导读:本文包含了非精确一维搜索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:粒子群优化算法,自适应矩估计,非精确一维搜索,种群多样性
非精确一维搜索论文文献综述
蒋嫣[1]（2018）在《基于非精确一维搜索和自适应矩估计的粒子群优化算法研究》一文中研究指出粒子群优化算法(PSO)的概念相对其他群体智能算法较为简单、易于实现、需要调整的参数少,因此,得到了广泛应用。虽然PSO具有较好的全局搜索能力,但种群搜索盲目性较大,从而降低了收敛精度和速度。由于自适应矩估计算法在一定条件下具有快速的局部收敛和理想的总体收敛性,在基本粒子群优化算法寻优基础上引入自适应矩估计算法对粒子进行局部寻优,提高了粒子群在搜索空间的搜索能力;由于非精确一维搜索具有定向搜索、能够保证局部收敛的特点,引入改进的非精确一维搜索算法来加快算法的收敛速率。本文主要工作如下:(1)针对自适应粒子群优化算法(APSO)不能及时跳出局部最优点、收敛精度低下的问题,提出了基于自适应矩估计的粒子群优化算法(AdamPSO)。该算法在APSO搜索的基础上,利用自适应矩估计对每个粒子进行局部搜索,根据粒子的适应度值,来调整粒子的搜索方向,从而找到更好的解。该算法在多峰测试函数中的实验结果表明,提出的算法与基本PSO算法和同类型的基于梯度的算法相比收敛效果得到了明显地提高,并且需要更少的迭代次数。(2)针对APSO算法在搜索初期阶段容易出现重复搜索现象,导致搜索时间有所增加的问题,提出了基于非精确一维搜索和自适应矩估计的粒子群优化算法(ILS-AdamPSO)。首先,使用非精确一维搜索算法来进行确定性搜索直到种群失去多样性,其次,按照改进的速度进化方程来增加种群的多样性。最后,当种群的全局最优值经过若干迭代后仍然没有发生改变时,使用自适应矩估计算法来更新种群的全局最优点。实验结果表明,在求解多峰测试函数的最优值时,提出的算法与其他算法相比,不仅提高了粒子群在搜索空间的搜索能力,而且还使得陷入局部最优点的粒子朝着更好的解去搜索。(本文来源于《江苏大学》期刊2018-04-01）
张燕,徐尔[2]（2009）在《精确一维搜索下几种共轭梯度法的分析比较》一文中研究指出共轭梯度法是求解无约束非线性规划问题的一种重要方法.针对的几种计算公式,通过几个典型计算实例,对精确一维搜索下所述几种β_k的几种计算公式所决定的算法的收敛效果进行比较,分析了它们的数值计算过程、收敛速度及全局收敛性的优劣.(本文来源于《北京工商大学学报(自然科学版)》期刊2009年01期）
非精确一维搜索论文开题报告
（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：
共轭梯度法是求解无约束非线性规划问题的一种重要方法.针对的几种计算公式,通过几个典型计算实例,对精确一维搜索下所述几种β_k的几种计算公式所决定的算法的收敛效果进行比较,分析了它们的数值计算过程、收敛速度及全局收敛性的优劣.
（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。
非精确一维搜索论文参考文献
[1].蒋嫣.基于非精确一维搜索和自适应矩估计的粒子群优化算法研究[D].江苏大学.2018
[2].张燕,徐尔.精确一维搜索下几种共轭梯度法的分析比较[J].北京工商大学学报(自然科学版).2009