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差分演化算法及其在函数优化中的应用研究的开题

报告

一、选题背景和意义

函数优化是计算数学中一个重要的问题,其应用领域广泛,如数学

建模、生物学、物理学、经济学、工程学等。其中常见的优化算法有梯

度下降法、牛顿法、遗传算法等,这些算法在不同的场景下有着各自的

优势和劣势。

差分演化算法是一种基于种群智能的优化方法,在各种优化问题中

都有着广泛的应用。与其他优化算法相比,差分演化算法具有参数少、

易于操作、收敛速度快等优点。因此,采用差分演化算法进行函数优化

的研究意义重大。

二、研究内容和方法

本文主要研究差分演化算法及其在函数优化中的应用。具体研究内

容包括:

1.差分演化算法的基本原理和优化过程;

2.差分演化算法的性能分析和比较;

3.差分演化算法在函数优化中的应用;

4.对比不同算法的优缺点,探讨如何选择适合的优化算法。

本文采用文献资料法和实验研究法,将会阅读相关文献,分析比较

差分演化算法与其他优化算法的特点,通过数学模型和计算实验对其进

行深入研究。

三、预期成果

本文预期达到以下成果:

1.对差分演化算法的原理和性能进行深入理解;

2.掌握差分演化算法在函数优化中的应用;

3.对比差分演化算法与其他优化算法的优劣;

4.运用所学知识解决函数优化问题。

四、可行性分析

本研究选题具有一定的理论基础和应用前景。差分演化算法已经被

广泛地应用于函数优化问题中,其在实际应用中的效果得到了很好的验

证。因此,本研究有较高的可行性。

五、进度安排

本研究的进度安排如下:

阶段一:文献调查和整理(1周);

阶段二:差分演化算法原理和性能分析(2周);

阶段三:差分演化算法在函数优化中的应用研究(2周);

阶段四:比较不同算法的优缺点,探讨如何选择适合的优化算法(1

周);

阶段五:实际应用和结果分析(2周);

阶段六:论文撰写和答辩准备(4周)。

六、参考文献

[1]Storn,R.,Price,K.(1997).Differentialevolution--asimple

andefficientheuristicforglobaloptimizationovercontinuousspaces.

Journalofglobaloptimization,11(4),341-359.

[2]Price,K.,Storn,R.M.,Lampinen,J.A.(2005).Differential

evolution:apracticalapproachtoglobaloptimization.SpringerScience

BusinessMedia.

[3]Brest,J.,Greiner,S.,Boskovic,B.,Mernik,M.,Zumer,V.

(2006,September).Self-adaptingcontrolparametersindifferential

evolution:Acomparativestudyonnumericalbenchmarkproblems.In

EuropeanConferenceontheApplicationsofEvolutionaryComputation

(pp.123-132).Springer,Berlin,Heidelberg.

[4]Das,S.,Suganthan,P.N.(2011).Differentialevolution:a

surveyofthestate-of-the-art.IEEEtransactionsonevolutionary

computation,15(1),4-31.

[5]Huang,V.L.,Tseng,Y.H.(2014).Ahybriddifferential

evolutionalgorithmwithharmonysearchforglobaloptimization.

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