基于WCF的演化算法雙重并行軟件的實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告

基于WCF的演化算法雙重并行軟件的實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告1.研究背景演化算法是一類常用的優(yōu)化算法，具有廣泛的應(yīng)用前景。雖然演化算法本身并不復(fù)雜，但隨著問(wèn)題模型的復(fù)雜化和求解精度的提高，單機(jī)演化算法已經(jīng)無(wú)法滿足實(shí)際需求。近年來(lái)，隨著網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)的發(fā)展，基于分布式環(huán)境的并行計(jì)算技術(shù)得到了快速發(fā)展，成為一種解決演化算法過(guò)程中復(fù)雜問(wèn)題的有效途徑。2.研究目的和意義本研究旨在利用WCF技術(shù)基于分布式環(huán)境，構(gòu)建演化算法的雙重并行軟件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模復(fù)雜問(wèn)題的高效求解。通過(guò)對(duì)比單機(jī)、分布式和混合并行模型，驗(yàn)證雙重并行模型對(duì)求解效率的提升作用，并分析分布式環(huán)境對(duì)演化算法求解過(guò)程中的影響。本研究的意義在于提高演化算法的求解效率，并為基于演化算法的優(yōu)化問(wèn)題提供一種更加高效、可擴(kuò)展的解決方案。3.研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線本研究的主要內(nèi)容包括：（1）基于WCF技術(shù)構(gòu)建分布式演化算法平臺(tái)；（2）分析分布式環(huán)境下的并行模型，包括中央控制模式、完全分布式模式和混合模式；（3）實(shí)現(xiàn)雙重并行模型，即在分布式環(huán)境下同時(shí)采用多線程并行和多節(jié)點(diǎn)并行；（4）對(duì)比實(shí)驗(yàn)單機(jī)、分布式和混合并行模型的求解效率和效果，并分析分布式環(huán)境對(duì)并行演化算法的影響。技術(shù)路線如下：（1）完成WCF技術(shù)的學(xué)習(xí)和掌握；（2）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于WCF的分布式演化算法平臺(tái)；（3）分析分布式環(huán)境下的并行模型；（4）實(shí)現(xiàn)雙重并行模型；（5）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。4.預(yù)期成果和創(chuàng)新點(diǎn)（1）實(shí)現(xiàn)基于WCF技術(shù)的分布式演化算法平臺(tái)；（2）提出一種基于雙重并行模型的并行演化算法；（3）對(duì)比單機(jī)、分布式和混合并行模型，分析分布式環(huán)境對(duì)演化算法求解效果的影響；（4）對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和總結(jié)，為演化算法和基于演化算法的優(yōu)化問(wèn)題提供更加高效、可擴(kuò)展的解決方案。5.計(jì)劃進(jìn)度安排本研究的計(jì)劃進(jìn)度如下：（1）前期調(diào)研和學(xué)習(xí)（1個(gè)月）；（2）平臺(tái)設(shè)計(jì)和構(gòu)建（2個(gè)月）；（3）模型分析和算法實(shí)現(xiàn)（2個(gè)月）；（4）系統(tǒng)測(cè)試和數(shù)據(jù)分析（1個(gè)月）；（5）論文撰寫和修改（2個(gè)月）。6.參考文獻(xiàn)[1]EibenAE,SmithJ.Introductiontoevolutionarycomputing[M].Springer,2003.[2]YangS,ZhangJ,WangY,etal.Asurveyofevolutionaryalgorithmsbasedondecomposition[J].IEEETransactionsonEvolutionaryComputation,2013,18(1):58-72.[3]AlbaE.Distributedalgorithmsforevolutionarycomputation[M].Springer,2006.[4]KozaJR,KeaneMA,StreeterMJ.Evolvingprogramsthatlearntoevolve[C]//ProceedingsofInternationalConferenceonIntelligentSystemsDesignandApplications.IEEE,2003:91-98.[5]ZhanZH,ZhangJ,LiY,etal.Adaptivedifferentialevolution:Anewalgorithmforadaptiveparametercontrolindifferentialevolution[C]//Proceedin