差分进化算法及其应用开题报告

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1. 研究目的与意义

优化是人们在科学研究，工程技术与经济管理中经常碰到的问题之一，他所研究的目的是在众多方案中寻找出最优方法。

自然界的进化是经过漫长的自适性，进化过程而获得的结果，人们通过模拟自然界的进化过程，进而提出各种模拟算法来解决一些复杂，多峰的问题。

其中，一种新的进化算法差分进化算法（differential evolution，简称de）慢慢被人们所熟悉。

2. 国内外研究现状分析

差分进化算法是在1995年被提出的一种新兴的优化算法，他的最初的设想是想用于解决切比雪夫多项式问题，后来也发现de是解决复杂，多峰优化问题的有效技术。

目前，de已经在许多领域得到了应用，譬如人工神经元网络，化工，电力，机械设计，机器人，信号处理，生物信息，经济学，现在农业，食品安全，环境保护与运筹学等。

近年来，差分进化算法也在国际领域流行起来，并且取得一些重要研究成果。

3. 研究的基本内容与计划

1.简述差分进化算法的研究背景以及研究现状。

2.详细的介绍分析了差分进化算法，介绍出标准差分进化算法，及其变异操作以及它的重要的扩展模式。

3.指出差分进化算法的优缺点，并与其他流行的进化算法进行比较。

4. 研究创新点

目前，差分进化算法的研究与应用主要集中于连续，单目标，无约束的确定性优化问题。

近年来，de在多目标，约束，离散和噪声等复杂环境下的优化也得到了一些发展。

譬如在噪音环境下的优化，为了提高de在噪声环境下的优化性能，可通过改进选择或变异算子来提高算法在噪声环境下平衡开发与探索的能力，或引入其他有效处理噪声的技术来提高de在噪声环境下解决优化问题的能力。