1. 本选题研究的目的及意义
随着科学技术的快速发展和社会信息化的不断推进，各行各业都面临着increasinglycomplex的优化问题。
传统的优化算法oftenstruggletomeetthedemandsofmodernapplications。
在此背景下，蚁群算法作为一种新型的仿生智能优化算法，凭借其独特的并行性、鲁棒性和全局搜索能力，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。
2. 本选题国内外研究状况综述
蚁群算法自1991年被提出以来，便受到了国内外学者的广泛关注，并在理论研究和应用研究方面取得了丰硕成果。
1. 国内研究现状
国内学者在蚁群算法方面展开了大量的研究工作，并在算法改进、参数优化和应用领域取得了一些进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将从蚁群算法的基本原理出发，结合matlab软件的强大功能，实现蚁群算法的仿真模拟，并将其应用于路径规划和函数优化等工程问题。
具体研究内容如下：1.深入研究蚁群算法的基本原理、算法流程、关键参数，以及算法的优缺点和适用范围。
2.利用matlab软件构建蚁群算法的仿真模型，并通过实验验证算法的有效性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，以蚁群算法的基本原理为基础，结合matlab软件的仿真功能，对蚁群算法进行深入研究，并将其应用于工程实际问题。
具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外关于蚁群算法的最新研究成果，了解算法的最新进展、应用现状以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.算法设计与实现阶段：深入研究蚁群算法的基本原理、算法流程和关键参数，利用matlab软件编写蚁群算法的程序代码，并构建仿真模型，对算法的性能进行测试和分析。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.将蚁群算法与matlab软件结合，构建一个通用的蚁群算法求解平台，可以方便地应用于不同类型的工程问题。
2.针对路径规划和函数优化问题，设计基于蚁群算法的优化模型，并通过仿真实验验证算法的性能，为实际应用提供参考依据。
3.对比分析不同参数设置对蚁群算法性能的影响，为参数优化提供理论指导。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王圣尧, 刘超. 基于改进蚁群算法的无人机航迹规划[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 252-259.
2. 张晓华, 孙增果. 改进蚁群算法求解带时间窗的车辆路径问题[j]. 计算机应用, 2018, 38(10): 2952-2957.
3. 李明, 张强, 王伟. 基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划[j]. 控制与决策, 2019, 34(09): 1913-1920.
