1. 研究目的与意义（文献综述）

通过计算基本电荷电量的一类改进狼群优化算法

2. 研究的基本内容与方案

近年来,磁漂浮的方法测量分数电荷的实验的兴起使得millikan油滴实验又重新站到了实验物理的前列;尽管通过繁琐的实验和运算得到了油滴电量值,但由于实验误差造成油滴电量的非整数性,使得通过寻求油滴电荷量或油滴带电量之差的最大公约数(gcd)确定基本电荷的方法难以实现。

狼群算法(wolf colony algorithm,wca)是2011年提出的一种群智能优化算法,现已实现在医学、三维传感器优化、人工神经网络等众多领域上的应用,并获得优质的实验效果,使其成为目前比较流行、前景广阔的智能计算方法之一。

论文分析millikan油滴实验中几种常用的典型数据处理方法的优缺点,基于把最大公约数转化为线性模型的思想,运用改进狼群优化算法的内在的并行寻优优势,将狼群优化应用于数据分析,直接寻找基本电荷的大小。

3. 研究计划与安排

1-3周：查阅文献，完成开题报告

4-6周：总体设计，完成论文综述

7-10周：设计算法，功能模块设计

4. 参考文献（12篇以上）

[1]王敏,唐明珠. 一种新型非线性收敛因子的灰狼优化算法[j]. 计算机应用研究,2016,12:3648-3653.

[2]mirjalili s,saremi s, mirjalili s m, et al. multi-objective grey wolf optimizer: a novelalgorithm for multi-criterion optimization [j]. expert systems withapplications, 2016, 47：106-19.

[3]赵世杰,高雷阜,于冬梅,徒君. 带混沌侦查机制的蚁狮优化算法优化svm参数[j]. 计算机科学与探索,2016,05:722-731.