基于混沌的布谷鸟优化算法研究及应用的任务书.docx

基于混沌的布谷鸟优化算法研究及应用的任务书
任务书
一、选题背景和意义
布谷鸟优化算法（CuckooSearchAlgorithm，简称CSA）是基于自然界中布谷鸟产卵的行为模式而提出的一种全局优化算法。相比于其他优化算法，CSA算法具有收敛速度快、鲁棒性好等优点，在很多实际问题中得到了广泛的应用和研究，如机器学习、数据挖掘、图像处理等领域。
另一方面，混沌现象虽然在对自然界的描述上存在一定的困难，但却能在非确定性系统中表现出有序与无序的统计规律，因此可以被用来增强一些算法的局部搜索能力。相比于其他局部搜索算法，基于混沌搜索的算法能够完整跳出山峰搜索，找到全局最优解。因此将混沌与优化算法相结合是一个很有意义的研究方向。
二、研究目的和内容
本课题旨在研究基于混沌的布谷鸟优化算法，主要研究内容如下：
（1）介绍布谷鸟优化算法的原理与特点；
（2）介绍混沌现象及其基本特征；
（3）探讨基于混沌的布谷鸟优化算法的设计方法和基本框架；
（4）对比基于混沌的布谷鸟优化算法与其他优化算法的优劣性；
（5）在实际问题中应用基于混沌的布谷鸟优化算法进行求解，验证其有效性。
三、拟定研究计划和预期进度
（1）第一阶段：文献综述，熟悉布谷鸟优化算法和混沌现象，掌握混沌搜索算法基本原理。时间：5天。
（2）第二阶段：设计基于混沌的布谷鸟优化算法的基本框架，并编写代码进行验证测试。时间：10天。
（3）第三阶段：与其他优化算法进行比较分析，验证基于混沌的布谷鸟优化算法的优劣性。时间：5天。
（4）第四阶段：应用基于混沌的布谷鸟优化算法进行实际问题的求解，分析并验证其有效性。时间：10天。
（5）第五阶段：撰写毕业论文，并做相关展示。时间：10天。
四、参考文献
1.XieXiaodong,YuJiankun,WangTao.Artificialintelligenceanditsapplication[M].Qingdao:QingdaoUniversityPress,2012.
2.LiYingzi,ChenTianshi,GuanXin.Chaosoptimizationalgorithmoverview[J].JournalofAppliedMathematics,2016(2):136-148.
3.YangXin-she,DebSuash.CuckoosearchviaLévyflights[J].WorldCongressonNature&Biology-InspiredComputing,2009:210-214.
4.ZhangHaiyi,WangXiaoming,YangHaifeng.Ahybridalgorithmbasedonchaostheoryandintelligentoptimizationalgorithm[J].ComputerEngineeringandDesign,2015,36(4):1558-1562.
五、研究要求
（1）熟练掌握MATLAB编程及算法仿真；
（2）熟悉优化算法和混沌理论；
（3）具有团队协作意识和良好的沟通能力；
（4）对科研工作认真负责，能够按照时间节点完成研究任务。
六、可能遇到的问题和解决方案
（1）对MATLAB编程不熟悉的问题，可以先通过相关资料学习和掌握；
（2）基于混沌的布谷鸟优化算法与其他算法进行比较时，需要注意算法比较的标准，如果难以确定标准，可以参考相关文献进行分析。
（3）实际问题的求解可能与实际情况存在差异，需要注意确定模型的精确程度，并对模型进行问题的适当简化。