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参数自适应的差分进化算法及并行化研究的开题报告
一、选题背景和意义
差分进化算法（DifferentialEvolution,DE）是一种优秀的全局优化算法，能够在多种优化问题中表现出较好的性能，如机器学习、神经网络优化、图像处理、信号处理等领域。差分进化算法通过对种群进行差分，以较少的变异操作和交叉操作实现优化目标的全局搜索。
然而，DE算法具有实时性较强和无须梯度信息等优点，但是它也面临着以下几个问题：a)DE算法存在着过早收敛和局部最优问题；b)DE算法的性能较大程度上取决于其参数的设置，而传统的DE算法使用固定参数存在着许多不足之处。
因此，本文针对差分进化算法的不足，开展参数自适应的差分进化算法及并行化研究，旨在提高差分进化算法的优化能力和性能。
二、研究内容和步骤
本文的研究内容主要包括以下几个方面：
1.参数自适应的差分进化算法设计
针对传统差分进化算法的参数不易设置和缺乏自适应性的问题，本文将研究参数自适应的差分进化算法。通过动态调整差分进化算法的参数，不断地更新优化策略和调整变异策略，优化求解效果。
2.基于云计算的并行化差分进化算法
使用传统单机算法进行优化过程时，往往会受到计算资源的限制和时间成本的限制，因此本文将设计并行化的差分进化算法。利用云计算的优势，将多台计算机进行分布式计算，加速优化过程。
3.算法的仿真实验以及比较分析
在设计完成后，本文将进行相关实验，对比传统差分进化算法和参数自适应的差分进化算法优化效果的差别。同时，也将与其他优化算法进行比较分析。
下面是具体的研究步骤：
1.调研和分析差分进化算法相关研究成果和应用领域
2.设计参数自适应的差分进化算法
3.设计并行化的差分进化算法，使用云计算资源
4.进行实验探索，分析并比较参数自适应的差分进化算法与其他算法的效果
三、预期成果与意义
本文预期的成果主要包括以下几个方面：
1.参数自适应的差分进化算法的设计
2.基于云计算的并行化差分进化算法的设计
3.对参数自适应的差分进化算法进行实验探索和分析比较
本文的研究意义主要包括以下几点：
1.提高差分进化算法在全局优化中的性能和适用性
2.研究并发计算，并发运算、并发设计算法数值实验等并行技术，为未来算法研究和发展提供优秀的实践范例
3.推动国内优化算法领域的发展，提高我国相关领域的技术水平和应用能力