基于差分演化和分布估計(jì)的混合演化算法研究的開題報(bào)告

基于差分演化和分布估計(jì)的混合演化算法研究的開題報(bào)告一、研究背景混合演化算法(MixedEvolutionaryAlgorithm,MEA)是將不同的演化算法相結(jié)合，形成一個(gè)復(fù)合算法進(jìn)行問題求解的一種方法，利用不同算法的優(yōu)勢互補(bǔ)性可以提高算法的收斂速度和求解質(zhì)量。差分演化算法(DifferentialEvolution,DE)是一種高效的演化算法，廣泛應(yīng)用于優(yōu)化問題的求解中。然而，DE在處理高維、多峰、非凸等復(fù)雜問題時(shí)，容易陷入局部最優(yōu)解。因此，將DE與其他演化算法相結(jié)合，形成MEA，可以有效地避免此問題。近年來，隨著對分布估計(jì)算法的研究不斷深入，結(jié)合分布估計(jì)算法和MEA的研究也愈加廣泛。分布估計(jì)算法能夠在復(fù)雜高維的問題中尋找全局最優(yōu)解，并且具有很好的可擴(kuò)展性和可調(diào)節(jié)性。因此，將其與MEA相結(jié)合，有望提高M(jìn)EA的求解性能，此為我們開展本研究的動因所在。二、研究目的和內(nèi)容目的：本研究旨在針對傳統(tǒng)MEA在解決復(fù)雜高維問題時(shí)容易陷入局部最優(yōu)的問題，結(jié)合差分演化和分布估計(jì)兩個(gè)算法，提出一種新的混合演化算法，旨在提高M(jìn)EA的求解性能。內(nèi)容：1、回顧和分析現(xiàn)有的MEA及其相關(guān)算法，包括DE、分布估計(jì)算法等。2、結(jié)合差分演化算法和分布估計(jì)算法的優(yōu)勢，提出一種新的混合演化算法。3、針對常見的高維、多峰、非凸等復(fù)雜問題，進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn)，對比分析新算法與傳統(tǒng)MEA的求解性能差異，驗(yàn)證算法的有效性和可行性。三、研究方法和思路1、文獻(xiàn)調(diào)研法：回顧和分析現(xiàn)有的MEA及其相關(guān)算法，包括DE、分布估計(jì)算法等，找出相應(yīng)的優(yōu)勢和不足。2、算法設(shè)計(jì)法：結(jié)合DE和分布估計(jì)算法的優(yōu)勢，提出一種新的混合演化算法，從算法設(shè)計(jì)的角度進(jìn)行分析和優(yōu)化。3、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證法：根據(jù)詳細(xì)設(shè)計(jì)的新算法，進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn)，對比分析新算法與傳統(tǒng)MEA的求解性能差異。對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和評估，評價(jià)新算法的優(yōu)劣性。四、研究意義和創(chuàng)新點(diǎn)1、對現(xiàn)有的MEA及其相關(guān)算法進(jìn)行回顧和分析，找到其優(yōu)劣點(diǎn)，為提出新算法奠定基礎(chǔ)。2、通過結(jié)合差分演化和分布估計(jì)算法的優(yōu)勢，提出一種新的混合演化算法，使MEA的求解能力更加全面和準(zhǔn)確。3、對常見的高維、多峰、非凸等復(fù)雜問題進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證新算法的有效性和可行性。為后續(xù)的研究提供參考依據(jù)。五、擬定進(jìn)度安排本研究預(yù)計(jì)在一個(gè)學(xué)期內(nèi)完成，計(jì)劃安排如下：1、文獻(xiàn)調(diào)研和算法設(shè)計(jì)：2周。2、實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建和算法實(shí)現(xiàn)：4周。3、算法實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析：4周。4、論文撰寫和修改：3周。六、參考文獻(xiàn)[1]PriceW.L.GlobalOptimizationbyDifferentialEvolution[J].1996.[2]MishraSK,MollaRA,DasS.Ahybridmixed-effectsdifferentialevolutionalgorithmforglobaloptimization[J].SoftComputing,2018,22(22):7361-7371.[3]GaoZ,NakasoneH.ComparisonofDEandPSOalgorithmsforunconstrainedglobaloptimizationproblemsinvolvingbox,non-boxandhybridconstraints[J].ComputationalIntelligenceandNeuroscience,2013.[4]YLT,ChenZH,ChenRF,etal.Particleswarmoptimizationwithdistributionestimation-baseddynamicbalanceforevolvingdynamicoptimizationproblems[J].SwarmandEvolutionaryComputation,2020.[5]WuTM,LaiCY.Differentialevolutionandparticleswarmop