在不斷進步的時代，報告有着舉足輕重的地位，其在寫作上有一定的技巧。相信很多朋友都對寫報告感到非常苦惱吧，以下是小編爲大家整理的碩士論文開題報告範文模板，歡迎大家分享。
1、選題目的、意義。
蟻羣算法是一種基於種羣的啓發式搜索算法，由Dorigo M等人首先提出。很多研究已經證明，蟻羣算法具有很強的發現好解的能力，這是因爲該算法不僅利用了正反饋的原理，在一定程度上可以加快進化進程，而且是一種本質並行的算法，不同個體之間不斷地進行信息的交流與傳遞，從而能夠相互協作，有利於發現較好的解。蟻羣算法定義的這種分佈式問題求解模式能夠將問題求解的快速性，全局優化特徵及有限時間內答案的合理性結合起來，所以引起了許多研究者的注意。
通過相關的研究工作，目前蟻羣算法的應用領域已由當初單一的TSP領域滲透到了多個應用領域；由解決一維靜態優化問題發展到解決多維動態組合優化問題；由離散域範圍內研究逐漸拓展到連續域範圍內的研究。具體被應用於包括機器人系統，圖像處理，製造系統，車輛路徑規劃，通訊系統，工程設計以及電力系統在內的多種場合，還解決了實際系統中的資源規劃，運動規劃，數據分類等問題。
這種新興的仿生優化算法展現出勃勃生機，並已成爲可與遺傳算法相媲美的仿生優化算法
2、國內外研究綜述及本人對綜述的評價。
對蟻羣算法的研究雖然剛剛起步，但初步的研究結果已顯示出該算法在求解複雜優化問題（特別是離散優化問題）方面的優越性。蟻羣算法正在受到越來越多的人的研究和注意。
從當前可以檢索到的文獻情況看，研究和應用蟻羣優化算法的學者主要集中在比利時，意大利，英國，法國和德國等歐洲國家。日本和美國在這兩年也開始啓動對蟻羣算法的研究。我國最早研究蟻羣算法的是東北大學張紀會博士和徐心和教授。目前，蟻羣優化算法在啓發式方法範疇內已逐漸成爲一個獨立的分支。
儘管蟻羣優化的嚴格理論基礎尚未奠定，國內外的有關研究仍停留在實驗探索階段，但從當前的應用效果來看，這種新型的尋優思想具有十分光明的前景更多深入細緻的工作還有待於進一步展開。
3、研究內容、研究中所要突破的難題。
研究內容：
（1）基本蟻羣算法及其改進算法（蟻羣系統、最大—最小蟻羣系統）
（2）蟻羣算法在控制系統（滿意PID控制器參數優化、非線性方程組的'求解、Wiener模型參數辨識）中的應用
研究中所要突破的難題：
（1）蟻羣算法參數選擇很重要，選擇不當的話會出現搜索的過早停滯現象或陷入局部最優問題。
（2）蟻羣算法對非線性系統辨識中對 輸入信號的選擇是一個難點。
4、擬採取的研究方法，有何特色與創新之處。
擬採取的研究方法：將滿意PID控制器的參數優化問題，非線性方程組的求解問題，Wiener模型參數辨識問題都轉換爲求最優的問題，利用蟻羣算法求解最優問題。 特色與創新之處：一般PID控制器參數的優化的被控對象的參數是一定的，滿意PID被控對象給出的則是參數區間；蟻羣算法是一種新的並行優化算法，它有高度適應性，較強魯棒性且高效的優點，在組合優化問題中，蟻羣算法的優化性能好於遺傳算法等。用蟻羣算法解決一些傳統的方法難以解決的問題，有研究價值。
5、現有研究條件和可能存在的問題。
現有研究條件： 張宏立老師提供了些書籍資料，自己也已蒐集了一些相關技術資料。學院也爲了我們配置了性能良好的計算機還有MATLAB仿真平臺。
可能存在的問題：
（1）蟻羣算法參數選擇很重要，選擇不當的話會出現搜索的過早停止現象或陷入局部最優問題。
（2）蟻羣算法對非線性系統辨識中對輸入信號的選擇是一個難點。
6、預期的結果。
（1）提出了一種基於蟻羣算法的滿意PID控制器參數優化的方法。
（2）提出了一種基於蟻羣算法的求解非線性方程組的方法。
（3）提出了一種基於蟻羣算法的Wiener模型辨識的方法。
7、論文工作進度安排。
查閱資料，完成碩士論文的開題報告工作；
查閱相關技術資料並深入學習研究，熟悉MATLAB仿真軟件；
深入學習基本蟻羣算法及其改進算法；
深入學習蟻羣算法在控制系統中的應用；
仿真並驗證理論的正確性和方案的可行性；
撰改論文，準備論文答辯。
8、論文提綱
前言
一、緒論
二、基本蟻羣算法
三、螞蟻系統
四、最大—最小蟻羣系統
五、基於蟻羣算法的滿意PID控制器參數優化
六、基於蟻羣算法的非線性方程組的求解
七、基於蟻羣算法的Wiener模型參數辨識
結論
參考文獻（以上爲參考格式，學科專業不同、論文選題不同，可以有不同的寫作方式）
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