Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
未来规划 - Coggle Diagram
未来规划
总览
现有方法实现和一些修改总结（ACO算法对解空间进行搜索，并引入一些改进）
s
寻找一些新的方法，尽量适应当前的解空间和情景，并且能够有一定的改进和效果
一直实验直到得到较好的效果（期间学些实验设计和绘图的方案）
idea
灵感
分配问题上例子太少，看相关论文寻找灵感
解空间受限的优化问题，如何求解修改编码
mcap问题未来打算：与业务结合，提出一个还行的方法，不要卷进化计算那边
与业务结合，即把具体解法和具体问题结合，如引入importance measure到启发式算法里面，尽可能贴合问题，改进importance measure本身也可以，不必只在方法层面创新，也要讲
专业性
引入方法之中
挖一下第三篇论文可能的创新点
理念上的创新：
CRP和M结合起来
方法上的创新
并行遗传算法等，量子等
考虑BImeasure的寻优策略，但是不是启发式规则，比如引入BImeasure的信息素更新策略
（创新型够了，只要效果也好就行）
任务
论文
当前项目的编码规则和搜索方式适合什么算法
合适的元启发式算法
算法的可能改进点
不要贪多，先找合适的算法，再思考该算法如何改进
分配问题例子寻找灵感，在问题本身上面下了什么功夫
代码
找到几个通用的优化方法并入ACO算法，如何对比ACO和改进ACO（不求很好的效果，实现即可）