搜索到8877篇“ 函数优化问题“的相关文章
- 一种基于并行处理器的函数优化问题的求解方法和装置
- 本申请涉及一种基于并行处理器的函数优化问题求解方法和装置，特别适用于数据处理领域。本申请提供一个并行处理器M，并在其基础上提供了一种执行并行指令的方法，使并行处理器可以同时执行串行指令和并行指令。基于上述并行处理器，本申...
- 王泽坤余文
- 改进自适应遗传算法求解函数优化问题
- 2024年
- 针对遗传算法在复杂函数优化过程中存在收敛速度慢、搜索效率低和易陷入局部最优等问题,提出一种多方面改进的自适应遗传算法。算法从全局出发,对编码长度、种群初始化方式、选择方式、交叉和变异算子自适应机制以及适应度函数构造方式等方面进行了优化。仿真实验表明,算法在收敛速度、求解精度、稳定性、全局寻优能力等方面有了明显的改善,在复杂函数优化问题中显示了较好的性能。
- 邵记安张宇辉魏文红
- 关键词：遗传算法种群初始化收敛速度自适应函数优化
- 基于改进麻雀搜索算法的多维复杂函数优化问题的求解
- 2024年
- 传统麻雀搜索算法在寻找最优解过程中,存在种群多样性不够高、易产生局部最优、收敛精度不稳定等问题.本文给出了一种改进的麻雀搜索算法,首先,用改进的Cubic和Bernoulli混合混沌映射初始化种群分布提高种群多样性;其次,在算法迭代过程中引入非线性自适应惯性权重和Levy飞行策略,调节算法的搜索范围和精度,改善算法的收敛速度和局部寻优能力;然后,引入鲸鱼优化算法的捕食策略进行扰动,避免陷入局部最优;最后,在12个基准测试函数上与传统麻雀搜索算法和其他算法进行评估,实验结果验证了改进的算法具有较好的收敛速度和求解精度,并提升了局部搜索能力.
- 张贺杰赵茂先
- 求解二次损失函数优化问题的分布式共轭梯度算法
- 2022年
- 提出一种在分布式环境中利用共轭梯度法优化二次损失函数的算法,该算法利用本地子机器局部损失函数的一阶导数信息更新迭代点,在每次迭代中执行两轮通信,通过通信协作使主机器上的损失函数之和最小化.经过理论分析,证明该算法具有线性收敛性.在模拟数据集上与分布式交替方向乘子法进行对比,结果表明分布式共轭梯度算法更匹配于集中式性能.通过实验发现,增加子机器上的样本量不仅能提高收敛速度,也能降低计算误差.
- 于洁孟文辉
- 关键词：大数据共轭梯度法二次损失函数
- MATLAB遗传算法在函数优化问题中的应用被引量：2
- 2022年
- 本文介绍了遗传算法理论及运算流程,运用MATLAB语言进行了程序设计。结合典型的三角测试函数,在MATLAB环境下有效地解决了用遗传算法求解函数优化问题,验证了MATLAB遗传算法在函数优化中应用的有效性和灵活性。
- 刘光亚
- 关键词：遗传算法MATLAB函数优化有效性
- 基于区间数序关系的区间值函数优化问题研究
- 环境的复杂性和人类思维固有的主观模糊性导致所获得的信息往往是模糊的，不确定的。因此如何解决实际优化问题中信息的不确定性一直是现代优化问题的一个难点。区间数学为其提供了一种相对简单而又比较完整的表达信息不准确性的方法，使得...
- 靳晓
- 关键词：模糊线性规划
- 一类带约束条件的矩阵函数优化问题的解析解
- 矩阵函数优化问题是计算数学中的重要课题之一,在工程计算和数据科学中起着至关重要的作用.在控制理论、金融分析、模型降阶、电子结构计算、数据挖掘等领域有着广泛的应用.本文分别研究了带约束条件的矩阵行列式函数极大值问题和矩阵迹...
- 葛志昊
- 关键词：奇异值分解
- 文献传递
- 改进自适应人工免疫算法求解函数优化问题被引量：7
- 2021年
- 为克服经典人工免疫算法(AIA)在函数优化过程中存在的计算量大、收敛精度不高和收敛速度较慢等不足,引入多个自适应免疫算子,提出了一种改进自适应人工免疫算法(IAAIA)。在经典人工免疫算法中,引入迭代次数对抗体激励度计算算子进行自适应设计,引入种群抗体平均激励度与抗体激励度对免疫选择算子、克隆算子、变异算子与克隆抑制算子进行自适应设计,提升人工免疫算法的收敛速度、收敛精度和稳定性。选择9个典型测试函数作为实验对象,同时选择4种典型人工免疫算法作为对比算法优化实验函数,对比实验结果表明了改进的自适应人工免疫算法在求解函数优化问题的有效性和优越性。
- 孟亚峰王涛李泽西蔡金燕朱赛韩春辉
- 关键词：自适应免疫算子函数优化
- 带分片光滑约束函数优化问题的区域分割方法被引量：1
- 2021年
- 对一类带分片光滑约束的非凸优化问题给出了区域分割方法,并在一定条件下证明了可行域被分割后形成的子问题KKT解与原问题KKT解之间的关系,从而可以通过求子问题KKT解得到原问题KKT解。
- 王柳婷刘庆怀商玉凤刘傲多
- 关键词：非凸优化非光滑优化
- 改进蝴蝶算法求解多维复杂函数优化问题被引量：15
- 2021年
- 针对蝴蝶优化算法存在的问题,提出一种融合差分变异策略并根据进化代数自适应调整权重的蝴蝶优化算法.首先,在全局搜索阶段引入非线性惯性权重改善蝴蝶位置更新公式,自适应调节算法在不同进化时期的搜索范围和粒度,提高算法的收敛速度与寻优精度;然后通过加入F分布全局自适应随机变异对全局公式进一步改进,提升算法的全局探索遍历性,防止出现低精度早熟现象;最后在局部搜索阶段融入具有判定系数和扰动因子的双向差分变异策略,在不减损种群多样性的同时使蝴蝶个体的探索更具方向性,有利于算法摆脱局部极值点,加快收敛速度.理论分析证明了改进算法的时间复杂度与基本蝴蝶优化算法一致,6种代表性对比算法在CEC 2017基准函数上进行的多种维度测试结果表明,改进算法在求解高维复杂函数优化问题时收敛速度和寻优精度明显优于其它对比算法,维度变化对求解性能的影响更小,寻优性能更好更稳定.
- 刘景森马义想李煜
- 关键词：高维复杂函数
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