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若干组合优化问题的算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
组合优化问题是指在一定的约束条件下，从离散的元素集合中选择一个子集，使得目标函数达到最优，它在实际中有着广泛的应用。例如，人员调度、路径规划、资源分配等等。随着计算机科学的发展，组合优化问题算法研究在工程实践中得到了越来越广泛的应用。
当前，随着社会经济和科技的进步，组合优化问题的算法研究已成为计算机领域的研究热点之一。组合优化问题的算法研究就是要探索如何通过设计有效的算法来解决这类问题，具有很高的研究价值和实用性。
二、任务目标
本任务旨在探究组合优化问题的算法研究方法，明确任务目标如下：
1.分析组合优化问题的数学原理，深入理解组合优化问题的基本概念和算法模型。
2.了解目前组合优化问题算法研究的热点，《组合优化问题》、《遗传算法》、《蚁群算法》、《模拟退火算法》、《粒子群算法》等算法模型的应用和优缺点。
3.探究组合优化问题算法研究的前沿方向，如基于深度学习的组合优化算法，基于量子计算的组合优化算法等等。
4.利用MATLAB或Python等软件工具实现组合优化问题中常用的算法模型，并应用于实际问题中。
三、任务内容
1.理论研究
（1）了解组合优化问题的基本概念和理论模型，对组合优化问题进行分类。
（2）学习组合优化问题常用的算法模型，如穷举法、贪心法、分支定界法、动态规划算法、分支定价法等等。
（3）了解当前组合优化问题算法研究的热点，如遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、粒子群算法等等。
（4）探索组合优化问题算法研究的前沿方向，如基于深度学习的组合优化算法，基于量子计算的组合优化算法等等。
2.实践研究
（1）利用MATLAB或Python等软件工具实现组合优化问题中常用的算法模型。
（2）通过数据分析和算法模拟实验，探究组合优化问题算法的优缺点。
（3）应用所学算法模型解决实际问题，如人员调度、路径规划、资源分配等等。
四、任务成果
1.理论分析报告
（1）组合优化问题的概念及算法模型的研究。
（2）组合优化问题研究的热点和前沿。
2.实践成果
（1）MATLAB或Python等软件工具实现的组合优化问题中常用的算法模型。
（2）组合优化算法模拟实验的分析报告。
（3）应用所学算法模型解决实际问题的报告。
五、任务要求
1.熟悉相关数学基础知识，理解组合优化问题的算法模型。
2.具备计算机编程知识，能够熟练掌握MATLAB或Python等软件工具。
3.具备数据分析能力和实验应用能力，能够分析计算结果并提供相应的解决方案。
4.任务完成后要在规定时间内提交任务报告，并能够独立答辩。
六、任务时间
本任务计划完成时间：60天。
七、任务预算
本任务预算：5000元，包括实验用品费、软件费、图书资料费、差旅费等。
八、任务验收
本任务完成后，须提交全部报告材料和实验数据，并进行独立答辩。
九、任务评价
评价本任务的完成情况、水平和贡献，由相关科研部门进行评定。
评价标准：任务完成情况、报告质量、实验数据分析、解决实际问题创新性等。评价结果将用于确定任务完成者的荣誉称号和奖励措施。
十、参考文献
[1]高等学校计算机类专业规划教材编写组.计算机算法设计与分析(第3版)[M].北京:高等教育出版社,2012.
[2]王小川,黄恩平,李赞仁.组合优化[M].北京:科学出版社,2013.
[3]DavidP.Williamson,DavidB.Shmoys.TheDesignofApproximationAlgorithms[M].Cambridge:CambridgeUniversityPress,2011.