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计算机网络技术专业毕业论文题目
你是不是在为选计算机网络技术专业毕业论文题目烦恼呢?以下是我为大家整理的关于计算机网络技术专业毕业论文题目，希望大家喜欢!
1. 基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究
2. 基于Spark平台的恶意流量监测分析系统
3. 基于MOOC翻转课堂教学模式的设计与应用研究
4. 一种数字货币系统P2P消息传输机制的设计与实现
5. 基于OpenStack开放云管理平台研究
6. 基于OpenFlow的软件定义网络路由技术研究
7. 未来互联网试验平台若干关键技术研究
8. 基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究
9. 基于网络化数据分析的社会计算关键问题研究
10. 基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用
11. 基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究
12. “网络技术应用”微课程设计与建设
13. 移动互联网环境下用户隐私关注的影响因素及隐私信息扩散规律研究
14. 未来互联网络资源负载均衡研究
15. 面向云数据中心的虚拟机调度机制研究
16. 基于OpenFlow的数据中心网络路由策略研究
17. 云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究
18. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究
19. 基于遗传算法的云计算任务调度算法研究
20. 基于OpenStack开源云平台的网络模型研究
21. SDN控制架构及应用开发的研究和设计
22. 云环境下的资源调度算法研究
23. 异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究
24. OpenFlow网络中QoS管理系统的研究与实现
25. 云协助文件共享与发布系统优化策略研究
26. 大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究
27. 数据中心网络节能路由研究
28. Hadoop集群监控系统的设计与实现
29. 网络虚拟化映射算法研究
30. 软件定义网络分布式控制平台的研究与实现
31. 网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究
32. 基于流聚类的网络业务识别关键技术研究
33. 基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究
34. 未来网络虚拟化资源管理机制研究
35. 大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究
36. 数据中心网络的流量管理和优化问题研究
37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究
38. 基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现
39. P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究
40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究
41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究
42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现
43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现
44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究
45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现
46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究
47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究
48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究
49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现
50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究
51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发
52. 数据挖掘技术在网络教学中的应用研究
53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究
54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究
55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计
56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计
57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究
58. 基于SDN的网络流量工程研究
59. 基于博弈论的云计算资源调度方法研究
60. 基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现
61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现
62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护
63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究
64. 基于大数据的网络用户行为分析
65. 基于机器学习的P2P网络流分类研究
66. 移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究
67. 基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现
68. 面向SDN的流量调度技术研究
69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现
70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究
71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究
72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究
73. 基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究
74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究
75. 虚拟网络映射策略与算法研究
76. 互联网流量特征智能提取关键技术研究
77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究
78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现
79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究
80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现
81. 基于SDN的信息网络的设计与实现
82. 基于网络编码的数据通信技术研究
83. 计算机网络可靠性分析与设计
84. 基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究
85. 城市电子商务物流网络优化设计与系统实现
86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究
87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术
88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究
89. 网络流量模型化与拥塞控制研究
90. 计算机网络脆弱性评估方法研究
91. Hadoop云平台下调度算法的研究
92. 网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究
93. 高性能网络虚拟化技术研究
94. 互联网流量识别技术研究
95. 虚拟网络映射机制与算法研究
96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究
97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究
98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究
99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究
100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建
101. 基于连接度量的社区发现研究
102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究
103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究
104. P2P资源共享系统中的资源定位研究
105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究
106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究
107. 基于MongoDB的云监控设计与应用
108. 基于流量监测的网络用户行为分析
109. 移动社交网络平台的研究与实现
110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现
111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现
112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究
113. 集群负载均衡关键技术研究
114. 云环境下作业调度算法研究与实现
115. 移动互联网终端界面设计研究
116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究
117. pc集群作业调度算法研究
118. 内容中心网络网内缓存策略研究
119. 内容中心网络的路由转发机制研究
120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究
深度嵌入聚类算法研究 基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现 基于动力学模型的属性网络重叠社团发现 基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究 公交线路准点预测方法研究 基于深度学习的医学图像分割算法研究 基于CNN的高速公路流量预测 服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发 基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究 基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现 基于CRF的初等数学命名实体识别 基于多尺度 CNN的图片语义分割研究 基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究 基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现 基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现 分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究 基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现 表情识别应用系统的设计与实现 基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究 多源数据库数据采集系统设计与实现 基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现 矩阵分解中的流形结构学习研究 基于无监督的OSN恶意账号检测 深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用 用户评分的隐式成分信息的研究 线性规划求解算法的实现与应用 基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计 基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现 基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现 复杂网络关键节点识别算法比较研究 基于对抗网络和知识表示的可视问答 基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理 匿名可信身份共享区块链的设计与实现 基于图像的场景分类算法的设计与实现 恶意APK静态检测技术研究与实现 车辆再识别技术研究
编码过程（解码道理相同）：步骤 词典 输出 对应字符 (1)a (2)b (3)c1 (4)ab 1 a 2 (5)ba 2 b3 (6)abc 4 ab4 (7)cb 3 c5 (8)bab 5 ba 6 (9)baba 8 bab7 (10)aa 1 a8 (11)aaa 10 aa9 (12)aaaa 11 aaa10 1最后输出结果：1 2 4 3 5 8 1 10 11 1
LZW算法全名叫做Lempel-Ziv-Welch Encoding，是一种数据压缩算法，它是有专利的，不过现今大部分专利都己经过期。它可以对文本进行简单的压缩，压缩比对于一般场合还是可以适用的，另外使用的比较多的就是GIF图像了。LZW算法中有几个比较重要的概念：字符，字符串，编码表。它把数据流看成一个字符序列，并将字符序列组织成一系列的字符串，并给每个字符串一个编码，最后存储的就是字符串的编码，这样就节省了空间。如将ababba表示为编码1532，而1523用12bit就可以表示出来，比原来5*8bit就节省了不少空间。LZW的编码表是动态创建的，并且通过编码后的数据流可以恢复出与编码时同样的编码表，这样在数据存储与传输的时候就不需要保存原始的编码表，这也是与一些在编码之前就有固定的编码表的算法有着巨大的区别。1.编码过程：LZW是一个固长编码的算法的，即对于每一个字符或字符串的编码都是等长的。为了说明的方便，我决定用16bit作为编码，前255作为字符编码，256，257另作它用，这将在3中进行说明。所以字符串的编码将从258开始。编码的整个过程如下：1. 初始化编码表，编码起始号，并置当前字符串为空；2. 读入一个字符，如果为EOF，输出当前字符串，并结束，否则进入3；3. 将新读入的字符与当前字符串组成新的字符串，如果新的字符串在编码表中出现，则继续进行2，否则进入4；4. 将新的字符串加入到编码表中，分配编号，设当前字符串的长度为N，输入新字符串的N-1长度前缀的编码，并将当前字符串置为当前字符串的一个长度为1的后缀，再执行2。2.解码过程：对于解码，唯一需要知道的就是编码的长度了，每次从编码流中读取相应bit的长度，就形成一个编码，再通过该编码从编码表中找出相对应的串输出即可。由于没有存储编码时对应的编码表，在译码时需要同时构造编码表。译码过程如下：1. 初始化编码表，并置前一个编码为空；2. 取一个编码，如果编码为结束，则结束。否则进行3；3. 输出编码所代表的字符串，如果前一个编码不为空，将前一个编码的字符串与当前字符串的第一个字符作为新的串加入编码表中，置前一个编码为当前编码，并执行2。
LZW算法又叫“串表压缩算法”就是通过建立一个字符串表，用较短的代码来表示较长的字符串来实现压缩。 LZW压缩算法是Unisys的专利，有效期到2003年，所以对它的使用已经没有限制了
人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
下一页分享更优秀的<<<人工智能的毕业论文范文
开始用的PaperEasy论文修改助手，80%的重复率，自己觉得麻烦就直接选择人工降重。学校那边也没有什么问题，总之过了就好！8并不适合歌手自带伴奏的场合，所以，控制时间一般不能取的太长。现场演出中的效果完全凭借调音师的耳力功夫和对歌曲的熟悉长度了。很难实现的原因在于，很多歌曲，不是人们无法做到几分钟的控制延时，而是这样做的后果会导致音乐整体气氛的破坏，该大的时候却大不了，即该小的时候声音不小了、2秒，不能长达一首歌曲的长度。原因也很简单，唯一可行的方法是先期对各个音频进行音量统一标准化，但这需要时间，到高潮部分音量才明显增大。软件是很难判断出该歌曲的最大音量在哪里，有多大，尤其是用录音磁带时就更没办法了。理论上来说，通过电子电路是可以实现自动音量控制（ALC）的，利用音量采样控制音量的忽大忽小，但控制时间一般只有1、伴奏在音乐的开始部分音量都是比较偏小的关于楼主的要求目前是没有办法通过软件或硬件实现的
降重软件主要是为了有论文降重需求的用户提供一些降重的辅助功能，主要包括：句子修改：对200字以内的句子或者段落进行修改，主要为同义词替换。整篇修改：对5w字数以内的文章进行整体的修改。因为软件的修改功能是靠固定的程序算法，经常会出现转换生硬，语义不通，逻辑混乱的问题，目前所有降重辅助软件都是这样，所以起到的作用比较有限，仅仅可以把降重软件当成是辅助工具，软件处理过后再进行人工修改调整，这样还是可以起到一定作用的。现在市面上的降重软件有收费的和免费的，功能大体类似，付费的比免费的功能多一些，效果稍好一些。一般30-80一个月，免费的与付费的相比没有同义词替换功能，提供的修改选项少一些。这类软件现在有好多，我只接触过一种叫papersee的，同寝同学用过。
目前对学术不端行为的处罚越来越严重, 90%的高校采用的是中国知网的学术不端检测系统(简称“知网查重”)，知网重复率是评判每位毕业生是否抄袭的唯一标准，当我们拿到查重率过高的检测报告后，大学生们忙于找工作而忙于太多时间去自己动手人工修改降重。于是乎就会找一些自动论文降重修改重复率的软件下载寻求一种快速降低论文重复率的工具。自动降重软件也称机器降重。先不说自动修改降重质量好不好，靠不靠谱，怎么样。自动修改降重软件或者网站也比较多的，那么，论文降重修改重复率的软件有哪些，小编来汇总一下：首先推荐一个人工手动降重修改的网站——PaperEasy：PaperEasy作为论文降重第一品牌，全部为高校研究生以上高素质人才专业对口人工降重，并非自动降重修改软件。已经帮助修改论文2万多人次！强大的一手老师资源迅速帮你解决论文重复率过高的修改难题，PaperEasy真正的做到让您的Paper So Easy！下面我们总结一些自动修改降重的软件或者网站：1、云批改官网介绍：赛涛“云批改”是一款基于系统检测和人工修改文档的在线交易平台且为论文修改群体和学术精英，提供两项主要服务。为修改需求者提供论文指导修正和检测的一体化服务。为批改者提供兼职赚取佣金的服务。目前官网打不开了！2、PaperYY官网是这样介绍：大数据ai算法，通过千万降重语句训练，达到针对毕业论文优化效果。速度快，最快只需几分钟即可出降重结果。价格廉价，比检测费用还低。对于高重复率的文章，效果明显。机器降重的准确性欠缺，需要后期人工校对。无售后服务，降重比例浮动不定。3、papertime论文时间官网介绍：开启真正免费论文查重时代，首家独创同步在线改重，实时查重；边修改边检测，修改哪里检测哪里；享受智能查重带来的美妙体验！最后要说明的是，机器降重简单快捷，更优惠，但是不足之处也是明显的，降重比较死板，重复率降低何种程度不可知，修改的准确性难以保证，最终还是需要人工来作最后的处理。自动降重软件无非就是一些同义词替换，主动句转化为被动句等。好比手工馒头总比机器馒头更有品味。这里笔者推荐有时间还是尽量自己人工修改重复率，如果实在没有时间那就找人工降重网站如：PaperEasy的人工降重服务。真正的做到让您的Paper So Easy！
这个比较专业，为什么不去请教一下数学系的教授？
好的，只要编程的吗。
毕业论文（设计）题目: 粒子群算法及其在任务调度中的应用 题目类型 理论研究 题目来源 教师科研题 毕业论文（设计）时间从 2008年2月24日至 2008年6月14日 1毕业论文（设计内容要求）： 多处理机调度问题是指有n台相同的处理机和m个独立的作业, 处理机以互不相关的方式处理作业,其中，任何作业可以在任何一台处理机上运行,但未完工前不允许中断作业,作业也不能拆分成更小的作业,使n个作业在尽可能短的时间内由这m台相同的处理机完成。粒子群算法是模拟鸟群觅食的过程,采用速度- 位置模型进行搜索。每个优化问题的解都是搜索空间的一只鸟,称为粒子,粒子群中的每个粒子通过追随个体最优粒子和全局最优粒子进行搜索. 本课题要求学生查找资料，学习、理解、掌握遗传算法的基本思想，总结遗传算法的改进方法，选定一种粒子群算法应用到多处理机调度问题并编程实现该算法，对该算法与首次最优匹配法在调度长度上进行实验比较 。 通过本次毕业设计，学生懂得如何查找资料并对资料进行分析总结，培养科研与独立分析问题的能力，掌握一门程序开发语言，培养程序开发技巧和能力。
目标函数是什么 还有约束条件
（以下描述，均不是学术用语，仅供大家快乐的阅读） 工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）是一种模仿蜜蜂采蜜机理而产生的群智能优化算法。其原理相对复杂，但实现较为简单，在许多领域中都有研究和应用。 人工蜂群算法中，每一个蜜源的位置代表了待求问题的一个可行解。蜂群分为采蜜蜂、观察蜂和侦查蜂。采蜜蜂与蜜源对应，一个采蜜蜂对应一个蜜源。观察蜂则会根据采蜜蜂分享的蜜源相关信息选择跟随哪个采蜜蜂去相应的蜜源，同时该观察蜂将转变为侦查蜂。侦查蜂则自由的搜索新的蜜源。每一个蜜源都有开采的限制次数，当一个蜜源被采蜜多次而达到开采限制次数时，在该蜜源采蜜的采蜜蜂将转变为侦查蜂。每个侦查蜂将随机寻找一个新蜜源进行开采，并转变成为采蜜蜂。下面是我的实现方式（我的答案）： 1． 三种蜜蜂之间可以相互转化。 采蜜蜂->观察蜂：有观察蜂在采蜜过程中发现了比当前采蜜蜂更好的蜜源，则采蜜蜂放弃当前蜜源转而变成观察蜂跟随优质蜜源，同时该观察蜂转变为采蜜蜂。 采蜜蜂->观察蜂：当该采蜜蜂所发现的蜜源被开采完后，它会转变为观察蜂去跟随其他采蜜蜂。 采蜜蜂->侦查蜂：当所有的采蜜蜂发现的蜜源都被开采完后，采蜜蜂将会变为侦查蜂，观察蜂也会变成侦查蜂，因为大家都无蜜可采。 侦查蜂->采蜜蜂、观察蜂：侦查蜂随机搜索蜜源，选择较好的数个蜜源位置的蜜蜂为采蜜蜂，其他蜜蜂为观察蜂。 2.蜜源的数量上限 蜜源的数量上限等于采蜜蜂的数量上限。初始化时所有蜜蜂都是侦查蜂，在这些侦查蜂所搜索到的蜜源中选出数个较优的蜜源，发现这些蜜源的侦查蜂变为采蜜蜂，其他蜜蜂变为观察蜂。直到所有的蜜源都被开采完之前，蜜源的数量不会增加，因为这个过程中没有产生侦查蜂。所有的蜜源都被开采完后，所有的蜜蜂再次全部转化为侦查蜂，新的一轮蜜源搜索开始。也可以在一个蜜源开采完时马上产生一个新的蜜源补充，保证在整个开采过程中蜜源数量恒定不变。 蜜源的开采实际上就是观察蜂跟随采蜜蜂飞向蜜源的过程。得到的下一代的位置公式如下： 表示第i只观察蜂在第t代时随机选择第r只采蜜蜂飞行一段距离，其中R为（-1，1）的随机数。 一只观察蜂在一次迭代过程中只能选择一只采蜜蜂跟随，它需要从众多的采蜜蜂中选择一只来进行跟随。观察蜂选择的策略很简单，随机跟随一只采蜜蜂，该采蜜蜂发现的蜜源越优，则选择它的概率越大。 是不是很像轮盘赌，对，这就是轮盘赌，同时我们也可以稍作修改，比如将勤劳的小蜜蜂改为懒惰的小蜜蜂，小蜜蜂会根据蜜源的优劣和距离以及开采程度等因素综合来选择跟随哪只采蜜蜂（虽然影响不大，但聊胜于无）。 忘记了轮盘赌的小伙伴可以看一下 优化算法笔记（六）遗传算法 。 下面是我的人工蜂群算法流程图又到了实验环节，参数实验较多，全部给出将会占用太多篇幅，仅将结果进行汇总展示。 实验1：参数如下 上图分别为采蜜蜂上限为10%总数和50%总数的情况，可以看出当采蜜蜂上限为10%总群数时，种群收敛的速度较快，但是到最后有一个点死活不动，这是因为该点作为一个蜜源，但由于适应度值太差，使用轮盘赌被选择到的概率太小从而没有得到更佳的蜜源位置，而因未开采完，采蜜蜂又不能放弃该蜜源。 看了看采蜜蜂上限为50%总群数时的图，发现也有几个点不动的状态，可以看出，这时不动的点的数量明显多于上限为10%总数的图，原因很简单，采蜜蜂太多，“先富”的人太多，而“后富”的人较少，没有带动“后富者”的“先富者”也得不到发展。 看看结果 嗯，感觉结果并没有什么差别，可能由于问题较简单，迭代次数较少，无法体现出采蜜蜂数对于结果的影响，也可能由于蜜源的搜索次数为60较大，总群一共只能对最多20*50/60=16个蜜源进行搜索。我们将最大迭代次数调大至200代再看看结果 当最大迭代次数为200时，人工蜂群算法的结果如上图，我们可以明显的看出，随着采蜜蜂上限的上升，算法结果的精度在不断的下降，这也印证了之前的结果，由于蜜源搜索次数较大（即搜索深度较深）采蜜蜂数量越多（搜索广度越多），结果的精度越低。不过影响也不算太大，下面我们再来看看蜜源最大开采次数对结果的影响。 实验2：参数如下 上图分别是蜜源开采限度为1,20和4000的实验。 当蜜源开采上限为1时，即一个蜜源只能被开采一次，即此时的人工蜂群算法只有侦查蜂随机搜索的过程，没有观察蜂跟随采蜜蜂的过程，可以看出图中的蜜蜂一直在不断的随机出现在新位置不会向某个点收敛。 当蜜源开采上限为20时，我们可以看到此时种群中的蜜蜂都会向一个点飞行。在一段时间内，有数个点一动不动，这些点可能就是采蜜蜂发现的位置不怎么好的蜜源，但是在几次迭代之后，它们仍会被观察蜂开采，从而更新位置，蜜源开采上限越高，它们停顿的代数也会越长。在所有蜜蜂都收敛于一个点之后，我们可以看到仍会不断的出现其他的随机点，这些点是侦查蜂进行随机搜索产生的新的蜜源位置，这些是人工蜂群算法跳出局部最优能力的体现。 当蜜源开采上限为4000时，即不会出现侦查蜂的搜索过程，观察蜂只会开采初始化时出现的蜜源而不会采蜜蜂不会有新的蜜源产生，可以看出在蜂群收敛后没有出现新的蜜源位置。 看看最终结果，我们发现，当蜜源开采上线大于1时的结果提升，但是好像开采上限为5时结果明显好于开采次数上限为其他的结果，而且随着开采次数不断上升，结果在不断的变差。为什么会出现这样的结果呢？原因可能还是因为问题较为简单，在5次开采的限度内，观察蜂已经能找到更好的蜜源进行开采，当问题较为复杂时，我们无法知晓开采发现新蜜源的难度，蜜源开采上限应该取一个相对较大的值。当蜜源开采限度为4000时,即一个蜜源不可能被开采完(开采次数为20(种群数)*200(迭代次数)),搜索的深度有了但是其结果反而不如开采限度为几次几十次来的好,而且这样不会有侦查蜂随机搜索的过程,失去了跳出局部最优的能力。 我们应该如何选择蜜源的最大开采次数限制呢？其实，没有最佳的开采次数限制，当适应度函数较为简单时，开采次数较小时能得到比较好的结果，但是适应度函数较复杂时，经过试验，得出的结果远差于开采次数较大时。当然，前面就说过，适应度函数是一个黑盒模型，我们无法判断问题的难易。那么我们应该选择一个适中的值，个人的选择是种群数的倍到总群数的2倍作为蜜源的最大开采次数，这样可以保证极端情况下，1-2个迭代周期内小蜜蜂们能将一个蜜源开采完。 人工蜂群算法算是一个困扰我比较长时间的算法，几年时间里，我根据文献实现的人工蜂群算法都有数十种，只能说人工蜂群算法的描述太过模糊，或者说太过抽象，研究者怎么实现都说的通。但是通过实现多次之后发现虽然实现细节大不相同，但效果相差不多，所以我们可以认为人工蜂群算法的稳定性比较强，只要实现其主要思想即可，细节对于结果的影响不太大。 对于人工蜂群算法影响最大的因素还是蜜源的开采次数限制，开采次数限制越大，对同一蜜源的开发力度越大，但是分配给其他蜜源的搜索力度会相对减少，也会降低蜂群算法的跳出局部最优能力。可以动态修改蜜源的开采次数限制来实现对算法的改进，不过效果不显著。 其次对于人工蜂群算法影响是三类蜜蜂的搜索行为，我们可以重新设计蜂群的搜索方式来对算法进行改进，比如采蜜蜂在开采蜜源时是随机飞向其他蜜源，而观察蜂向所选的蜜源靠近。这样改进有一定效果但是在高维问题上效果仍不明显。 以下指标纯属个人yy,仅供参考 目录 上一篇 优化算法笔记（七）差分进化算法 下一篇 优化算法笔记（九）杜鹃搜索算法 优化算法matlab实现（八）人工蜂群算法matlab实现
@[toc] 摘要：人工蜂群算法(artificial bee colony，ABC)是由土耳其学者Karaboga 于 2005 年提出，它是模拟蜜蜂的采蜜行为来解决生活中一些多维和多模的优化问题，它最初应用于数值优化问题，自提出以来受到了众多学者极大的关注，并广泛应用到神经网络、数据挖掘、工程应用、图像识别等多个领域。 在 ABC 算法里，用蜜源的位置来表示解，用蜜源的花粉数量表示解的适应值。所有的蜜蜂划分为雇佣蜂、跟随蜂、探索蜂三组。雇佣蜂和跟随蜂各占蜂群总数的一半。雇佣蜂负责最初的寻找蜜源并采蜜分享信息，跟随蜂负责呆在蜂巢里根据雇佣蜂提供的信息去采蜜，探索蜂在原有蜜源被抛弃后负责随机寻找新的蜜源来替换原有的蜜源。与其他群智能算法一样，ABC 算法是迭代的。对蜂群和蜜源的初始化后，反复执行三个过程，即雇佣蜂、跟随蜂、探索蜂阶段，来寻找问题的最优解。每个阶段描述如下: 对 ABC 算法的参数进行初始化，这些参数有蜜源数 、蜜源确定被抛弃的次数 、迭代终止次数。在标准 ABC 算法里，蜜源的数目 与雇佣蜂数相等，也与跟随蜂数相等。产生某个蜜源的公式为: 其中: 代表第 个蜜源 的第 维度值， 取值于 ， 取值于 ; 和 分别代表第 维的最小值和最大值。初始化蜜源就是对每个蜜源的所有维度通过以上公式赋一个在取值范围内的随机值，从而随机生成 个最初蜜源。 在雇佣蜂阶段，雇佣蜂用以下公式来寻找新蜜源: 其中: 代表邻域蜜源， 取值于 ，且 不等于 ; 是取值在[-1,1]的随机数，通过式(2)得到新蜜源后，利用贪婪算法，比较新旧蜜源适应值，选择优者。 雇佣蜂阶段结束，跟随蜂阶段开始。在该阶段，雇佣蜂在舞蹈区分享蜜源信息。跟随蜂分析这些信息，采用轮盘赌策略来选择蜜源跟踪开采，以保证适应值更高的蜜源开采的概率更大。跟随蜂开采过程与雇佣蜂一样，利用式(2)找寻新蜜源，并留下更优适应者。 蜜源拥有参数 ，当蜜源更新被保留时， 为 0;反之， 加 1。从而 能统计出一个蜜源没有被更新的次数。 如果一个蜜源经过多次开采没被更新，也就是 值过高，超过了预定阈值 ，那么需抛弃这个蜜源，启动探索蜂阶段。这体现了 ABC 里自组织的负反馈和波动属性 。在该阶段里，探索蜂利用式(3)随机寻找新的蜜源来代替被抛弃蜜源。人工蜂群算法流程 step1.初始化算法参数，生成蜜蜂初始位置 step2.雇佣蜂计算适应度值，比较并保存最优值 step3.跟随蜂选择雇佣蜂更新蜜源位置，计算适应度值，保存最佳值 step4.若有侦察蜂出现，则重新生成初始位置并执行更新选优，否则继续执行step5 step5.若迭代次数小于预设的迭代次数，则转到step2；否则输出最优解 [1]何尧,刘建华,杨荣华.人工蜂群算法研究综述[J].计算机应用研究,2018,35(05):1281-1286.
部分代表性论文如下： [1] Fei Kang, Junjie Li. Artificial bee colony algorithm optimized support vector regression for system reliability analysis of slopes. Journal of Computing in Civil Engineering, ASCE, 2015, Accepted. (SCI&EI)[2] Fei Kang, Shaoxuan Han, Rodrigo Salgado, Junjie Li. System probabilistic stability analysis of soil slopes using Gaussian process regression with Latin hypercube sampling. Computers and Geotechnics[3] Haojin Li, Junjie Li, Fei Kang. Application of the artificial bee colony algorithm-based projection pursuit method in statistical rock mass stability estimation. Environmental Earth Sciences[4] Fei Kang, Junjie Li, Haojin Li, Artificial bee colony algorithm and pattern search hybridized for global optimization, Applied Soft Computing Top 25 Hottest Articles[5] Fei Kang, Junjie Li, Zhenyue Ma. An artificial bee colony algorithm for locating the critical slip surface in slope stability analysis. Engineering Optimization[6] Fei Kang, Junjie Li, Qing Xu. Damage detection based on improved particle swarm optimization using vibration data. Applied Soft Computing[7] Fei Kang, Junjie Li, Zhenyue Ma. Rosenbrock artificial bee colony algorithm for accurate global optimization of numerical functions. Information Sciences,(SCI&EI) Most Cited Articles since 2010; Top 25 Hottest Articles[8] Haojin Li, Junjie Li, Fei Kang. Risk analysis of dam based on artificial bee colony algorithm with fuzzy c-means clustering. Canadian Journal of Civil Engineering[9] Zhou Hui, Li Jun-jie, Kang Fei. Distribution of acceleration and empirical formula for calculating maximum acceleration of rockfill dams. Journal of Central South University of Technology[10] Fei Kang, Junjie Li, Qing Xu. Structural inverse analysis by hybrid simplex artificial bee colony algorithms. Computers & Structures, (SCI&EI) Most Cited Articles since[11] Fei Kang, Junjie Li, Qing Xu. Virus coevolution partheno-genetic algorithms for optimal sensor placement. Advanced Engineering Informatics[12] Wei Zeng, Junjie Li, and Fei Kang, Numerical Manifold Method with Endochronic Theory for Elastoplasticity Analysis, Mathematical Problems in Engineering[13] Fei Kang, Junjie Li, Sheng Liu. Combined data with particle swarm optimization for structural damage detection. Mathematical Problems in Engineering, Volume[14] Xu Wang, Fei Kang, Junjie Li, Xin Wang. Inverse parametric analysis of seismic permanent deformation for earth-rockfill dams using artificial neural networks. Mathematical Problems in Engineering, Volume [15] 仝宗良, 曾伟, 李俊杰. 基于数值流形法的土质边坡动力稳定性分析. 岩土工程学报[16] 汪旭, 康飞, 李俊杰. 土石坝地震永久变形参数反演方法研究. 岩土力学[17] 李浩瑾, 李俊杰, 康飞. 基于 LSSVM 的重力坝地震稳定易损性分析. 振动与冲击[18] 李浩瑾, 李俊杰, 康飞, 张勇. 重力坝纵缝非连续接触的地震反应分析. 大连理工大学学报[19] 周晖, 李俊杰, 康飞.面板堆石坝坝顶加速度沿坝轴线分布规律.岩土力学[20] 康飞, 李俊杰, 许青. 混合蜂群算法及其在混凝土坝动力参数反演中的应用. 水利学报[21] 康飞, 李俊杰, 许青. 堆石坝材料参数反演的蚁群聚类RBF网络模型. 岩石力学与工程学报[22] 宋志宇，李俊杰，汪宏宇. 混沌人工鱼群算法在重力坝材料参数反演中的应用. 岩土力学[23] 宋志宇，李俊杰. 基于微粒群算法的大坝材料参数反分析研究. 岩土力学[24] 胡军, 李俊杰, 刘德志. 考虑剪切抗力的修正土钉单元及其应用. 岩土力学[25] 刘德志, 李俊杰. 大坝安全监测资料的非线性检验, 应用基础与工程科学学报[26] 刘德志, 李俊杰. 土石坝安全监测软件系统设计与实现，大连理工大学学报[27] 杨清平, 李俊杰. 重力坝坝踵主拉应力区分布规律的探讨，水利学报[28] 李俊杰，邵龙潭，邵宇. 面板堆石坝永久变形研究，大连理工大学学报[29] 李俊杰, 马恒春. 蓄水期面板堆石坝动力特性研究. 岩土工程学报[30] 李俊杰, 韩国城, 林皋. 混凝土面板堆石坝自振周期简化公式. 振动工程学报[31] 李俊杰, 韩国城, 孔宪京. 关门山面板堆石坝三维地震反应分析. 水利学报[32] 李俊杰, 孔宪京, 韩国城. 面板堆石坝动力破坏计算方法研究. 大连理工大学学报[33] 李俊杰, 韩国城, 林皋. 混凝土面板堆石坝地震加速度反应规律的几点研究. 水利学报[34] 孔宪京, 韩国城, 李俊杰. 关门山面板堆石坝二维地震反应分析. 大连理工大学学报[35] 韩国城, 孔宪京, 李俊杰. 面板堆石坝动力破坏性态及抗震措施试验研究. 水利学报[36] 孔宪京，韩国城，李俊杰，林皋. 防渗面板对堆石坝体自振特性的影响，大连理工大学学报 [37] 杨春雨, 李俊杰. 改进的 SSOR-PCG 快速求解法在高面板堆石坝求解效率和节约内存中的实践. 水电能源科学,[38] 曾伟, 李俊杰. 基于 NMM-DDA 的直剪试验数值模拟. 水电能源科学[39] 刘景, 李俊杰. 不同开度时溢流坝弧形闸门水流三维数值模拟. 水电能源科学[40] 曾伟, 李俊杰. 基于数值流形法的土石坝静力计算数值模拟. 水利水电技术[41] 宋宜祥, 李俊杰, 康飞. 虹吸井对尾矿坝地震液化的影响分析. 水电能源科学[42] 康飞, 李俊杰, 马震岳. 基于人工蜂群算法的边坡最危险滑动面搜索. 防灾减灾工程学报[43] 杨秀萍, 李俊杰, 康飞. 基于 ACC-RBF 的水布垭面板堆石坝参数反演分析. 水电自动化与大坝监测[44] 李浩瑾, 李俊杰, 康飞. 基于 ABCA-LSSVM 的复杂工程结构可靠度计算. 水电能源科学[45] 康飞, 李俊杰, 马震岳. 边坡稳定分析的差分进化全局求解. 水电能源科学[46] 杜文才, 李俊杰. 贮灰坝安全预警模型研究. 水电能源科学[47] 李浩瑾, 李俊杰, 康飞. 基于 PSO-AHP 的大坝致灾因子权重计算. 防灾减灾工程学报[48] 胡峥嵘, 李俊杰. 面板堆石坝三维非线性有限元并行计算. 力学与实践[49] 康飞，李俊杰，许青，张运花. 改进人工蜂群算法及其在反演分析中的应用. 水电能源科学[50] 张运花，李俊杰，康飞. 西龙池面板堆石坝应力变形三维有限元分析. 水电能源科学，第[51] 宋志宇，李俊杰. 基于模拟退火神经网络模型的岩质边坡稳定性评价方法. 长江科学院院报[52] 李俊杰，胡军，康飞，王谊. 大顶子山溢流坝长闸墩温度应力仿真计算分析. 水电能源科学[53] 康飞，马妹英，李俊杰. 支持向量回归在贮灰坝渗流监测中的应用. 水电自动化与大坝监测[54] 宋志宇，李俊杰. 最小二乘支持向量机在大坝变形预测中的应用. 水电能源科学[55] 张振国，李俊杰，杨晓明. 基于变分原理的三维土坡稳定分析方法研究及应用. 水电能源科学[56] 刘德志,李俊杰,许青. 基于Internet-Intranet的火电厂贮灰坝自动化安全监测系统. 水电能源科学[57] 李俊杰，马妹英，许青. RBF网络在贮灰坝浸润线预测中的应用. 水电能源科学[58] 谭志军， 李俊杰. 混合遗传算法在贮灰坝监测系统上的应用. 水电能源科学[59] 谭志军，李俊杰. BP 算法在贮灰坝监测系统中的应用. 水电自动化与大坝监测[60] 费璟昊，李俊杰，李辉，杨建林. 利用图像处理实现隧洞测量. 测绘通报[61] 李俊杰, 李黎, 许劲松等. 中远船坞抽水工程监测成果分析. 港口工程