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全局最优化随机逼近的CE方法研究的中期报告
一、研究背景
全局最优化问题广泛存在于各个学科领域中，如工程设计、金融决策、医学诊断等。针对这类问题，常用的优化方法主要包括数学规划、遗传算法、粒子群算法等。然而，这些方法存在着不同的局限性，比如求解速度慢、易陷入局部最优等问题。为了解决这些问题，基于深度学习的优化方法逐渐受到关注。其中，CE（CrossEntropy）方法是一种常用的优化方法，该方法可应用于可行解域连续、离散、混合等类型问题。
二、研究内容
本研究旨在探讨CE方法在全局最优化随机逼近中的应用。目前已完成如下工作：
1.对CE方法进行了深入研究，分析了其理论基础和优缺点。
2.搭建了神经网络模型，通过CE方法求解非线性约束问题，取得了较好的结果。
3.基于CE方法，实现了一套程序来优化基因芯片设计问题，取得了准确率高、速度快的优化结果。
4.探究了CE方法的参数对优化结果的影响，并进行了实验分析。
三、研究展望
目前，本研究正在进一步探索CE方法在全局最优化随机逼近中的应用。下一步将着手完成以下工作：
1.探究CE方法在高维优化问题中的适用性，并与其他算法进行对比实验。
2.探究不同神经网络结构和损失函数对优化结果的影响。
3.尝试将CE方法与其他深度学习技术相结合，构建更为优秀的全局最优化方法。
四、结论
通过对CE方法的研究，我们发现该方法在全局最优化问题中具有一定的优势和应用价值，并且可在一定程度上解决传统的优化算法存在的问题。因此，我们认为基于深度学习的CE方法具有较大的发展潜力，值得进一步研究和应用。