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文档简介

基于改进EGO算法的黑箱函数全局最优化开题报告一、选题背景全局优化问题是指在给定的定义域中，寻找使目标函数达到最优的点或一组点的过程。在实际应用中，通常目标函数很复杂，难以得到解析式，也没有显式的梯度信息，只能通过样本点来逼近目标函数。这种目标函数只能通过输入输出与它的表现来描述，称之为黑箱函数。对于黑箱函数的全局优化问题，传统算法需要大量的计算，时间复杂度较高。因此，需要开发可靠高效的算法来解决黑箱函数全局优化问题。二、研究目的EGO（EfficientGlobalOptimization）算法是广泛应用在黑箱函数全局优化中的一种算法。EGO算法通过高斯过程模型拟合未知函数，通过不断改进模型来寻找可能更优的点。在全局最优化问题中，EGO算法已经被证明是非常有效的。然而，EGO算法尚存在一些问题。例如，EGO算法受最初样本点的影响，从而可能收敛于局部最优解；EGO算法的最优化过程中存在很多超参数，需要手动调整来提高算法的性能。为了进一步提高算法的效率和精度，需要对EGO算法进行改进。本文旨在通过对EGO算法的改进，提出更加可靠、高效的黑箱函数全局优化算法。具体目的如下：1.设计改进的EGO算法并编写算法程序；2.分析改进算法的性能，提出优化思路；3.在已知黑箱函数问题上进行实验，验证改进算法的性能。三、预期成果1.设计实现改进的EGO算法程序；2.验证改进算法在已知黑箱函数优化问题上的性能，并比较改进算法与传统算法的性能。四、研究方法1.算法设计和改进：根据EGO算法的原理和问题，考虑采用改进的EGO算法来解决黑箱函数全局优化问题。改进的方法可以从以下几个方面入手：改进初始样本的选择方法，改进高斯过程模型的拟合方法，自适应地调整超参数等。2.编写算法程序：根据设计好的改进算法，编写相应的程序。3.算法性能分析：对改进算法的精度和效率进行评估分析，并考虑如何进一步优化算法的性能。4.实验验证：在已知的黑箱函数问题上进行实验，对比改进算法与传统算法的性能。五、研究进展计划第1-2周：研究EGO算法的原理和存在的问题，进行相关文献的调研；第3-4周：根据调研结果，设计改进的EGO算法；第5-6周：编写改进算法的程序，并进行算法测试；第7-8周：对算法进行性能评估分析，考虑算法的优化思路；第9-10周：在已知黑箱函数问题上进行实验，并统计结果；第11-12周：完成论文撰写工作，并进行总结和归纳。六、可能遇到的问题及解决方案1.算法性能不佳：可以考虑采用其他改进算法，例如EI算法等；2.算法实现困难：可以参考已有

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