进化计算与优化学习算法开题报告

1. 研究目的与意义

在问题求解过程中，我们需要针对给定代价函数优化一组变量。如变量只取整数值，则称问题为组合优化问题。实际问题中，特别是在生物信息学中，目标函数是部分或完全未知的。

本课题通过资料和文献查阅熟悉进化计算方法基本概念，对给定的简单优化问题能确定具体的进化计算方法；对遗传算法知道选择适当的算符和参数。能对遗传算法进行编程；结合MATLAB软件，运用这些方法求解一些优化问题。

2. 研究内容和预期目标

通过资料和文献查阅熟悉进化计算方法基本概念，对给定的简单优化问题确定具体的进化计算方法；对遗传算法选择适当的算符和参数。

对遗传算法进行编程；结合MATLAB软件，运用这些方法求解一些优化问题。

3. 研究的方法与步骤

首先弄清优化问题的种类、发展阶段和不同分支；

其次学习遗传算法在优化问题中的应用；

然后通过matlab对遗传算法编程，运用matlab实现优化问题求解；

4. 参考文献

[1] auger, a. amp; hansen, n. (2005a). a restart cma evolution strategy with increasing population size, proceedings of the ieee congress on evolutionary computation, pp. 1769-1776, uk, 2005.

[2] auger, a. amp; hansen, n. (2005a). performance evaluation of an advanced local search evolutionary algorithm, proceedings of the ieee congress on evolutionary computation, pp. 1777–1784, uk, 2005.

[3] ballester, p. j, stephenson, j.; carter, j. n. amp; gallagher, k. (2005). real-parameter optimization performance study on the cec-2005 benchmark with spc-pnx, proc of ieee congress on evolution comput, pp. 498-505.

5. 计划与进度安排

01-02周 2024年11/16-02/28: 任务书,导师讲授选题状况和要求等;

02-03周 2024年02/24-03/07: 开题报告,导师修改审定开题报告

04-14周 2024年03/10-05/23: 毕业论文写作,学生按开题报告撰写论文