基于改進EGO算法的黑箱函數(shù)全局最優(yōu)化開題報告

基于改進EGO算法的黑箱函數(shù)全局最優(yōu)化開題報告一、選題背景全局優(yōu)化問題是指在給定的定義域中，尋找使目標(biāo)函數(shù)達到最優(yōu)的點或一組點的過程。在實際應(yīng)用中，通常目標(biāo)函數(shù)很復(fù)雜，難以得到解析式，也沒有顯式的梯度信息，只能通過樣本點來逼近目標(biāo)函數(shù)。這種目標(biāo)函數(shù)只能通過輸入輸出與它的表現(xiàn)來描述，稱之為黑箱函數(shù)。對于黑箱函數(shù)的全局優(yōu)化問題，傳統(tǒng)算法需要大量的計算，時間復(fù)雜度較高。因此，需要開發(fā)可靠高效的算法來解決黑箱函數(shù)全局優(yōu)化問題。二、研究目的EGO（EfficientGlobalOptimization）算法是廣泛應(yīng)用在黑箱函數(shù)全局優(yōu)化中的一種算法。EGO算法通過高斯過程模型擬合未知函數(shù)，通過不斷改進模型來尋找可能更優(yōu)的點。在全局最優(yōu)化問題中，EGO算法已經(jīng)被證明是非常有效的。然而，EGO算法尚存在一些問題。例如，EGO算法受最初樣本點的影響，從而可能收斂于局部最優(yōu)解；EGO算法的最優(yōu)化過程中存在很多超參數(shù)，需要手動調(diào)整來提高算法的性能。為了進一步提高算法的效率和精度，需要對EGO算法進行改進。本文旨在通過對EGO算法的改進，提出更加可靠、高效的黑箱函數(shù)全局優(yōu)化算法。具體目的如下：1.設(shè)計改進的EGO算法并編寫算法程序；2.分析改進算法的性能，提出優(yōu)化思路；3.在已知黑箱函數(shù)問題上進行實驗，驗證改進算法的性能。三、預(yù)期成果1.設(shè)計實現(xiàn)改進的EGO算法程序；2.驗證改進算法在已知黑箱函數(shù)優(yōu)化問題上的性能，并比較改進算法與傳統(tǒng)算法的性能。四、研究方法1.算法設(shè)計和改進：根據(jù)EGO算法的原理和問題，考慮采用改進的EGO算法來解決黑箱函數(shù)全局優(yōu)化問題。改進的方法可以從以下幾個方面入手：改進初始樣本的選擇方法，改進高斯過程模型的擬合方法，自適應(yīng)地調(diào)整超參數(shù)等。2.編寫算法程序：根據(jù)設(shè)計好的改進算法，編寫相應(yīng)的程序。3.算法性能分析：對改進算法的精度和效率進行評估分析，并考慮如何進一步優(yōu)化算法的性能。4.實驗驗證：在已知的黑箱函數(shù)問題上進行實驗，對比改進算法與傳統(tǒng)算法的性能。五、研究進展計劃第1-2周：研究EGO算法的原理和存在的問題，進行相關(guān)文獻的調(diào)研；第3-4周：根據(jù)調(diào)研結(jié)果，設(shè)計改進的EGO算法；第5-6周：編寫改進算法的程序，并進行算法測試；第7-8周：對算法進行性能評估分析，考慮算法的優(yōu)化思路；第9-10周：在已知黑箱函數(shù)問題上進行實驗，并統(tǒng)計結(jié)果；第11-12周：完成論文撰寫工作，并進行總結(jié)和歸納。六、可能遇到的問題及解決方案1.算法性能不佳：可以考慮采用其他改進算法，例如EI算法等；2.算法實現(xiàn)困難：可以參考已有