目标函数是什么 还有约束条件
这个比较专业，为什么不去请教一下数学系的教授？
我这里有一个粒子群的完整范例：<群鸟觅食的优化问题>function main()clc;clear all;close all;tic; %程序运行计时E0=; %允许误差MaxNum=100; %粒子最大迭代次数narvs=1; %目标函数的自变量个数particlesize=30; %粒子群规模c1=2; %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数c2=2; %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数w=; %惯性因子vmax=; %粒子的最大飞翔速度x=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在的位置v=2*rand(particlesize,narvs); %粒子的飞翔速度%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，%目标函数是：y=1+(*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))%inline命令定义适应度函数如下：fitness=inline('1/(1+(*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低for i=1:particlesize for j=1:narvs f(i)=fitness(x(i,j)); endendpersonalbest_x=x;personalbest_faval=f;[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);globalbest_x=personalbest_x(i,:);k=1;while k<=MaxNum for i=1:particlesize for j=1:narvs f(i)=fitness(x(i,j)); end if f(i) 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。 蔡自兴教授已在国内外发表论文和科技报告等860多篇。2010年： Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26- 28, Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26-28, . Chen Baifan,Zi-Xing Cai, Zhi-Rong Zou. A Hybrid Data Association Approach for Mobile Robot SLAM. International Conference on Control, Automation and Systems, October 27-30, 2010, KINTEX, Gyeonggi-do, KOREA (Accepted).4. Guo Fan,Cai Zixing, Xie Bin, Tang Jin. Automatic Image Haze Removal Based on Luminance Component. The International conference on Signal and Image Processing (SIP 2010).May 2010 (Accepted).5. Linai. Kuang,Zixing. System based Redeployment Scheme for Wireless Sensor Networks[C].In proceeding of 1st IET International Conference on Wireless Sensor Network. Beijing, China, November,. Lingli YU,Zixing CAI, A Study of Multi-Robot Stochastic Increment Exploration Mission Planning [J]. Frontiers of Electrical and Electronic Engineering in China, (Received).7. Liu Hui,Cai Zixing, and Wang Yong. Hybridizing particle swarm optimization with differential evolution for constrained numerical and engineering optimization. Applied Soft Computing, 2010,10(2): 629–. LIU Xian-ru,CAI Zi-xing. Advanced obstacles detection and tracking by using fusing radar and image sensor data. International Conference on Control, Automation and Systems，2010/10/27,. Liu Xianru,Cai zixing. Advanced obstacles detection and tracking by using fusing Radar and Image Sensor Data[C]. International Conference on Control, Automation and Systems. (October 27-30,2010, KINTEX, Gyeonggi-do, KOREA).10. Ren Xiaoping,Zixing Cai. Kinematics Model of Unmanned Driving Vehicle. Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation, July 6-9 2010, Jinan, China, 2010: . Suqin Tang,Zixing Cai: Tourism Domain Ontology Construction from the Unstructured Text Documents. The 9th IEEE International Conference on Cognitive Informatics, Beijing, . Suqin Tang,Zixing Cai: Using the Format Concept Analysis to Construct the Tourism Information Ontology. The 2010 Seventh International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD'10)，Yantian, , . Tan Ping,Zixing Cai. An Adaptive Particle Filter Based on Posterior Distribution. Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation, July 6-9 2010, Jinan, China, 2010: . Wang Yong,Cai Zixing, Zhang Qingfu. Differential evolution with composite trial vector generation strategies and control parameters. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Accept, regular . Wang Yong,Cai Zixing. Constrained evolutionary optimization by means of (mu+lambda)-differential evolution and improved adaptive trade-off model. Evolutionary Computation, in . Wang Yong, Combining multiobjective optimization with differential evolution to solve constrained optimization problems. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, (regular paper, Accepted).17. Xianru Liu,Zixing Obstacles Detection and tracking by Fusing Millimeter Wave Radar and Image Sensor Data,International IEEE Intl Coference on Control,Automation and Systems , Korea, 2010, 22:. Xie Bin, Fan Guo,Zixing Cai. Improved Single Image Dehazing Using Dark Channel Prior and Multi-Scale Retinex. 2010 International Conference on Intelligent System Design and Engineering Application, Changsha, China, 2010. (Accepted) .19. YU Ling-li,CAI Zi-xing, GAO Ping-an, LIU Xiao-ying. A spatial orthogonal allocation and heterogeneous cultural hybrid algorithm for multi-robot exploration mission planning. Journal of control theory and applications (Received) .20.蔡自兴，陈白帆，刘丽珏. 智能科学基础系列课程国家级教学团队的改革与建设. 计算机教育，2010，（127）：40-44 .21.蔡自兴，任孝平，李昭.一种基于GPS/INS组合导航系统的车辆状态估计方法. , .蔡自兴。智能科学技术课程教学纵横谈. 计算机教育，2010，（127）：.蔡自兴，蒋冬冬，谭平，安基程。中快速运动估计算法的一种改进方案;计算机应用研究2010,27(4):.蔡自兴; 任孝平; 邹磊; 匡林爱. 一种簇结构下的多移动机器人通信方法.小型微型计算机系统,2010,31(3):. 陈爱斌，蔡自兴.一种基于目标和背景加权的目标跟踪方法,控制与决策，2010,25(8):. 陈爱斌;蔡自兴; 文志强; 董德毅. 一种基于预测模型的均值偏移加速算法. 信息与控制 2010,39(2): . 陈爱斌; 董德毅;杨勇;蔡自兴. 基于目标中心定位和NMI特征的跟踪算法.计算机应用与软件,2010,27(4):. 陈白帆，蔡自兴，刘丽珏. 人工智能课程的创新性教学探索——人工智能精品课程建设与改革. 计算机教育，2010，（127）：. 官东，蔡自兴，孔志周. 一种基于推荐证据理论的网格信任模型.系统仿真学报，2010，22（8）：.郭璠,蔡自兴,谢斌, 唐琎. 图像去雾技术研究综述与展望. 计算机应用, 2010, 30(9):. 郭璠,蔡自兴, 谢斌, 唐琎. 一种基于亮度分量的自动图像去雾方法. 中国图象图形学报. 2010年3月(录用).32. 江中央,蔡自兴,王勇. 一种新的基于正交实验设计的约束优化进化算法. 计算机学报, 2010，33（5）：. 江中央,蔡自兴,王勇.求解全局优化问题的混合自适应正交遗传算法.软件学报, 2010,21(6):. 匡林爱,蔡自兴. 基于遗传算法的无线传感器网络重新部署方法. 控制与决策，2010,25(9):. 匡林爱,蔡自兴.一种簇机构下的多移动机器人通讯方法.小型微型计算机系统.，2010，31（3）：. 匡林爱,蔡自兴.一种带宽约束的无线传感器网络节点调度算法.高技术通讯，2010,20(3):. 刘丽珏，蔡自兴，唐琎. 人工智能双语教学建设. 计算机教育，2010，（127）：. 刘献如，蔡自兴. 基于SAD与UKF-Mean shift的主动目标跟踪. 模式识别与人工智能，2010,23(5)：. 刘献如，蔡自兴. 结构化道路车道线的鲁棒检测与跟踪. 光电子.激光，2010，21(12):. 刘献如,蔡自兴.UKF 与Mean shift 相结合的实时目标跟踪.中南大学学报，2009年录用.41. 刘晓莹;蔡自兴; 余伶俐; 高平安. 一种正交混沌蚁群算法在群机器人任务规划中的应用研究. 小型微型计算机系统, 2010,31(1):. 蒙祖强，蔡自兴，黄柏雄. 课程交叉教学在应用型人才培养中的实践探索. 计算机教育，2010，（127）：. 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 复杂环境下多机器人协作构建地图的方法;四川大学学报(工程科学版) . 任孝平,蔡自兴,邹磊,匡林爱.“中南移动二号”多移动机器人通信系统.中南大学学报（自然科学版）,2010,41(4):. 任孝平,蔡自兴.四种虚拟力模型在传感器网络覆盖中的性能分析.信息与控制,2010，39（4）：. 任孝平;蔡自兴; 陈爱斌. 多移动机器人通信系统研究进展. 控制与决策 2010,(3): .唐素勤，蔡自兴，王驹，蒋运承: 基于gfp语义的描述逻辑系统FLE的有穷基,计算机研究与发展，2010,47(9):. 唐素勤，蔡自兴，王驹，蒋运承: 描述逻辑非标准推理, 模式识别与人工智能，2010,23(4)：. 肖赤心，蔡自兴，王勇. 字典序进化算法用于组合优化问题. 控制理论与应用，2010，27（4）：. 谢斌，蔡自兴. 基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教学. 计算机教育，2010，（127）：. 余伶俐,蔡自兴,谭平,段琢华.基于多模态Rao-Blackwellized进化粒子滤波器的移动机器人航迹推算系统的故障诊断. 控制与决策，2010，25（12）：. 余伶俐,蔡自兴,谭平,进化粒子滤波器对比研究及其在移动机器人故障诊断的应用. 信息与控制，2010，39（5）：. 余伶俐，蔡自兴，肖晓明. 智能控制精品课程建设与教学改革研究. 计算机教育，2010，（127）：. 余伶俐,焦继乐,蔡自兴. 一种多机器人任务规划算法及其系统实现. 计算机科学，2010，37（6）：.周涛;蔡自兴。 信息审计中短消息中心实验环境的仿真[J].科学技术与工程 2010,10(6): . 邹磊,蔡自兴,任孝平.一种基于虚拟力的自组织覆盖算法.计算机工程,2010,36(14):93-95 .2009年：57. Gao Ping-an,Cai Zi-xing. Evolutionary Computation Approach to Decentralized Multi-robot Task Allocation. Proc. of the 5th International Conference on Natural Computation, IEEE Computer Society, 2009,. Wang Yong,Cai Zixing, Zhou Yuren. Accelerating adaptive trade-off model using shrinking space technique for constrained evolutionary optimization, International Journal for Numerical Methods in Engineering, 2009, 77(11):. Wang Yong,Cai Zixing, Zhou Yuren, Fan Zhun. Constrained optimization based on hybrid evolutionary algorithm and adaptive constraint-handling technique, Structural and Multidisciplinary Optimization, 2009, 37(1): . Wang Yong,Cai Zixing. A hybrid multi-swarm particle swarm optimization to solve constrained optimization problems, Frontiers of Computer Science in China, 2009,3(1):. Wang Yong,Cai Zixing. Constrained evolutionary optimization by applying (mu+lambda)-differential evolution and improved adaptive trade-off model. Evolutionary Computation, . Liu Hui,Cai Zixing, and Wang Yong. Hybridizing particle swarm optimization with differential evolution for constrained numerical and engineering Soft Computing, 2010,10(2):629–. Liu Limei,Cai Zixing. An Improvement of Hough Transform for Building Feature . Limei Liu, Zixing Cai, Method Based on Uncertain Information of Sonar Sensor[C]. The 9th International Conference for Young Computer Scientists,2009,. YU Ling-li,CAI Zi-xing. Robot Detection Mission Planning Based on Heterogeneous Interactive Cultural Hybrid Algorithm. Proc. of the 5th International Conference on Natural . Ren Xiaoping,Cai Distributed Actor Deployment Algorithm for Maximum Connected Coverage in WSAN. Proc. of the 2009 Fifth International Conference on Natural Computation, 2009,. 王勇,蔡自兴,周育人,肖赤心.约束优化进化算法.软件学报, 2009,20(1): . 陈白帆,蔡自兴, 潘薇. 基于声纳和摄像头的动态环境地图创建方法.高技术通讯, 2009, 19(4): . 陈白帆,蔡自兴, 袁成. 基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法研究.机器人, 2009, 31(6)：. 高平安,蔡自兴. 多移动机器人任务负载均衡分组规划方法.高技术通讯,2009, 19(5):. 高平安,蔡自兴. 一种基于多子群的动态优化算法.中南大学学报(自然科学版) 2009, 40(3): . 刘献如,;蔡自兴. 一种基于Integral Imaging和与模拟退火相结合的深度测量方法研究. 系统仿真学报. 2009，21(8)：2303~. 刘利枚，蔡自兴，潘薇.一种基于声纳信息的地图创建方法.计算机工程，2009，35（7）：. 余伶俐，蔡自兴. 基于异质交互式文化混合算法的机器人探测任务规划.机器人.2009, 31(2):. 余伶俐，蔡自兴，刘晓莹，高平安. 均分点蚁群算法在群集机器人任务规划中的应用研究[J].高技术通讯. 2009,19(10),. 余伶俐，蔡自兴. 改进混合离散粒子群的多种优化策略算法.中南大学学报,2009, 40(4): . 余伶俐，蔡自兴，高平安，刘晓莹. 当代学习自适应混合离散粒子群算法研究. 小型微型计算机系统. 2009, 30(9):. 余伶俐，蔡自兴. 基于当代学习离散粒子群的多机器人高效任务分配算法研究. 计算机应用研究. 2009, 26(5):.蔡自兴; 谢斌; 魏世勇; 陈白帆. 《机器人学》教材建设的体会. 2009年全国人工智能大会(CAAI-13)，北京：北京邮电大学出版社，252-255，2009年9月.80.蔡自兴，郭璠. 密码学虚拟实验平台的设计与实现.中国人工智能进展（2009），中国人工智能大会(CAAI-13)论文集，北京：北京邮电大学出版社，432-438，2009年9月.81.蔡自兴,任孝平,邹磊.分布式多机器人通信仿真系统.智能系统学报,2009,4(4): . 任孝平,蔡自兴.基于阿克曼原理的车式移动机器人运动学建模.智能系统学报, 2009,4(6);.蔡自兴; 任孝平; 邹磊. 分布式多机器人通信仿真系统.智能系统学报, 2009,4(4);. 文志强;蔡自兴. 一种目标跟踪中的模糊核直方图. 高技术通讯, 2009,19(2):.刘星宝;蔡自兴. 种子检测器刺激-应答变异算法研究. 高技术通讯, 2009,19(3):. 刘星宝;蔡自兴. 负选择算法中的检测器快速生成策略. 小型微型计算机系统, . 刘星宝;蔡自兴. 异常检测系统的漏洞分析.中南大学学报(自然科学版), . 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 一种非结构环境下多机器人构建地图的方法. 高技术通讯, . 孔志周;蔡自兴; 官东. 两种模糊密度确定方法的实验比较. 小型微型计算机系统, . 江中央;蔡自兴; 王勇. 用于全局优化的混合正交遗传算法. 计算机工程, . 肖赤心;蔡自兴; 王勇; 周经野. 一种基于佳点集原理的约束优化进化算法. 控制与决策, 2009-02-15 .92. 官东;蔡自兴; 孔志周. 一种基于网格技术的HLA分布仿真实现方法. 系统仿真学报, 2009,21(5):.刘慧;蔡自兴; 王勇. 基于佳点集的约束优化进化算法. 系统仿真学报, 2009-03-20 .94. 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 基于遗传算法的多机器人协作建图方法. 计算机应用研究, . 任孝平;蔡自兴; 卢薇薇. 一种基于扫描相关度的LSB算法. 计算机应用, .胡强;蔡自兴. 一种基于改造时钟系统的Linux实时化方案. 计算机工程, . 袁成;蔡自兴; 陈白帆. 粒子群优化的同时定位与建图方法. 计算机工程, . 王勇;蔡自兴. “智能优化算法及其应用”课程教学的实践与探索. 计算机教育, . 任孝平;蔡自兴; 卢薇薇. 网络可重构的多机器人仿真系统. 计算机应用研究, . 袁湘鹏;蔡自兴; 刘利枚. 基于声纳的移动机器人环境建图的设计与实现. 计算机应用研究, . 官东;蔡自兴; 孔志周.网格服务本体匹配算法研究. 小型微型计算机系统, 2009，30(8):. 邹磊;蔡自兴; 任孝平. 基于簇的多移动机器人通信系统. 计算机应用研究, .蔡自兴. 从严施教,精心育才,培养高素质人才. 计算机教育, . 肖晓明; 旷东林;蔡自兴. 单亲遗传算法种群初始化方法分析. 电脑与信息技术, . 刘丽珏; 陈白帆; 王勇; 余伶俐;蔡自兴. 精益求精建设人工智能精品课程. 计算机教育, . 陈爱斌;蔡自兴; 安基程. 一种基于摄像机视角的立体视觉定位方法.中南大学学报(自然科学版), . 唐素勤;蔡自兴; 江中央; 肖赤心. 用于求解约束优化问题的自适应佳点集进化算法. 小型微型计算机系统,2009,第9期，.胡扬;桂卫华;蔡自兴. 多元智能算法控制结构综述. 计算机科学, .蔡自兴. 《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》评介. 计算技术与自动化, . 陈爱斌;蔡自兴; 安基程. 一种基于摄像机视角的立体视觉定位方法. 2009年中国智能自动化会议论文集（第六分册）[中南大学学报（增刊）], . 于金霞;蔡自兴; 段琢华. 复杂地形下移动机器人运动学建模研究. 2009中国控制与决策会议论文集（1）, . 刘献如，蔡自兴，杨欣荣. Integral Imaging与模拟退火相结合的深度测量方法研究. 系统仿真学报，2009,21（8）：2303－2307. 我这里有一个粒子群的完整范例：<群鸟觅食的优化问题>function main()clc;clear all;close all;tic; %程序运行计时E0=; %允许误差MaxNum=100; %粒子最大迭代次数narvs=1; %目标函数的自变量个数particlesize=30; %粒子群规模c1=2; %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数c2=2; %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数w=; %惯性因子vmax=; %粒子的最大飞翔速度x=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在的位置v=2*rand(particlesize,narvs); %粒子的飞翔速度%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，%目标函数是：y=1+(*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))%inline命令定义适应度函数如下：fitness=inline('1/(1+(*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低for i=1:particlesize for j=1:narvs f(i)=fitness(x(i,j)); endendpersonalbest_x=x;personalbest_faval=f;[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);globalbest_x=personalbest_x(i,:);k=1;while k<=MaxNum for i=1:particlesize for j=1:narvs f(i)=fitness(x(i,j)); end if f(i) 目标函数是什么 还有约束条件 论文> 工业技术 > 一般工业技术 > 工程基础科学 > 工程数学 > 概率论、数理统计的应用论文下属分类: 运筹学的应用 | 工程控制论 | 可靠性理论 | ·《可重构装配线建模、平衡及调度研究》·《粒子群算法的改进与应用研究》·《压力容器用钢疲劳可靠性研究》·《稳健设计及其在工业中的应用》·《基于概率的结构动力拓扑优化设计研究》·《基于随机模拟试验的稳健优化设计方法研究》·《复杂系统可靠性工程相关理论及技术研究》·《故障部件不可修复如新的线形相邻n中连续k系统的可靠性分析》·《基于目标和空间正交分解的布局启发式算法的研究》·《考虑失效相关时不可修复工程系统的可靠性分析》·《多维数值积分的数论方法及其在结构可靠度分析中的应用》·《三维位势场快速多极边界元法》·《大规模动态过程优化的拟序贯算法研究》·《不确定性结构的分析方法研究》·《非线性结构随机分析数值模拟的方法研究》 定义粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统 (Multiagent Optimization System, MAOS). 粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士发明。PSO模拟鸟群的捕食行为PSO模拟鸟群的捕食行为。一群鸟在随机搜索食物，在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在那里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。从模型中得到的启示PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitnessvalue)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。PSO初始化PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过叠代找到最优解，在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个体极值pBest，另一个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值是全局极值gBest。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最优粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。编辑本段算法介绍在找到这两个最优值时, 粒子根据如下的公式来更新自己的速度和新的位置v[] = v[] + c1 * rand() * (pbest[] - present[]) + c2 * rand() * (gbest[] - present[]) (a)present[] = persent[] + v[] (b)v[] 是粒子的速度, persent[] 是当前粒子的位置. pbest[] and gbest[] 如前定义 rand () 是介于（0， 1）之间的随机数. c1, c2 是学习因子. 通常 c1 = c2 = 2.程序的伪代码如下For each particle____Initialize particleENDDo____For each particle________Calculate fitness value________If the fitness value is better than the best fitness value (pBest) in history____________set current value as the new pBest____End____Choose the particle with the best fitness value of all the particles as the gBest____For each particle________Calculate particle velocity according equation (a)________Update particle position according equation (b)____EndWhile maximum iterations or minimum error criteria is not attained在每一维粒子的速度都会被限制在一个最大速度Vmax，如果某一维更新后的速度超过用户设定的Vmax，那么这一维的速度就被限定为Vmax。编辑本段遗传算法和PSO的比较共同点①种群随机初始化。②对种群内的每一个个体计算适应值(fitness value)。适应值与最优解的距离直接有关。③种群根据适应值进行复制 。④如果终止条件满足的话，就停止，否则转步骤② 。从以上步骤，我们可以看到PSO和遗传算法有很多共同之处。两者都随机初始化种群，而且都使用适应值来评价系统，而且都根据适应值来进行一定的随机搜索。两个系统都不是保证一定找到最优解。但是，PSO没有遗传操作如交叉(crossover)和变异(mutation)，而是根据自己的速度来决定搜索。粒子还有一个重要的特点，就是有记忆。不同点与遗传算法比较，PSO的信息共享机制是很不同的。在遗传算法中，染色体(chromosomes)互相共享信息，所以整个种群的移动是比较均匀的向最优区域移动。在PSO中, 只有gBest (orlBest) 给出信息给其他的粒子， 这是单向的信息流动。整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程。与遗传算法比较, 在大多数的情况下，所有的粒子可能更快的收敛于最优解。编辑本段人工神经网络和PSO定义人工神经网络(ANN)是模拟大脑分析过程的简单数学模型，反向转播算法是最流行的神经网络训练算法。进来也有很多研究开始利用演化计算(evolutionary computation)技术来研究人工神经网络的各个方面。研究方面演化计算可以用来研究神经网络的三个方面：网络连接权重，网络结构(网络拓扑结构，传递函数)，网络学习算法。不过大多数这方面的工作都集中在网络连接权重，和网络拓扑结构上。在GA中，网络权重和/或拓扑结构一般编码为染色体(Chromosome)，适应函数(fitness function)的选择一般根据研究目的确定。例如在分类问题中，错误分类的比率可以用来作为适应值优缺点演化计算的优势在于可以处理一些传统方法不能处理的例子例如不可导的节点传递函数或者没有梯度信息存在。但是缺点在于：1、在某些问题上性能并不是特别好。2. 网络权重的编码而且遗传算子的选择有时比较麻烦。最近已经有一些利用PSO来代替反向传播算法来训练神经网络的论文。研究表明PSO 是一种很有潜力的神经网络算法。PSO速度比较快而且可以得到比较好的结果。而且还没有遗传算法碰到的问题。举例这里用一个简单的例子说明PSO训练神经网络的过程。这个例子使用分类问题的基准函数 (Benchmark function)IRIS数据集。(Iris 是一种鸢尾属植物) 在数据记录中，每组数据包含Iris花的四种属性：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，和花瓣宽度，三种不同的花各有50组数据. 这样总共有150组数据或模式。我们用3层的神经网络来做分类。现在有四个输入和三个输出。所以神经网络的输入层有4个节点，输出层有3个节点我们也可以动态调节隐含层节点的数目，不过这里我们假定隐含层有6个节点。我们也可以训练神经网络中其他的参数。不过这里我们只是来确定网络权重。粒子就表示神经网络的一组权重，应该是4*6+6*3=42个参数。权重的范围设定为[-100，100] (这只是一个例子，在实际情况中可能需要试验调整).在完成编码以后，我们需要确定适应函数。对于分类问题，我们把所有的数据送入神经网络，网络的权重有粒子的参数决定。然后记录所有的错误分类的数目作为那个粒子的适应值。现在我们就利用PSO来训练神经网络来获得尽可能低的错误分类数目。PSO本身并没有很多的参数需要调整。所以在实验中只需要调整隐含层的节点数目和权重的范围以取得较好的分类效果。 1、机械产品杂交集成设计及产品基因库的构建2、一种用于散货码头的GPS精度提升算法3、带硬涂层圆盘构件的固有振动特性的精确解法4、滚动冲击压实机静态仿真分析5、连通式油气悬挂系统阻尼特性分析6、解析动力学7、基于运动学分析的挖掘机器人轨迹规划新方法8、非线性振动理论在脑电信号分析中的应用9、污泥混合搅拌机械动力需求仿真与估算10、桥式起重机与门式起重机轻量化设计的关键要素11、基于改进微粒群算法的起重机主梁优化设计12、大型筒式柴油打桩锤冲击活塞动应力分析13、DA-HA闭式控制系统在工程机械中的应用14、高速伸缩臂叉车静液压控制系统分析设计15、铰接式装载机双油缸驱动转向机构布置设计分析 人机博弈。要多难都可以。 这个比较专业，为什么不去请教一下数学系的教授？ 目标函数是什么 还有约束条件 物理学是研究物质及其行为和运动的科学。它是最早形成的自然科学之一，如果把天文学包括在内则有可能是名副其实历史最悠久的自然科学。最早的物理学著作是古希腊科学家亚里士多德的《物理学》。形成物理学的元素主要来自对天文学、光学和力学的研究，而这些研究通过几何学的方法统合在一起形成了物理学。这些方法形成于古巴比和古希腊时期，当时的代表人物如数学家阿基米德和天文学家托勒密；随后这些学说被传入阿拉伯世界，并被当时的阿拉伯科学家海什木等人发展为更具有物理性和实验性的传统学说；最终这些学说传入了西欧，首先研究这些内容的学者代表人物是罗吉尔·培根。然而在当时的西方世界，哲学家们普遍认为这些学说在本质上是技术性的，从而一般没有察觉到它们所描述的内容反映着自然界中重要的哲学意义。而在古代中国和印度的科学史上，类似的研究数学的方法也在发展中。 在这一时代，包含着所谓“自然哲学”（即物理学）的哲学所集中研究的问题是，在基于亚里士多德学说的前提下试图对自然界中的现象发展出解释的手段（而不仅仅是描述性的）。根据亚里士多德以及其后苏格拉底的哲学，物体运动是因为运动是物体的基本自然属性之一。天体的运动轨迹是正圆的，这是因为完美的圆轨道运动被认为是神圣的天球领域中的物体运动的内在属性。冲力理论作为惯性与动量概念的原始祖先，同样来自于这些哲学传统，并在中世纪时由当时的哲学家菲洛彭洛斯、伊本·西那、布里丹等人发展。而古代中国和印度的物理传统也是具有高度的哲学性的。 在十七世纪的欧洲，自然哲学家逐渐展开了一场针对中世纪经院哲学的进攻，他们持有的观点是，从力学和天文学研究抽象出的数学模型将适用于描述整个宇宙中的运动。被誉为“现代自然科学之父”的意大利（或按当时地理为托斯卡纳大公国）物理学家、数学家、天文学家伽利略·伽利莱就是这场转变中的领军人物。伽利略所处的时代正值思想活跃的文艺复兴之后，在此之前列奥纳多·达芬奇所进行的物理实验、尼古拉斯·哥白尼的日心说以及弗朗西斯·培根提出的注重实验经验的科学方法论都是促使伽利略深入研究自然科学的重要因素，哥白尼的日心说更是直接推动了伽利略试图用数学对宇宙中天体的运动进行描述。伽利略意识到这种数学性描述的哲学价值，他注意到哥白尼对太阳、地球、月球和其他行星的运动所作的研究工作，并认为这些在当时看来相当激进的分析将有可能被用来证明经院哲学家们对自然界的描述与实际情形不符。伽利略进行了一系列力学实验阐述了他关于运动的一系列观点，包括借助斜面实验和自由落体实验批驳了亚里士多德认为落体速度和重量成正比的观点，还总结出了自由落体的距离与时间平方成正比的关系，以及著名的斜面理想实验来思考运动的问题。他在1632年出版的著作《关于托勒密和哥白尼两大世界体系的对话》中提到：“只要斜面延伸下去，球将无限地继续运动，而且不断加速，因为此乃运动着的重物的本质。”，这种思想被认为是惯性定律的前身。但真正的惯性概念则是由笛卡尔于1644年所完成，他明确地指出了“除非物体受到外因作用，否则将永远保持静止或运动状态”，而“所有的运动本质都是直线的”。伽利略在天文学上最著名的贡献是于1609年改良了折射式望远镜，并借此发现了木星的四颗卫星、太阳黑子以及金星类似于月球的相。伽利略对自然科学的杰出贡献体现在他对力学实验的兴趣以及他用数学语言描述物体运动的方法，这为后世建立了一个基于实验研究的自然哲学传统。这个传统与培根的实验归纳的方法论一起，深刻影响了一批后世的自然科学家，包括意大利的埃万杰利斯塔·托里拆利、法国的马林·梅森和布莱兹·帕斯卡、荷兰的克里斯蒂安·惠更斯、英格兰的罗伯特·胡克和罗伯特·波义耳。 三大定律和万有引力定律艾萨克·牛顿1687年，英格兰物理学家、数学家、天文学家、自然哲学家艾萨克·牛顿出版了《自然哲学的数学原理》一书，这部里程碑式的著作标志着经典力学体系的正式建立。牛顿在人类历史上首次用一组普适性的基础数学原理——牛顿三大运动定律和万有引力定律——来描述宇宙间所有物体的运动。牛顿放弃了物体的运动轨迹是自然本性的观点（例如开普勒认为行星运动轨道本性就是椭圆的），相反，他指出，任何现在可观测到的运动、以及任何未来将发生的运动，都能够通过它们已知的运动状态、物体质量和外加作用力并使用相应原理进行数学推导计算得出。伽利略、笛卡尔的动力学研究（“地上的”力学），以及开普勒和法国天文学家布里阿德在天文学领域的研究（“天上的”力学）都影响着牛顿对自然科学的研究。（布里阿德曾特别指出从太阳发出到行星的作用力应当与距离成平方反比关系，虽然他本人并不认为这种力真的存在）。1673年惠更斯独立提出了圆周运动的离心力公式（牛顿在1665年曾用数学手段得到类似公式），这使得在当时科学家能够普遍从开普勒第三定律推导出平方反比律。罗伯特·胡克、爱德蒙·哈雷等人由此考虑了在平方反比力场中物体运动轨道的形状，1684年哈雷向牛顿请教了这个问题，牛顿随后在一篇9页的论文（后世普遍称作《论运动》）中做了解答。在这篇论文中牛顿讨论了在有心平方反比力场中物体的运动，并推导出了开普勒行星运动三定律。其后牛顿发表了他的第二篇论文《论物体的运动》，在这篇论文中他阐述了惯性定律，并详细讨论了引力与质量成正比、与距离平方成反比的性质以及引力在全宇宙中的普遍性。这些理论最终都汇总到牛顿在1687年出版的《原理》一书中，牛顿在书中列出了公理形式的三大运动定律和导出的六个推论（推论1、2描述了力的合成和分解、运动叠加原理；推论3、4描述了动量守恒定律；推论5、6描述了伽利略相对性原理）。由此，牛顿统一了“天上的”和“地上的”力学，建立了基于三大运动定律的力学体系。牛顿的原理（不包括他的数学处理方法）引起了欧洲大陆哲学家们的争议，他们认为牛顿的理论对物体运动和引力缺乏一个形而上学的解释从而是不可接受的。从1700年左右开始，大陆哲学和英国传统哲学之间产生的矛盾开始升级，裂痕开始增大，这主要是根源于牛顿与莱布尼兹各自的追随者就谁最先发展了微积分所展开的唇枪舌战。起初莱布尼兹的学说在欧洲大陆更占上风（在当时的欧洲，除了英国以外，其他地方都主要使用莱布尼兹的微积分符号），而牛顿个人则一直为引力缺乏一个哲学意义的解释而困扰，但他在笔记中坚持认为不再需要附加任何东西就可以推论出引力的实在性。十八世纪之后，大陆的自然哲学家逐渐接受了牛顿的这种观点，对于用数学描述的运动，开始放弃作出本体论的形而上学解释。 牛顿的理论体系是建立在他的绝对时间和绝对空间的假设之上的，牛顿对时间和空间有着如下的理解： “ 绝对的、真正的和数学的时间自身在流逝着，而且由于其本性而在均匀地、与任何外界事物无关地流逝着。 ” “ 绝对空间，就其本性而言，是与外界任何事物无关而永远是相同的和不动的。 ” —牛顿， 《自然哲学的数学原理》 牛顿从绝对时空的假设进一步定义了“绝对运动”和“绝对静止”的概念，为了证明绝对运动的存在性，牛顿还在1689年构思了一个理想实验，即著名的水桶实验。在水桶实验中，一个注水的水桶起初保持静止。当它开始发生转动时，水桶中的水最初仍保持静止，但随后也会随着水桶一起转动，于是可以看到水渐渐地脱离其中心而沿桶壁上升形成凹状，直到最后和水桶的转速一致，水面相对静止。牛顿认为水面的升高显示了水脱离转轴的倾向，这种倾向不依赖于水相对周围物体的任何移动。牛顿的绝对时空观作为他理论体系的基础假设，却在其后的两百年间倍受质疑。特别是到了十九世纪末，奥地利物理学家恩斯特·马赫在他的《力学史评》中对牛顿的绝对时空观做出了尖锐的批判。新课标高考：高中物理学史汇总，本专题肯定会在2013年高考理综物理试题中出现，一般小题形式出现。大家一定要注意了解这方面的内容。这个比较简单，背熟就可以了！I.必考部分：（必修1、必修2、选修3-1、3-2）一、力学：1．1638年，意大利物理学家伽利略在《两种新科学的对话》中用科学推理论证重物体和轻物体下落一样快。并在比萨斜塔做了两个不同质量的小球下落的实验，证明了他的观点是正确的，推翻了古希腊学者亚里士多德的观点（即：质量大的小球下落快是错误的）。2．1654年，德国的马德堡市做了一个轰动一时的实验——马德堡半球实验。3．1687年，英国科学家牛顿在《自然哲学的数学原理》著作中提出了三条运动定律（即牛顿三大运动定律）。4．17世纪，伽利略通过构思的理想实验指出：在水平面上运动的物体若没有摩擦，将保持这个速度一直运动下去。得出结论：力是改变物体运动的原因，推翻了亚里士多德的观点：力是维持物体运动的原因。同时代的法国物理学家笛卡儿进一步指出：如果没有其它原因，运动物体将继续以同速度沿着一条直线运动，既不会停下来，也不会偏离原来的方向。5．英国物理学家胡克对物理学的贡献：胡克定律 。经典题目：胡克认为只有在一定的条件下，弹簧的弹力才与弹簧的形变量成正比（对）6．1638年，伽利略在《两种新科学的对话》一书中，运用观察 ——假设——数学推理的方法，详细研究了抛体运动。7．人们根据日常的观察和经验，提出“地心说”，古希腊科学家托勒密是代表。而波兰天文学家哥白尼提出了“日心说”，大胆反驳地心说。8．17世纪，德国天文学家开普勒提出开普勒三大定律。9．牛顿于 1687年正式发表万有引力定律 。1798年英国物理学家卡文迪许利用扭秤实验装置比较准确地测出了引力常量。10．1846年，英国剑桥大学学生亚当斯和法国天文学家勒维烈（勒维耶）应用万有引力定律，计算并观测到海王星。1930年，美国天文学家汤苞用同样的计算方法发现冥王星。11．我国宋朝发明的火箭是现代火箭的鼻祖，与现代火箭原理相同。但现代火箭结构复杂，其所能达到的最大速度主要取决于喷气速度和质量比（火箭开始飞行的质量与燃料燃尽时的质量比）。俄国科学家齐奥尔科夫斯基被称为近代火箭之父，他首先提出了多级火箭和惯性导航的概念。多级火箭一般都是三级火箭，我国已成为掌握载人航天技术的第三个国家。12．1957年10月，苏联发射第一颗人造地球卫星。1961年4月，世界第一艘载人宇宙飞船 “东方1号”带着尤里加加林第一次踏入太空。13．20世纪初建立的量子力学和爱因斯坦提出的狭义相对论表明经典力学不适用于微观粒子和高速运动物体。二、电磁学：13．1785年法国物理学家库仑利用扭秤实验发现了电荷之间的相互作用规律 －－库仑定律，并测出了静电力常量k的值。14．1752年，富兰克林在费城通过风筝实验验证闪电是放电的一种形式，把天电与地电统一起来，并发明避雷针。15．1837年，英国物理学家法拉第最早引入了电场概念，并提出用电场线表示电场。16．1913年，美国物理学家密立根通过油滴实验精确测定了元电荷e电荷量，获得诺贝尔奖。17．1826年德国物理学家欧姆（1787～1854）通过实验得出欧姆定律。18．1911年，荷兰科学家昂尼斯（或昂纳斯）发现大多数金属在温度降到某一值时，都会出现电阻突然降为零的现象－－超导现象。19．19世纪，焦耳和楞次先后各自独立发现电流通过导体时产生热效应的规律，即焦耳－－楞次定律。20．1820年，丹麦物理学家奥斯特发现电流可以使周围的小磁针发生偏转，称为电流磁效应。21．法国物理学家安培发现两根通有同向电流的平行导线相吸，反向电流的平行导线则相斥，同时提出了安培分子电流假说。并总结出安培定则（右手螺旋定则）判断电流与磁场的相互关系和左手定则判断通电导线在磁场中受到磁场力的方向。22．荷兰物理学家洛仑兹提出运动电荷产生了磁场和磁场对运动电荷有作用力（洛伦兹力）的观点。23．英国物理学家汤姆孙发现电子，并指出：阴极射线是高速运动的电子流。24．汤姆孙的学生阿斯顿设计的质谱仪可用来测量带电粒子的质量和分析同位素。25．1932年，美国物理学家劳伦兹发明了回旋加速器能在实验室中产生大量的高能粒子。最大动能仅取决于磁场和D形盒直径。带电粒子圆周运动周期与高频电源的周期相同 。但当粒子动能很大，速率接近光速时，根据狭义相对论，粒子质量随速率显著增大，粒子在磁场中的回旋周期发生变化，进一步提高粒子的速率很困难。26．1831年，英国物理学家法拉第发现了由磁场产生电流的条件和规律 ——电磁感应定律。27．1834年，俄国物理学家楞次发表确定感应电流方向的定律－－楞次定律。28．1835年，美国科学家亨利发现自感现象（因电流变化而在电路本身引起感应电动势的现象），日光灯的工作原理即为其应用之一，双绕线法制精密电阻为消除其影响应用之一。Ⅱ．选考部分：（选修3-3、3-4、3-5）三、热学（3-3选考）：29．1827年，英国植物学家布朗发现悬浮在水中的花粉微粒不停地做无规则运动的现象－－布朗运动。30．19世纪中叶，由德国医生迈尔 。英国物理学家焦尔。德国学者亥姆霍兹最后确定能量守恒定律。31．1850年，克劳修斯提出热力学第二定律的定性表述：不可能把热从低温物体传到高温物体而不产生其他影响，称为克劳修斯表述。次年开尔文提出另一种表述：不可能从单一热源取热，使之完全变为有用的功而不产生其他影响，称为开尔文表述。32．1848年，开尔文提出热力学温标，指出绝对零度（ ℃）是温度的下限。热力学温标与摄氏温度转换关系为T=t+ K。热力学第三定律：热力学零度不可达到。四、波动学、光学、相对论（3-4选考）：33．17世纪，荷兰物理学家惠更斯确定了单摆周期公式。周期是2s的单摆叫秒摆。34．1690年，荷兰物理学家惠更斯提出了机械波的波动现象规律--惠更斯原理。35．奥地利物理学家多普勒（1803～1853）首先发现由于波源和观察者之间有相对运动，使观察者感到频率发生变化的现象－－多普勒效应(相互接近，f增大。相互远离，f减少)。36．1864年，英国物理学家麦克斯韦发表《电磁场的动力学理论》的论文，提出了电磁场理论，预言了电磁波的存在，指出光是一种电磁波，为光的电磁理论奠定了基础。电磁波是一种横波。37．1887年，德国物理学家赫兹用实验证实了电磁波的存在，并测定了电磁波的传播速度等于光速。38．1894年，意大利马可尼和俄国波波夫分别发明了无线电报，揭开无线电通信的新篇章。39．1800年，英国物理学家赫歇耳发现红外线。1801年，德国物理学家里特发现紫外线。1895年，德国物理学家伦琴发现x射线（伦琴射线），并为他夫人的手拍下世界上第一张x射线的人体照片。40．1621年，荷兰数学家斯涅耳找到了入射角与折射角之间的规律－－折射定律。41．1801年，英国物理学家托马斯·杨成功地观察到了光的干涉现象。42．1818年，法国科学家菲涅尔和泊松计算并实验观察到光的圆板衍射－－泊松亮斑。43．1864年，英国物理学家麦克斯韦预言了电磁波的存在，并指出光是一种电磁波。1887年，赫兹用实验证实了电磁波的存在，光是一种电磁波。44．1905年，爱因斯坦提出了狭义相对论，有两条基本原理：①相对性原理－－不同的惯性参考系中，一切物理规律都是相同的。②光速不变原理－－不同的惯性参考系中，光在真空中的速度一定是c不变。45．爱因斯坦还提出了相对论中的一个重要结论——质能方程式E=mc2。46．公元前 468～前376，我国的墨翟及其弟子在《墨经》中记载了光的直线传播。影的形成。光的反射。平面镜和球面镜成像等现象，为世界上最早的光学著作。47．1849年法国物理学家斐索首先在地面上测出了光速，以后又有许多科学家采用了更精密的方法测定光速，如美国物理学家迈克尔逊的旋转棱镜法。（注意其测量方法）48．关于光的本质：17世纪明确地形成了两种学说：一种是牛顿主张的微粒说，认为光是光源发出的一种物质微粒。另一种是荷兰物理学家惠更斯提出的波动说，认为光是在空间传播的某种波。这两种学说都不能解释当时观察到的全部光现象。49．物理学晴朗天空上的两朵乌云：①迈克逊－莫雷实验一相对论（高速运动世界）；②热辐射实验一一量子论（微观世界）。50．19世纪和20世纪之交，物理学的三大发现：x射线的发现，电子的发现，放射性 同位素的发现。51．1905年，爱因斯坦提出了狭义相对论，有两条基本原理：①相对性原理－－不同的惯性参考系中，一切物理规律都是相同的。②光速不变原理－－不同的惯性参考系中，光在真空中的速度一定是c不变。52．1900年，德国物理学家普朗克解释物体热辐射规律提出能量子假说：物质发射或吸收能量时，能量不是连续的，而是一份一份的，每一份就是一个最小的能量单位，即能量子。53．激光--被誉为20世纪的“世纪之光”。五、动量、波粒二象性、原子物理（3-5选考）：54．1900年，德国物理学家普朗克为解释物体热辐射规律提出：电磁波的发射和吸收不是连续的，而是一份一份的，把物理学带进了量子世界。受其启发1905年爱因斯坦提出光子说，成功地解释了光电效应规律，因此获得诺贝尔物理奖。55．1922年，美国物理学家康普顿在研究石墨中的电子对x射线的散射时－－康普顿效应，证实了光的粒子性（说明动量守恒定律和能量守恒定律同时适用于微观粒子）。56．1913年，丹麦物理学家玻尔提出了自己的原子结构假说，成功地解释和预言了氢原子的辐射电磁波谱，为量子力学的发展奠定了基础。57．1924年，法国物理学家德布罗意大胆预言了实物粒子在一定条件下会表现出波动性。58．1927年美。英两国物理学家得到了电子束在金属晶体上的衍射图案。电子显微镜与光学显微镜相比，衍射现象影响小很多，大大地提高了分辨能力，质子显微镜的分辨本能更高。59．1858年，德国科学家普里克发现了一种奇妙的射线--阴极射线（高速运动的电子流）。60．1906年，英国物理学家汤姆生发现电子，获得诺贝尔物理学奖。61．1913年，美国物理学家密立根通过油滴实验精确测定了元电荷e电荷量，获得诺贝尔奖。62．1897年，汤姆生利用阴极射线管发现了电子，说明原子可分，有复杂内部结构，并提出原子的枣糕模型。63．1909～1911年，英国物理学家卢瑟福和助手们进行了α粒子散射实验，并提出了原子的核式结构模型。由实验结果估计原子核直径数量级为10m～15m。1919年，卢瑟福用α粒子轰击氮核，第一次实现了原子核的人工转变，并发现了质子。预言原子核内还有另一种粒子，被其学生查德威克于1932年在α粒子轰击铍核时发现，由此人们认识到原子核由质子和中子组成。64．1885年，瑞士的中学数学教师巴耳末总结了氢原子光谱的波长规律——巴耳末系。65．1913年，丹麦物理学家波尔最先得出氢原子能级表达式。66．1896年，法国物理学家贝克勒尔发现天然放射现象，说明原子核有复杂的内部结构。天然放射现象：有两种衰变（α、β），三种射线（α、β、γ），其中γ 射线是衰变后新核处于激发态，向低能级跃迁时辐射出的。衰变快慢与原子所处的物理和化学状态无关。67．1896年，在贝克勒尔的建议下，玛丽-居里夫妇发现了两种放射性更强的新元素--钋（Po）镭（Ra）。68．1919年，卢瑟福用α粒子轰击氮核，第一次实现了原子核的人工转变，发现了质子，并预言原子核内还有另一种粒子——中子。69．1932年，卢瑟福学生查德威克于在α粒子轰击铍核时发现中子，获得诺贝尔物理奖。70．1934年，约里奥－居里夫妇用α粒子轰击铝箔时，发现了正电子和人工放射性同位素。71．1939年12月，德国物理学家哈恩和助手斯特拉斯曼用中子轰击铀核时，铀核发生裂变。72．1942年，在费米。西拉德等人领导下，美国建成第一个裂变反应堆（由浓缩铀棒、控制棒、中子减速剂、水泥防护层、热交换器等组成）。73．1952年，美国爆炸了世界上第一颗氢弹（聚变反应、热核反应）。人工控制核聚变的一个可能途径是：利用强激光产生的高压照射小颗粒核燃料。74．1932年发现了正电子，1964年提出夸克模型。粒子分三大类：媒介子——传递各种相互作用的粒子，如：光子。轻子——不参与强相互作用的粒子，如：电子。中微子。强子——参与强相互作用的粒子，如：重子（质子、中子、超子）和介子，强子由更基本的粒子夸克组成，夸克带电量可能为元电荷。 近代意义的物理学诞生于欧洲15—17世纪。人们一般将欧洲历史 作为物理学史的社会背景。从远古到公元5世纪属古代史时期；5—13世纪为中世纪时期；14—16世纪为文艺复兴运动时期；16—17世纪为科学革命时期，以N.哥白尼、伽利略、牛顿为代表的近代科学在此时期产生。 从此之后，科学随各个世纪的更替而发展。近半个世纪，人们按照物理学史特点，将其发展大致分期如下：从远古到中世纪属古代时期。从文艺复兴到19世纪，是经典物理学时期。牛顿力学在此时期发展到顶峰，其 时空观、物质观和因果关系影响了光、声、热、电磁的各学科。 甚而影响到物理学以外的自然科学和社会科学。随着20世纪的到来，量子论和相对论相继出现；新的时空观、概率论和不确定度关系等在宇观和微观领域取代牛顿力学的相关概念，人们称此时期为近代物理学时期。 扩展资料： 伽利略·伽利雷（1564~1642年）人类现代物理学的创始人，奠定了人类现代物理科学的发展基础。1900~1926年 建立了量子力学。1926年 建立了费米狄拉克统计。1927年 建立了布洛赫波的理论。1928年 索末菲提出能带的猜想。1929年 派尔斯提出禁带、空穴的概念。 同年贝特提出了费米面的概念。1947年贝尔实验室的巴丁、布拉顿和肖克莱发明了晶体管，标志着信息时代的开始。1957年 皮帕得测量了第一个费米面超晶格材料纳米材料光子。1958年杰克.基尔比发明了集成电路。20世纪70年代出现了大规模集成电路。 发展前景： 应用物理学专业的毕业生主要在物理学或相关的科学技术领域中从事科研、教学、技术开发和相关的管理工作。科研工作包括物理前沿问题的研究和应用，技术开 发工作包括新特性物理应用材料如半导体等，应用仪器的研制如医学仪器、生物仪器、科研仪器等。 应用物理专业的就业范围涵盖了整个物理和工程领域，融物理理 论和实践于一体，并与多门学科相互渗透。应用物理学专业的学生如具有扎实的物理理论的功底和应用方面的经验，能够在很多工程技术领域成为专家。我国每年培养本科应用物理专业人才约12000人。 和该专业存在交叉的专业包括物理专业，工程物理专业，半导体和材料专业等。人才需求方面，我国对应用物理专业的人才需求仍旧是供不应求。 参考资料来源：百度百科-物理学史 康普顿效应是指美国物理学家在1923年研究x射线时发现的物理现象， 在散射光中不仅有原波长λ0的X光，还产生了波长λ>λ0的X光，而且波长的增量会随着散射角变化，这也是第一次利用实验证明了爱因斯坦光子带有能量的假设，下面就和本站一起看看吧。 康普顿出生于1892年，是美国比较有名的物理学家，同时康普顿效应也是他发现的。他本身就是出生于一个高级知识分子的家庭，他父亲和大哥都是超级厉害的学霸，也在给予了他很多指导算是人生路上很好的引路人。 康普顿大学期间开始喜欢起X射线，他在大学毕业论文中就提出了相关的概念，主要含义就是晶体中的X射线衍射的强度和晶体原来含有的原子电子分布有着极大的关系，后来他在毕业后依旧进行着相关的研究，最终获得了很多想要了解的。 康普顿效应主要指的是，这位美国物理学家在1923年研究x射线的时候，发现了一个全新的现象，就是在散射光中不仅有原波长λ0的x光，同时还产生了波长λ>λ0 的x光，而波长的增量还会随着散射角的不同有变化。 假如用经典的电磁理论来解释这种效应的话，有一定的困难，而康普顿借助了爱因斯坦的科学理论，从光子与电子碰撞的角度进行解释。 实际上康普顿散射现象的研究并不是那么容易的，也是经过了十几二十年的时间最终获得了正确的结局。而这个效应也是第一次通过试验证明了爱因斯坦光子带有能量的假设，这在物理学上面有着很重要的位置。大家也知道光在介质中和物质微粒相互作用下，最终可以向任何方向随意传播，这也是就是光的散射。 单色电磁波作用在比波长尺寸小的带电粒子上的时候，会引起受迫振动，最终会向各个方向辐射同频率的电磁波。不过用经典理论来解释频率不变的一般散射是可以的，但是对于复杂的康普顿效应来说似乎没太大用。 不管是之前在生活中遇到的旁观者效应、多米诺骨牌效应也好，还是这个物理方面的效应也好对于生活都有一定的启示作用。粒子群算法研究论文
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