動(dòng)態(tài)環(huán)境中差分進(jìn)化算法的研究的開題報(bào)告

動(dòng)態(tài)環(huán)境中差分進(jìn)化算法的研究的開題報(bào)告一、選題背景差分進(jìn)化算法（DifferentialEvolution，DE）是一種優(yōu)化算法，其基本思想是利用種群中的差分向量來引導(dǎo)種群的不斷進(jìn)化。差分進(jìn)化算法已經(jīng)被廣泛運(yùn)用在函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化、參數(shù)優(yōu)化等領(lǐng)域中，并在大量應(yīng)用中得到了良好的效果。然而，傳統(tǒng)的差分進(jìn)化算法往往只能適應(yīng)靜態(tài)環(huán)境，無法應(yīng)對(duì)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化。隨著現(xiàn)實(shí)環(huán)境的不斷變化，動(dòng)態(tài)優(yōu)化問題也逐漸成為了一個(gè)重要的研究方向。二、研究目的本文旨在研究動(dòng)態(tài)環(huán)境中差分進(jìn)化算法，并通過大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證新算法與傳統(tǒng)差分進(jìn)化算法在動(dòng)態(tài)優(yōu)化問題上的效果。三、研究問題本文將著重探究以下問題：1)如何在動(dòng)態(tài)環(huán)境下有效的更新差分向量；2)如何選擇適當(dāng)?shù)牟呗詠肀Ｕ纤惴ǖ聂敯粜裕?)如何在動(dòng)態(tài)環(huán)境下對(duì)種群進(jìn)行有效的更新。四、研究內(nèi)容1)研究動(dòng)態(tài)環(huán)境下的差分進(jìn)化算法；2)分析傳統(tǒng)差分進(jìn)化算法在動(dòng)態(tài)優(yōu)化環(huán)境中的局限性；3)設(shè)計(jì)新算法來適應(yīng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化的環(huán)境；4)對(duì)設(shè)計(jì)出的新算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。五、實(shí)驗(yàn)計(jì)劃1)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)的基本框架；2)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，同時(shí)記錄實(shí)驗(yàn)結(jié)果；3)分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，得出結(jié)論；4)修正實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)并進(jìn)行重復(fù)實(shí)驗(yàn)。六、研究意義1)豐富了差分進(jìn)化算法在動(dòng)態(tài)優(yōu)化環(huán)境下的應(yīng)用領(lǐng)域；2)提供了一種思路來設(shè)計(jì)其他動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法；3)改進(jìn)傳統(tǒng)差分進(jìn)化算法在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的表現(xiàn)。七、研究方法1)文獻(xiàn)綜述；2)理論推導(dǎo)；3)算法設(shè)計(jì)；4)實(shí)驗(yàn)研究。八、預(yù)期結(jié)果1)設(shè)計(jì)出新的差分進(jìn)化算法來適應(yīng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化環(huán)境；2)提高傳統(tǒng)差分進(jìn)化算法在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的表現(xiàn)。九、工作分配1)第一階段：文獻(xiàn)綜述和理論推導(dǎo)（2周）；2)第二階段：算法設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)研究（8周）；3)第三階段：分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果、撰寫論文和修改（4周）。十、參考文獻(xiàn)1)RainerStornandKennethPrice.Differentialevolution-Asimpleandefficientheuristicforglobaloptimizationovercontinuousspaces.JournalofGlobalOptimization,11,341-359,1997.2)Das,S.,&Suganthan,P.N.(2011).Differentialevolution:asurveyofthestate-of-the-art.IEEETransactionsonEvolutionaryComputation,15(1),4-31.3)LuSun,YaochuJin.DynamicDifferentialEvolutionforDynamicOptimizationProblems.IEEETran