘估计问题。用数值计算表明,本文算法具有收敛可靠性以及较高的收敛速度和精度,具有良好的适应性,该设计策略对于解决实际问题有较好的借鉴意义。2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。
2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。
3、整理相关的研究成果，并进行改进创新的工作。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-3周：查阅文献，完成开题报告4-6周：总体设计，完成论文综述7-10周：设计算法，功能模块设计11-13周：编码和测试14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。
4. 主要参考文献
[1]JAFARI O, AKBARI M. Optimization and simulation of micrometre-scale ring resonator modulators based on p-i-n diodes using firefly algorithm [J]. Optik - International Journal for Light and Electron Optics, 2017, 128(101-12.[2]VERMA O P, AGGARWAL D, PATODI T. Opposition and dimensional based modified firefly algorithm [J]. Expert Systems with Applications, 2016, 44(168-76.[3]郁书好. 萤火虫优化算法研究及应用[D].合肥工业大学,2015.[4]亢少将. 萤火虫优化算法的研究与改进[D].广东工业大学,2013.[5]刘长年. 基于萤火虫优化算法的回声状态网络预测控制研究[D].兰州大学,2014.
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