全局优化的随机水平值逼近算法的任务书一、背景和目的随机水平值逼近算法是一种用于解决全局优化问题的算法，其主要目的是通过不断地随机取样，寻找可能的最优解。该算法的优点在于可以在很短的时间内找到相对较优的解，但其缺点也很明显，即可能会陷入局部最优解而无法找到全局最优解。本次任务旨在研究随机水平值逼近算法的性能以及改进方法，特别关注其在解决大规模全局优化问题上的应用。通过实验验证算法的可行性和有效性，为工业和科学领域的全局优化问题提供一种新的解决思路和方法。二、任务内容1.调研随机水平值逼近算法的原理和实现方法，了解其特点、优缺点、适用范围等基本知识。2.研究随机水平值逼近算法在解决大规模全局优化问题上的应用，并进行代码实现。3.设计实验验证算法的性能和效果，利用不同的测试函数对算法进行评价和对比。评价指标包括收敛速度、收敛精度、全局最优解的发现概率等。4.提出优化算法的改进方法，如应用进化算法、遗传算法等优化思路来提升全局最优解的发现概率，实现具有更好性能的算法。5.撰写结论报告，总结实验结果和得到的结论，对该算法在解决大规模全局优化问题等领域的应用前景和发展进行讨论和展望。三、参考文献1.FinkelD.A.,GrimmN.A.,Therandomlevelmethod[J].SiamJournalofNumericalAnalysis,1996,33(3):876-893.2.FinkelD.A.,SmolkinM.Sh.,Randomizedalgorithmsforglobaloptimization,Journalofcomplexity,2013,29(4):312-326.3.MouS.,SusanaH.,Aglobaloptimizationmethodbasedontherandomlevelsetmethodandevolutionstrategies[J].JournalofGlobalOptimization,2019,1-22.