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毕业论文开题报告论文题目：基于引力场算法求解约束优化问题的研究学生姓名：学号：专业：软件工程学院：软件学院指导教师：2016年月日填论文题目基于引力场算法求解约束优化问题的研究课题性质工程类（实际项目）工程类（自选项目）研究类（基础研究）研究类（应用研究）√（注：题目性质在相应栏内填写“√”就可以）国内外研究现状对于大规模数据优化问题，启发式搜索算法效果最佳，这也是当今科研领域研究热点与难点。到目前为止，已有大量的相关研究，可以使用多种算法对其进行求解，如：遗传算法、进化策略、微遗传算法、差分演义算法、粒子群算法、协同进化算法以及模拟退火算法等。传统的算法在求解此类问题时，往往要求被求解的问题具有严苛的约束条件，如连续、可导等。然而，在实际问题中，这些要求通常难以满足。以遗传算法、粒子群算法及模拟退火算法等算法为代表的优化算法通常具有良好的适用性，相关研究也随之越来越热，并行算子，免疫算子等一系列改进技术与处理办法都已经引入到这些算法中，并且运行效果良好，可以应对各种各样的应用。但是这些算法本身的缺点却也随之体现了出来，往往存在不能很好的收敛于最优解、运行时间过长、多峰值搜索能力差等问题，需要不断推出新的优化算法来解决这些问题。为了改善这些缺点，将引入引力场优化算法的研究，它不仅仅可以解决多峰值问题，也可以在单值条件下全局收敛。引力场优化算法(GFA)，是郑明等人于2012年根据天文学的星云盘模型提出一种运算速度快、执行效率高的新型启发式搜索算法，具有较好的数学框架和较低的算法复杂性。该算法提高了全局及多极值搜索准确性，减少了运行时间，目前该模型已被应用到生物信息学的诸多领域，如：基因表达聚类、基因调控网络构建、基因数据模拟等。课题研究意义及目的约束优化问题是运筹学研究中的重要问题，同时也是科研及工程领域中的常见问题。实际的优化问题通常含有约束条件，而约束条件的存在往往会增加优化问题的求解难度。因此，对于求解此类问题的算法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。对于单目标约束优化问题而言，当求解此类问题时，传统的基于导数信息的数学规划方法往往要求被求解的问题具有某些数学性质，如：可导、连续等。然而在实际中，这些需求往往难以满足。因此，引入引力场算法进行研究，并用之求解约束优化问题有着很重大的研究价值和意义，这也成为了近年来研究的前沿课题。本文将采用引力场算法作为搜索策略，研究求解单目标约束优化问题以及多目标约束优化问题。进度安排2015/12/10—2016/01/15：查找并阅读引力场方向的相关论文，完成前期基础工作。2016/01/16—2016/03/06：设计并初步实现引力场算法。2016/03/07—2016/04/10：查找相关论文，实现用引力场算法求解单目标约束优化问题和多目标约束优化问题。2016/04/11—2016/04/30：完善算法，撰写毕业论文初稿。2016/05/01—2016/05/20:完善毕业设计，修改毕业论文。研究的主要内容1.引力场算法的设计与实现2.引力场算法与两种优化算法的比较3.关于引力场算法数学框架的研究4.用引力场算法求解单目标约束优化问题5.用引力场算法求解多目标约束优化问题关键问题1.引力场算法的设计如何设计引力场算法，能够保证高效的求解最优解是解决所有问题的前提和基础。2.引力场算法用于求解多目标峰值的设计目前现有的优化算法在求解多目标峰值问题上效果不佳，如何设计引力场算法能够求解多目标峰值问题变得尤为关键。3.将引力场算法用于求解约束优化问题实际的优化问题通常含有约束条件，而约束条件的存在往往会增加优化问题的求解难度，如何将引力场算法用于求解约束优化问题成为了本次设计的难点。拟采取的方案及措施1.参考遗传算法、粒子群算法等的设计，根据行星形成理论：星云盘模型(SolarNebularDiskModel，SNDM)设计实现引力场算法的框架模型。2.在引力场算法设计中引入分组算子，将多目标峰值的问题转化成求解各个分组极值的问题，再根据各组极值求解全局最优解。3.引入惩罚函数来对不满足的约束条件的极值进行惩罚，从而引导种群在可行域内的搜索。指导教师意见指导教师：年月日注：要求用A4开纸打印，左侧装订。