機(jī)電工程畢業(yè)論文開(kāi)題報(bào)告
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題 目：汽車ABS系統(tǒng)常見(jiàn)故障與分析
1. 結(jié)合畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)課題任務(wù)情況，根據(jù)所查閱的文獻(xiàn)資料，撰寫1500～2000字左右的文獻(xiàn)綜述：
1.1 蟻群算法的發(fā)展和應(yīng)用
在計(jì)算機(jī)自動(dòng)控制領(lǐng)域中, 控制和優(yōu)化始終是兩個(gè)重要問(wèn)題。使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行控制和優(yōu)化本質(zhì)上都表現(xiàn)為對(duì)信息的某種處理。隨著問(wèn)題規(guī)模的日益龐大, 特性上的非線性及不確定性等使得難以建立精確的“數(shù)學(xué)模型”。人們從生命科學(xué)和仿生學(xué)中受到啟發(fā), 提出了許多智能優(yōu)化方法, 為解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題(NP- hard 問(wèn)題) 提供了新途徑。
蟻群算法(Ant Colony Algorithm, ACA) 是Dorigo M等人于1991年提出的。經(jīng)觀察發(fā)現(xiàn), 螞蟻個(gè)體之間是通過(guò)一種稱之為信息素的物質(zhì)進(jìn)行信息傳遞的。在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中, 螞蟻能夠在它所經(jīng)過(guò)的路徑上留下該種信息素, 而且能夠感知信息素的濃度, 并以此指導(dǎo)自己的運(yùn)動(dòng)方向 。蟻群的集體行為表現(xiàn)出一種信息正反饋現(xiàn)象: 某一路徑上走過(guò)的螞蟻越多, 則后來(lái)者選擇該路徑的概率就越大。螞蟻個(gè)體之間就是通過(guò)這種信息的交流達(dá)到搜索食物的目的。它充分利用了生物蟻群通過(guò)個(gè)體間簡(jiǎn)單的信息傳遞，搜索從蟻巢至食物間最短路徑的集體尋優(yōu)特征，以及該過(guò)程與旅行商問(wèn)題求解之間的相似性。同時(shí)，該算法還被用于求解二次指派問(wèn)題以及多維背包問(wèn)題等，顯示了其適用于組合優(yōu)化問(wèn)題求解的優(yōu)越特征。
蟻群算法應(yīng)用于靜態(tài)組合優(yōu)化問(wèn)題, 其典型代表有旅行商問(wèn)題( TSP) 、二次分配問(wèn)題(QAP) 、車間調(diào)度問(wèn)題、車輛路徑問(wèn)題等。在動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用主要集中在通訊網(wǎng)絡(luò)方面。這主要是由于網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題的特殊性, 如分布計(jì)算, 隨機(jī)動(dòng)態(tài)性, 以及異步的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)更新等。例如將蟻群算法應(yīng)用于QOS組播路由問(wèn)題上, 就得到了優(yōu)于模擬退火(SA)和遺傳算法(GA)的效果。蟻群優(yōu)化算法最初用于解決TSP問(wèn)題，經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)陸續(xù)滲透到其他領(lǐng)域中，如圖著色問(wèn)題、大規(guī)模集成電路設(shè)計(jì)、通訊網(wǎng)絡(luò)中的路由問(wèn)題以及負(fù)載平衡問(wèn)題、車輛調(diào)度問(wèn)題等。蟻群算法在若干領(lǐng)域獲得成功的應(yīng)用，其中最成功的是在組合優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用。
1.2 蟻群算法求解TSP問(wèn)題
(1) TSP問(wèn)題的描述
TSP問(wèn)題的簡(jiǎn)單形象描述是:給定n個(gè)城市,有一個(gè)旅行商從某一城市出發(fā),訪問(wèn)各城市一次且僅有一次后再回到原出發(fā)城市,要求找出一條最短的巡回路徑。
(2) TSP問(wèn)題的.理論意義
該問(wèn)題是作為所有組合優(yōu)化問(wèn)題的范例而存在的。它已經(jīng)成為并將繼續(xù)成為測(cè)試新算法的標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題。這是因?yàn)�，TSP問(wèn)題展示了組合優(yōu)化的所有方面。它從概念上來(lái)講非常簡(jiǎn)單，但是其求解的難度是很大的。如果針對(duì)TSP問(wèn)題提出的某種算法能夠取得比較好的實(shí)算效果，那么對(duì)其進(jìn)行修改，就可以應(yīng)用于其他類型的組合優(yōu)化問(wèn)題并取得良好的效果。
(3) 蟻群算法求解TSP的算法流程
步驟1: nc=0(nc 為迭代步數(shù)或搜索次數(shù)); 每條邊上的Tj(0)=c(常數(shù)), 并且ΔTj=0; 放置m 個(gè)螞蟻到n 個(gè)城市上。
步驟2: 將各螞蟻的初始出發(fā)點(diǎn)置于當(dāng)前解集TABUk(s)中; 對(duì)每個(gè)螞蟻k(k=1,…,m), 按概率Pij(t)移至下一城市j; 將城市j 置于TABUk(s)中。
步驟3: 經(jīng)過(guò)n 個(gè)時(shí)刻, 螞蟻k 可走完所有的城市, 完成一次循環(huán)。計(jì)算每個(gè)螞蟻?zhàn)哌^(guò)的總路徑長(zhǎng)度Lk, 更新找到的最短路徑。
步驟4: 更新每條邊上的信息量Tij(t+n)
步驟5: 對(duì)每一條邊置ΔTij=0; nc=nc+1
步驟6: 若nc<預(yù)定的迭代次數(shù)Ncmax, 則轉(zhuǎn)步驟2; 否則, 打印出最短路徑, 終止整個(gè)程序。
1.3 蟻群算法優(yōu)缺點(diǎn)
蟻群算法是一種分布式的本質(zhì)并行算法，蟻群算法是一種正反饋算法，蟻群算法具有較強(qiáng)的魯棒性，易于與其它方法結(jié)合。但蟻群算法收斂速度慢、計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)，易于過(guò)早陷入局部最優(yōu)，不利于解決連續(xù)問(wèn)題。
1.4 蟻群算法的展望
(1) 目前大部分改進(jìn)的蟻群算法都是針對(duì)于特定問(wèn)題, 普適性不強(qiáng), 同時(shí)蟻群算法模型也不能直接應(yīng)用于實(shí)際優(yōu)化問(wèn)題。雖然正反饋機(jī)制就是一個(gè)很好的普適性模型, 但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。因此, 急需設(shè)計(jì)一種通用的蟻群算法普適性模型。
(2) 現(xiàn)階段的蟻群算法只是模擬了自然螞蟻很少一部分社會(huì)性, 例如信息素機(jī)制。仍然有很大的空間去提出更加智能化的蟻群行為。
(3) 蟻群算法目前還帶有明顯的經(jīng)驗(yàn)性, 很多結(jié)果只是建立在實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)之上, 需要逐步奠定其理論基礎(chǔ)。
因此，根據(jù)TSP問(wèn)題的特點(diǎn)，建立蟻群算法的模型，可以較好的解決此類組合優(yōu)化問(wèn)題(NP問(wèn)題)。
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2. 畢業(yè)設(shè)計(jì)任務(wù)要研究或解決的問(wèn)題和擬采用的方法：
(1)畢業(yè)設(shè)計(jì)任務(wù)要研究或解決的問(wèn)題
研究基于蟻群算法的TSP問(wèn)題，要求
�、匍喿x蟻群算法相關(guān)的論文和書籍，系統(tǒng)地了解蟻群算法相關(guān)知識(shí)和原理的目的。
②掌握旅行商問(wèn)題的基本原理和常用解決方面。
�、壅莆誐ATLAB軟件平臺(tái)的應(yīng)用和操作，學(xué)習(xí)蟻群算法模型在不同的NP問(wèn)題中的模型建立。
�、芡ㄟ^(guò)蟻群算法的仿真和分析，實(shí)現(xiàn)蟻群算法解決TSP。
(2)預(yù)期成果：
通過(guò)研究和分析各種蟻群算法模型，掌握蟻群算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)步驟，并在MATLAB環(huán)境中進(jìn)行仿真，分析蟻群算法中各關(guān)鍵參數(shù)對(duì)算法性能的影響。
針對(duì)旅行商問(wèn)題，掌握經(jīng)典算法的基本思想和解決方法，并應(yīng)用性能優(yōu)異的蟻群算法得出旅行商問(wèn)題的最佳解。
(3)擬采用的研究方法
在蟻群算法解決TSP問(wèn)題中，采用以下研究方法：
(1)研究蟻群算法的基本原理，通過(guò)仿真結(jié)果分析蟻群算法關(guān)鍵參數(shù)對(duì)算法的影響。
(2)通過(guò)理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)，討論蟻群算法的收斂性。
(3)分析旅行商問(wèn)題的經(jīng)典解決方法，并和蟻群算法解決旅行商問(wèn)題的結(jié)果進(jìn)行比較分析。
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