1. 毕业设计（论文）主要内容：
近年来,磁漂浮的方法测量分数电荷的实验的兴起使得Millikan油滴实验又重新站到了实验物理的前列;尽管通过繁琐的实验和运算得到了油滴电量值,但由于实验误差造成油滴电量的非整数性,使得通过寻求油滴电荷量或油滴带电量之差的最大公约数(GCD)确定基本电荷的方法难以实现。
萤火虫算法(Firefly Algorithm, FA)是由剑桥学者Yang Xin-She提出的一种基于生物群智能的随机优化算法,是继粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法等经典智能算法之后,又一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。
论文分析了Millikan油滴实验中几种常用的典型数据处理方法的优缺点,基于把最大公约数转化为线性模型的思想,运用改进萤火虫优化算法的内在的并行寻优优势,将改进萤火虫优化算法应用于数据分析,直接寻找基本电荷的大小。
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]WANG H, WANG W, ZHOU X, et al. Firefly algorithm with neighborhood attraction [J]. Information Sciences, 2017(382-383):374-87.[2]李娟,李蜀晋,胡再国. 密立根油滴实验数据分析[J]. 物理实验,2008,04:28-30.[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]胡婷婷. 萤火虫算法的理论分析及应用研究[D].西安工程大学,2015.
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