全局优化问题的确定性算法研究的中期报告本文旨在介绍全局优化问题的确定性算法研究的中期报告，包括已经完成的工作、目前的进展以及未来的研究计划。全局优化问题是指在给定约束条件下，寻找函数的全局最优解的问题。许多实际的问题都可以转化为全局优化问题，例如机器学习中的神经网络优化、金融风险管理中的投资组合优化等。确定性算法是指一类不依赖于随机性的优化算法，它们能够找到函数的全局最优解，通常具有较高的精度和可靠性。在全局优化问题中，标准的确定性算法包括全局优化算法、随机搜索算法、爬山算法等。我们的研究重点是探索全局优化问题的确定性算法，并在实际问题中应用这些算法。截至目前，我们已经完成了以下工作：1.研究了几种全局优化算法，包括格点搜索算法、遗传算法、蚁群算法等，并在不同的测试函数中进行了计算实验。2.提出了一种新颖的弦割算法，该算法可以在解的附近区域内快速找到最优解，并在比较复杂的测试函数上展现出优异的效果。3.在应用中，我们尝试将确定性算法应用于实际问题中，如风机类比优化问题、基础设施投资问题等，并取得了一定的成功。目前，我们的研究正在持续推进。具体的研究计划包括：1.继续改进已有的算法并开发新的算法，以应对更为复杂的全局优化问题。我们将进一步研究算法的收敛性、精度、稳定性等指标。2.深入研究确定性算法与随机性算法的优劣，并在实际问题中评估它们的表现差异，并提出混合算法的可能性。3.将确定性算法的应用范围扩展到更广泛的实际问题。我们将尝试将确定性算法应用于更多的行业和领域，如医疗诊断、图像处理等。综上所述，我们的研究旨在探索全局优化问题的确定性算法，并将其应用于实际问题中。我们相信这一研究将在未来的科学与工程领域有广泛的应用价值。