无论是身处学校还是步入社会，大家都尝试过写作吧，借助写作也可以提高我们的语言组织能力。范文书写有哪些要求呢？我们怎样才能写好一篇范文呢？接下来小编就给大家介绍一下优秀的范文该怎么写，我们一起来看一看吧。
算法设计师篇一
一、实验内容：
这学期的算法与设计课，老师布置了这四个问题，分别是货郎担问题，动态生成二维数组，对话框下拉列表，排序问题。
二、学习掌握：
基本程序描述：
（2）费用矩阵：费用矩阵的主要内容是动态生成二维数组。首先由键盘输入自然数，费用矩阵的元素由随机数产生，并取整，把生成的矩阵存放在二维数组中，最后把矩阵内容输出到文件和屏幕上。它采用分支界限法，分支限界法的基本思想是对包含具有约束条件的最优化问题的所有可行解的解（数目有限）空间进行搜索。该算法在具体执行时，把全部可行的解空间不断分割为越来越小的子集，并为每个子集内的解计算一个下界或上界。动态生成二维n*n的数组程序利用指针表示数组的行和列，并逐一分配空间，在输入n的数值后，系统自动分配空间，生成n*n的数组，并产生随机数填充数组，最后将结果输入到指定文件中。
（3）mfc：在下拉列表框中添加内容程序，在下拉列表对应的函数中利用addstring添加需要的内容。首先定义下拉列表框为ccombox型，并定义其属性名，利用addstring函数可以任意添加需要的内容。a排序问题:快速排序的运行时间与划分是否对称有关，其最坏情况发生在划分过程中产生的两个区域分别包含n-1个元素和1个元素的时候。其算法的时间复杂度为o(n 2),在最好的情况下每次划分的基准恰好为中值，可得其算法时间复杂度为o(nsn)。 算法的实现和理解和代码实现完全是两回事，想要完全掌握一种算法，需要动手实践，用代码实现，才能理解透彻，真正掌握。b对话框下拉列表：这个项目简单易懂，轻松实现。
三、疑问与总结：
货郎担的问题，我认为穷举法相对比而言是比较初级的方法，费时耗力，适合在练习时选用，但是在实际问题中不建议采用。克鲁斯卡尔或者普里姆算法求取最小生成树的方法来解决货郎担的问题是更适合现实解决问题的。我认为程序可以用switch函数来将函数分成几个部分更人性化，比如分为解决问题的的选项，输出结果选项，退出程序选项等。再有就是费用矩阵的值可以从文件中读取，而结果也可以直接放在指定文件中，这样在实际应用中比较广泛。
然后通过循环在一行的数据达到n时自动换行。这样程序得到了一定的简化，并且减少了一定的.内存使用。我认为这种方法是比较贴合实际的。
四、心得体会
在计算机软件专业中，算法分析与设计是一门非常重要的课程，很多人为它如痴如醉。很多问题的解决，程序的编写都要依赖它，在软件还是面向过程的阶段，就有程序=算法+数据结构这个公式。算法的学习对于培养一个人的逻辑思维能力是有极大帮助的，它可以培养我们养成思考分析问题，解决问题的能力。
如果一个算法有缺陷，或不适合某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂性和时间复杂度来衡量。算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。计算机系统中的操作系统、语言编译系统、数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件，都必须使用具体的算法来实现。算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题。因此，学习算法无疑会增强自己的竞争力，提高自己的修为，为自己增彩。
算法设计师篇二
2.国内外关于该论题的研究现状和发展趋势
应结合选题，与参考文献相联系，是参考文献的概括，需要说明国内、国外的发展情况。
3、本选题的研究方法及预期达到的目的
应结合所要研究具体内容，思路明确、清晰，方法正确、到位，有针对性。
4.本选题的参考文献资料
1、……………………
2、……………………
5.论文撰写提纲
拟定论文的结构，即论文分几部分，每一部分主要内容是什么。论文结构完整、逻辑关系合理、拟写的内容与题目一致。
毕业论文(设计)开题报告指导教师意见：
是否同意开题：1、同意2、不同意
文档为doc格式
算法设计师篇三
手势检测是现代交互界面中的一项重要技术，能够使用户在无需接触屏幕的情况下进行操作。而手势检测算法的设计关键在于如何准确、高效地识别用户的手势信息。本文将从算法的设计心得出发，探讨手势检测算法的优化思路。
一、了解手势检测算法的分类
手势检测算法可以分为基于图像处理的算法、基于机器学习的算法、以及基于传感器的算法。在选择手势检测算法时，需要根据具体应用场景和数据特征进行选择。例如，基于图像处理的算法适合于手势检测的实时性要求较高的场景，而基于机器学习的算法则适合于需要有更高准确率的场景。对于基于传感器的算法，则适用于需要获取更为准确的手势动作数据的场景。
二、提高手势识别的精度与准确性
手势检测算法的最终目的是准确识别用户手势并转化为相应的操作命令。为了提高精度与准确性，手势检测算法设计的过程中，需要结合手势的形状、速度、角度等多维度特征信息，并应用数据预处理和分组技术来优化算法的性能。例如，对手势的不稳定性和数据噪声进行滤波处理，对手势的运动轨迹进行拟合。同时，还可以在选择特征的时候，结合手势的触点、区域、移动方向等多方面信息来提高识别的准确率。
三、综合多种手势特征的算法设计思路
针对不同场景下的手势操作，需要设计不同的检测算法来识别相应的手势。例如，对于基于摄像头的手势检测，需要结合图像处理技术和特征提取技术，同时在算法中考虑噪声干扰、光照变化等因素，以提高检测的准确性。又如，对于基于传感器的手势检测，需要结合加速度计、陀螺仪等传感器的数据，以获取更为准确的手势信息。因此，针对不同的应用场景和不同特征的手势操作，需要选择不同的算法并综合多种手势特征，才能实现更为完美的手势交互体验。
四、优化算法性能的策略
手势检测算法设计中要注意算法的效率和性能。为此可以采用优化算法的策略，例如，利用硬件加速技术、使用高效的数据存储结构或算法优化技巧，从而显著提高检测的速度和精度。此外，还可以采用增量学习、深度学习等技术来提高算法识别手势的准确率。
五、加强算法的可扩展性和开源意识
随着手势交互技术的广泛应用，手势检测算法在不同的应用场景下也不断得到拓展和迭代。因此，在设计手势检测算法时，需要重视其可扩展性与可定制化。同时，开放源代码，建立开源社区，将成为促进手势检测算法发展的重要手段之一。
总之，手势检测算法的优化需要综合考虑多种因素，包括算法的复杂度、准确性、可扩展性和开源意识等。只有在合理结合这些因素的前提下，才能打造出性能优异、实用性高的手势检测算法。
算法设计师篇四
手势检测技术是一种比较新兴的技术，其应用广泛，例如，安防、智能家居、医疗等领域。随着计算机视觉算法的发展，手势识别已经成为研究和应用领域中一个热门的话题。本文将着重分析手势检测算法的设计心得体会。
第二段：手势识别算法的现状
目前，手势识别算法的可靠性和准确性已经得到了重大的提升，主要得益于计算机视觉、机器学习和人工智能等技术的持续发展。现在，大部分基于手势的交互中，采用了基于深度学习的手势识别算法，比如使用卷积神经网络（CNN）等。相对于传统算法和其他基于特征提取的方法，基于深度学习的手势识别算法准确度更高，并具有更好的鲁棒性和可重复性。
第三段：手势检测算法的设计思路
手势检测算法的设计包括处理图像、提取特征和分类器构建等几个方面。其中，第一步是处理图像，包含了图像获取、增强和预处理等。第二步是提取特征，在这一步中可以利用CNN自动从图像中提取有用的特征，例如梯度、轮廓、颜色和形态等。最后，用分类器分析这些特征，给出对手势的分类结果。在实际应用中，应该采用已经成熟的手势库或数据集进行训练，以提高分类器的准确性和鲁棒性。
第四段：手势检测算法的优化
为了优化手势检测算法，需要考虑以下几个方面。第一，数据集的质量对算法的性能影响很大，因此应该选择质量较高的手势库或数据集进行训练。其次，应该注意模型的复杂度，避免过拟合或欠拟合的情况。此外，可以通过优化CNN的结构和参数，以提高分类器的有效性和鲁棒性。
第五段：总结和展望
手势检测算法的设计要点包括从图像中提取有用信息，对特定手势进行分类以及将整个过程紧凑、有效地组织。未来，手势识别技术将会得到进一步完善和发展，随着智能家居、车辆自动驾驶和虚拟现实等行业的发展，手势识别技术将会得到更广泛的应用和推广。因此，为了更好地促进手势识别技术的发展，应该不断地优化和改进手势检测算法，以提高识别准确度和实时性。
算法设计师篇五
一、选题背景及其意义：
电力系统无功优化，一般是指在满足电网的安全运行约束的前提下，通过变压器分接头的合理选择，发电机机端电压的理想配合以及无功补偿的优化配置等措施，使系统无功潮流达到最优分布，减少有功损耗。它对于提高系统电压质量，减少有功损耗，保证系统安全、可靠和经济运行有重要意义。
在我国，随着电力系统的迅速发展，电网规模越来越大，结构也日趋复杂，使系统的稳定性问题更加突出，而单凭经验进行无功配置已不能适应现代系统的需要，需要在现代电子与计算机技术的基础上，研究建立无功优化的数学模型、提出相应的算法，在电网的规划建设和实际调度运行中实现无功优化，并在满足电网安全运行条件下，减少有功损耗和投资。同时对于电力公司而言，减少有功网损就是增加利润，在电力公司由粗放型经营向集约化经营方式转变的今天，进行无功优化就显的更加必要和重要了。
本论文通过分析电力系统无功优化中各类主要影响因素，结合当前电力系统无功优化主要的研究方法，建立电力系统无功优化的数学模型。采用智能优化算法——粒子群算法求解数学模型，选取实际的电网作为计算算例，得到无功优化的结果，并与优化前的无功配置方案进行对比，分析粒子群算法在无功优化应用中的优缺点，为今后实际电网的无功规划提供一定的参考价值。
二、国内外研究动态：
早在六十年代，电力系统无功优化就受到了国内外学者的关注，经过多年的研究，已经取得了大量成果。总的来看，电力系统的无功优化问题可以分为两类：
一类是对系统稳态运行情况下的运行状态进行优化，目的是进行无功平衡，以提高运行电压水平、降低损耗。
另一类是研究系统在扰动情况下的电压稳定性。前者根据所研究问题的时间跨度、目标函数和解决方法又可以进一步细分。本文的研究内容为稳定运行时的无功优化及电压控制，不涉及暂态和动态情况下的电压稳定性。
电力系统无功优化问题有离散性、非线性、大规模、收敛性依赖于初值的特点，针对无功优化的特点，近年来许多专家学者就此做了大量的研究，并将各种优化算法应用于这一领域，目前已取得了许多成果。文献[3]提出将一种改进的tabu搜索算法用于电力系统无功优化，考虑有功损耗费用和补偿费用，使得总费用最小。在一般的tabu搜索算法的基础上，对搜索步长、禁忌表、不同循环点的选择以及算法终止判据等问题做了改进，更容易跳出局部最优解，保证可以搜索整个可行域，从而得到全局最优解的可能性更大。与线性规划算法相比具有更强的全局寻优能力。
文献[4]运用改进的模拟退火算法求解高中压配电网的无功优化问题，采用了记忆指导搜索方法来加快搜索速度。采用模拟法来进行局部寻优以增加获得全局最优解的.可能性，从而能够以较大概率获得全局最优解，收敛稳定性较好。
文献[5]提出了一种应用于电力系统无功规划优化问题的改进遗传算法，该算法采用十进制整数与实数混合的编码方式，在选择算子中使用最优保存策略，并对群体规模的选取加以改进。为了使解更快进入可行解域，作者提出了利用专家知识辅助搜寻可行解，并提出罚因子自适应调整，大大加快了算法的收敛性。相对模拟退火算法、禁忌搜索算法和遗传算法而言，粒子群算法是模拟鸟群觅食的一种新型算法。粒子群优化(pso)最初是处理连续优化问题的,目前其应用已扩展到组合优化问题。
由于其简单、有效的特点,pso已经得到了众多学者的重视和研究，并在电力系统优化中得到广泛应用。文献[7]对粒子群算法经行了改进，用于变电站的选址；文献[8]采用粒子群算法优化分布式电源的接入位置和容量；文献[9]利用改进的粒子群算法进行网络重构的优化。从以上文献的研究可以看出，粒子群算法在求解优化问题时有其自身特有的诸多优点。
三、课题研究内容：
本课题的研究内容主要包括：
1.电力系统无功优化影响因素分析：
阅读相关文献，分析电力系统无功补偿的措施和方法，确定系统中无功电源：同步发电机、同步调相机、电容器、静止无功补偿装置等各类无功电源在无功优化中的影响，建立无功优化的数学模型。
2.深入研究粒子群算法：
学习研究粒子群算法，重点研究粒子群算法在配电网优化规划中的应用，结合基本的算例，分析粒子群算法与遗传算法、禁忌搜索等算法的区别。
3.搜集实际数据：
进行大量数据的调研工作，调查石家庄地区电网无功补偿设备的基本情况，了解无功补偿设备分布情况，获得实际的数据，为基于粒子群算法的无功优化算例提供实际的数据。
4.应用粒子群算法进行电力系统无功优化的计算：
建立电力系统无功优化的数学模型，从网损，电压稳定，潮流分布等几个方面确定目标函数，并利用ieee14标准节点和石家庄地区无功补偿情况作为算例，验证算法的正确性和可行性。为今后电力系统无功优化规划方案提供一定的参考。
四、研究方案及难点：
（一）本课题的主要研究工作包括：
1.查找并阅读相关资料和文献，进一步熟悉和理解电力系统无功优化方面的知识。
2.熟悉掌握vc++，matlab等编程软件，为今后优化算法的学习和应用做好准备。
3.学习粒子群算法，研究它们在电力系统规划中的应用。
4.考虑电压稳定，网损，潮流分布等多个约束条件和优化目标，建立电力系统无功优化的数学模型。
5.应用粒子群优化算法对电力系统无功优化的数学模型进行优化计算。
（二）本课题的难点主要包括：
1.粒子群算法的学习和应用，并结合无功优化的实际需要对其进行改进。
2.电力系统无功优化数学模型的建立。
五、预期成果和可能的创新点：
（一）本课题虽然困难很多，然而其成果也是非常丰富的，主要有以下内容：
1.建立考虑网损，电压，潮流等影响因素的电力系统无功优化的数学模型。
2.粒子群算法在电力系统无功优化中的应用。
（二）可能的创新点：
1.基于多种影响因素的电力系统无功优化数学模型的建立。
2.粒子群算法的改进。
3.改进粒子群算法在电力系统无功优化中的应用。
六、主要参考文献：
[10]leeky,baixm,parkym,optimizationmethodforresctivepowerplanningbyusingamodifiedsimplegeneticalgorithm.ieeetransonps.1995,10(4):1843-1850.