1. 本选题研究的目的及意义
全局优化问题广泛存在于科学研究、工程设计以及经济管理等众多领域，例如机器学习中的参数优化、深度学习中的神经网络训练、控制系统中的参数整定等等，寻找全局最优解是众多领域的关键问题。
本选题的研究旨在设计一类新的基于正态分布采样的全局优化算法，以克服传统算法在求解复杂优化问题时容易陷入局部最优解、效率低下的问题。
本研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
全局优化算法是运筹学和计算数学的重要研究方向之一，在过去几十年中得到了广泛的研究。
1. 国内研究现状
国内学者在全局优化算法方面取得了一定的研究成果，特别是在模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法等启发式算法方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将在深入研究正态分布采样策略和全局优化算法理论基础上，设计一类新的基于正态分布采样的全局优化算法，并对其性能进行测试和分析。
1. 主要内容
1.深入研究正态分布的性质及其在优化算法中的应用，分析正态分布采样策略对算法性能的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析和仿真实验相结合的方法，首先从理论上分析正态分布采样策略的特点和优势，然后设计具体的算法步骤，并进行理论分析，最后通过仿真实验验证算法的性能。
具体步骤如下：1.文献调研阶段：深入研究全局优化问题的背景、研究现状以及现有算法的优缺点，重点关注基于正态分布采样的优化算法的研究进展，为本研究提供理论基础和参考。
2.算法设计阶段：基于正态分布采样策略，设计新的全局优化算法框架，确定算法的基本步骤、参数设置以及搜索策略，并进行理论分析，证明算法的收敛性。
5. 研究的创新点
1.提出一种新的基于正态分布采样的全局优化算法，该算法能够有效地利用正态分布的概率特性，提高算法的全局搜索能力和收敛速度。
2.对算法进行理论分析，证明算法的收敛性，并分析算法的参数设置对性能的影响，为算法的应用提供理论指导。
3.将提出的算法应用于解决实际问题，验证算法的有效性和实用性，并根据应用需求对算法进行改进和优化。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]徐俊,焦李成.求解约束优化问题的改进鸡群算法[J].电子学报,2018,46(01):128-134.
[2]陈雄,毛志强,程涛,等.基于改进正态云模型的移动机器人全局路径规划[J].控制与决策,2018,33(07):1247-1254.
[3]刘淳,陈增强,易正俊,等.基于混沌映射与正态分布的改进鲸鱼优化算法[J].计算机应用研究,2020,37(03):684-688.
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