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布谷鸟搜索算法的应用研究与改进的任务书
任务书
题目：布谷鸟搜索算法的应用研究与改进
背景：
布谷鸟搜索算法（CuckooSearchAlgorithm，CSA）是一种基于模拟鸟巢行为的优化算法，由杨新宇等人在2009年提出。该算法模拟了布谷鸟寄生在其他鸟窝中产下自己的蛋的行为，通过搜索最优解。在多个优化问题中，CSA已经取得了很好的效果，比如在函数优化、组合优化、分类和预测问题等方面都被广泛应用。
然而，CSA还有着一些改进空间和应用挑战。当前，对于CSA算法的应用研究和改进研究仍然十分有意义。
任务：
本次任务主要包括以下两个方面：
1.基于标准算法研究
（1）介绍布谷鸟搜索算法的原理和基本流程，对算法的优点和局限性进行分析和总结；
（2）实现目标函数、约束条件及计算目标函数值的方法，对不同种类目标函数进行适应性实验；
（3）通过数据比较对CSA算法进行分析，并比较其与其他算法的优劣性；
（4）对算法进行不同的调整和改进，提出可行的改进方案，并进行实验验证，对改进后的算法效果进行比较和评估。
2.应用研究
（1）针对现有社会商业行业中的一些关键问题进行分析，如投资组合优化问题、工人调度问题等；
（2）考虑实际情况设计出计算模型，对进行的相关数据的使用说明和设计方法进行说明；
（3）将改进后的算法应用到相应的计算模型中，对标准方法下的结果进行验证，并对深度评估结果进行说明。
要求：
（1）文章应包括标题，摘要，关键词，正文，参考文献等部分；
（2）文章应该具备清晰的逻辑层次，合理的结论，详实的数据支撑；
（3）文章应具有思想性、专业性、实践性和创新性。必须重点是创新性应用研究，并探讨其未来方向和发展趋势。
（4）字数不少于1200字，参考文献不少于5篇，其中至少2篇为中英文参考文献，参考文献要求来源广泛且权威性高。格式采用所在领域的标准格式。
评分标准：
（1）对于算法研究与实验数据方面，60分，主要评价本文的严密分析和论述质量；
（2）对于应用研究部分，40分，主要评价本次任务的实际意义和影响力，创新性等。
参考文献：
[1]杨新宇.一种新的建模、仿真、鲁棒优化及控制方法：布谷鸟搜索算法[M].北京:科学出版社,2017.
[2]RashediE,Nezamabadi-pourH,SaryazdiS.GSA:Agravitationalsearchalgorithm[J].InformationSciences,2009.
[3]KumarS,AgarwalT.Modifiedcuckoosearchalgorithmforfeatureselectionfromhighdimensionalbigdata[J].IEEEAccess,2019.
[4]LiC,TianL,LiuR,etal.Multi-objectivehybridcuckoosearchalgorithmformulti-stagedynamiclogisticsdistributionproblem[J].JournalofCleanerProduction,2021.
[5]WangX,HuangZ,WangQ,etal.Anovelfaultdiagnosismethodfortransmissionlinesbasedonimprovedcuckoosearchalgorithm[J].Complexity,2020.