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基于代理模型的实值演化算法研究的开题报告
一、研究背景
自然进化算法被广泛应用于实值优化问题中，如GeneticAlgorithm(GA)、EvolutionaryProgramming(EP)、EvolutionStrategies(ES)及DifferentialEvolution(DE)等。然而，这些传统进化算法与现实问题的复杂性：高维、多模态、约束等的应对能力仍然较为薄弱，这推动了进化算法的不断发展。
近年来，基于代理模型的实值进化算法，如Surrogate-AssistedEvolutionaryAlgorithms(SAEAs)、Model-BasedEvolutionaryAlgorithms(MBEAs)、ParticleSwarmOptimizationwithSurrogateModel(PSOSM)和CovarianceMatrixAdaptationwithSamplingofOffspringUsingSurrogateModels(CMA-ES-SO)等，已经在进化算法领域取得了显著进展。
SAEAs方法通常将代理模型用于估计在原目标函数的基础上增益的目标函数，以减少目标函数计算的次数，以提高效率。而CMA-ES-SO则通过代替自然进化中的适应度函数值，使用更加符合当前状态或目标的代理模型进行评价，控制种群多样性和收敛性，避免过早陷入局部最优解。
二、研究意义
基于代理模型的实值进化算法的出现，标志着进化算法发展的一种新的趋势。其主要特点是通过高效的代理方法，有效地处理了计算效率问题。通过利用代理模型来估计实际计算目标函数的不足，减少了计算量，提高了算法的效率。尤其是在多模态复杂优化问题中，其优越的搜索性能已经在很多领域得到了广泛的应用。
三、研究内容和方法
本文将重点研究基于代理模型的实值演化算法。研究的重点是使得该算法具备在现代实际问题的解决能力。具体的，本文提出的核心理念是在动态优化的情况下，利用适应性的目标函数策略，通过建立高效的模型，得到准确的目标函数值。
实际上，建；一个高效的模型是基于代理模型的实值进化算法成功的基础。在本研究中，我们将拓展传统的代理模型来提高模型的效率和准确性。在此基础上，研究者将进一步探讨：如何使用代理模型来探索问题空间，充分利用原始算法的效率，并保证算法的有效性。分类别，我们将使用各种实验结果来说明基于代理模型的实值演化算法的优越性。
四、预期结果
与传统进化算法和现有的代理模型算法相比，我们预计本文提出的基于代理模型的实值演化算法将具有以下优越性：
-在求解高维和多峰寻优问题方面，本算法的搜索速度会更快，并且更易于实现。
-具有比传统进化算法更高的准确性和更快的收敛速度。
-在动态优化问题的场景下，能够高效地利用适应性的目标函数策略。
五、论文结构
本论文的结构如下：
第一章：绪论，包括基于代理模型的实值演化算法研究的背景与意义、研究内容和方法和预期结果等。
第二章：介绍相关的对代理模型的研究，以及相关的算法在实际应用中的效果等；
第三章：提出基于代理模型的实值演化算法，并对其进行详细的描述，包括模型的构建和运行机制等；
第四章：通过对现有问题的实验研究，评估本算法的性能，并与其他算法进行对比和分析；
第五章：总结本文的主要研究工作、成果与不足之处，并对后续的研究提出展望与建议。