几种常见的最优化方法开题报告

1. 研究目的与意义

每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素（的量），以使某一（或某些）指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，我们越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解。常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法、启发式优化方法等等。

2. 研究内容和预期目标

常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法、启发式优化方法等等。本文拟对这四种方法的优缺点进行比较分析，并给出相应的结论。论文写作符合写作技术规范，论文格式、打印和提交的文本等符合学院规定的统一要求；材料翔实，层次分明，有较强的逻辑性，文字表达准确、流畅。论文写作符合写作技术规范，论文格式、打印和提交的文本等符合学院规定的统一要求；材料翔实，层次分明，有较强的逻辑性，文字表达准确、流畅。

论文的总篇幅（除附录外）包括图表在内，一般以0.8—1.0万字为宜。

3. 研究的方法与步骤

采用列举若干实例的方式来讨论梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法、启发式优化方法四种方法的优缺点。自己编写程序或者运用现成软件进行实例计算。

4. 参考文献

[1] 陈宝林.最优化理论与算法.第2版.北京：清华大学出版社，2005

[2] 李士勇.智能优化算法原理与应用.第1版.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2012

[3] 余胜威.matlab优化算法案例分析与应用.第1版.北京：清华大学出版社，2015

5. 计划与进度安排

1、2022年2月20日－3月5日，阅读任务书，撰写开题报告。

2、2022年3月1日－3月12日，提交开题报告，进行外文翻译。

3、2022年3月13日－5月21日，开始毕业论文写作。