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A Gradient Search Algorithm for the Maximal Visible Area Polygon Problem
1
作者 Helman I. Stern Moshe Zofi 《American Journal of Operations Research》 2015年第3期168-178,共11页
This paper provides a gradient search algorithm for finding the maximal visible area polygon (VAP) viewed by an interior point in a simple polygon P. The algorithm is based on a natural partition of P into convex sets... This paper provides a gradient search algorithm for finding the maximal visible area polygon (VAP) viewed by an interior point in a simple polygon P. The algorithm is based on a natural partition of P into convex sets, such that each element of the partition is associated with a unique analytical form of the area function. We call this partition a back diagonal partition of P. Our maximal VAP algorithm converges in a finite number of steps, and is polynomial with a complexity of , for a simple polygon P with n vertices, and r reflex vertices. We use the maximal VAP algorithm as a basis for a greedy heuristic for the well known guardhouse problem with a computation complexity of . 展开更多
关键词 MAXIMAL VISIBLE POLYGON gradient search Continuous Optimization Guardhouse PROBLEM
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New Diamond Block Based Gradient Descent Search Algorithm for Motion Estimation in the MPEG- 4 Encoder
2
作者 王振洲 李桂苓 《Transactions of Tianjin University》 EI CAS 2003年第3期202-205,共4页
Motion estimation is an important part of the MPEG- 4 encoder, due to its significant impact on the bit rate and the output quality of the encoder sequence. Unfortunately this feature takes a significant part of the e... Motion estimation is an important part of the MPEG- 4 encoder, due to its significant impact on the bit rate and the output quality of the encoder sequence. Unfortunately this feature takes a significant part of the encoding time especially when the straightforward full search(FS) algorithm is used. In this paper, a new algorithm named diamond block based gradient descent search (DBBGDS) algorithm, which is significantly faster than FS and gives similar quality of the output sequence, is proposed. At the same time, some other algorithms, such as three step search (TSS), improved three step search (ITSS), new three step search (NTSS), four step search (4SS), cellular search (CS) , diamond search (DS) and block based gradient descent search (BBGDS), are adopted and compared with DBBGDS. As the experimental results show, DBBGDS has its own advantages. Although DS has been adopted by the MPEG- 4 VM, its output sequence quality is worse than that of the proposed algorithm while its complexity is similar to the proposed one. Compared with BBGDS, the proposed algorithm can achieve a better output quality. 展开更多
关键词 MPEG motion estimation full search(FS) block based gradient descent search(BBGDS) diamond search(DS) new three step search(NTSS)
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GLOBAL CONVERGENCE RESULTS OF A THREE TERM MEMORY GRADIENT METHOD WITH A NON-MONOTONE LINE SEARCH TECHNIQUE 被引量:12
3
作者 孙清滢 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2005年第1期170-178,共9页
In this paper, a new class of three term memory gradient method with non-monotone line search technique for unconstrained optimization is presented. Global convergence properties of the new methods are discussed. Comb... In this paper, a new class of three term memory gradient method with non-monotone line search technique for unconstrained optimization is presented. Global convergence properties of the new methods are discussed. Combining the quasi-Newton method with the new method, the former is modified to have global convergence property. Numerical results show that the new algorithm is efficient. 展开更多
关键词 Non-linear programming three term memory gradient method convergence non-monotone line search technique numerical experiment
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GLOBAL CONVERGENCE OF THE GENERAL THREE TERM CONJUGATE GRADIENT METHODS WITH THE RELAXED STRONG WOLFE LINE SEARCH
4
作者 Xu Zeshui Yue ZhenjunInstitute of Sciences,PLA University of Science and Technology,Nanjing,210016. 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 2001年第1期58-62,共5页
The global convergence of the general three term conjugate gradient methods with the relaxed strong Wolfe line search is proved.
关键词 Conjugate gradient method inexact line search global convergence.
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ON THE GLOBAL CONVERGENCE OF CONJUGATE GRADIENT METHODS WITH INEXACT LINESEARCH
5
作者 刘光辉 韩继业 《Numerical Mathematics A Journal of Chinese Universities(English Series)》 SCIE 1995年第2期147-153,共7页
In this paper we consider the global convergence of any conjugate gradient method of the form d1=-g1,dk+1=-gk+1+βkdk(k≥1)with any βk satisfying sume conditions,and with the strong wolfe line search conditions.Under... In this paper we consider the global convergence of any conjugate gradient method of the form d1=-g1,dk+1=-gk+1+βkdk(k≥1)with any βk satisfying sume conditions,and with the strong wolfe line search conditions.Under the convex assumption on the objective function,we preve the descenf property and the global convergence of this method. 展开更多
关键词 CONJUGATE gradient method STRONG Wolfe line search global convergence.
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双线性参数系统的极大似然递推参数估计
6
作者 刘海波 江安宁 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期137-145,共9页
研究具有自回归滑动平均噪声的双线性参数系统,该系统结构复杂,噪声项的研究更具普遍意义。为实现系统参数的在线辨识,采用梯度搜索方法,推导了双线性参数系统的随机梯度算法。对于出现的未知项,基于递阶辨识原理使用其估计值进行替代... 研究具有自回归滑动平均噪声的双线性参数系统,该系统结构复杂,噪声项的研究更具普遍意义。为实现系统参数的在线辨识,采用梯度搜索方法,推导了双线性参数系统的随机梯度算法。对于出现的未知项,基于递阶辨识原理使用其估计值进行替代。极大似然估计方法基于概率论,具有良好的一致性、渐近正态性和可用性,在引入极大似然估计方法后得到了相应的极大似然随机梯度算法,为进一步减小有色噪声对参数估计精度的影响,结合多新息辨识理论,将标量单新息扩展为多新息向量,研究了具有自回归滑动平均噪声的双线性参数系统的极大似然多新息随机梯度参数估计方法,并进行了仿真验证。 展开更多
关键词 系统辨识 双线性参数系统 梯度搜索 极大似然
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A Scaled Conjugate Gradient Method Based on New BFGS Secant Equation with Modified Nonmonotone Line Search
7
作者 Tsegay Giday Woldu Haibin Zhang Yemane Hailu Fissuh 《American Journal of Computational Mathematics》 2020年第1期1-22,共22页
In this paper, we provide and analyze a new scaled conjugate gradient method and its performance, based on the modified secant equation of the Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) method and on a new modified nonmo... In this paper, we provide and analyze a new scaled conjugate gradient method and its performance, based on the modified secant equation of the Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) method and on a new modified nonmonotone line search technique. The method incorporates the modified BFGS secant equation in an effort to include the second order information of the objective function. The new secant equation has both gradient and function value information, and its update formula inherits the positive definiteness of Hessian approximation for general convex function. In order to improve the likelihood of finding a global optimal solution, we introduce a new modified nonmonotone line search technique. It is shown that, for nonsmooth convex problems, the proposed algorithm is globally convergent. Numerical results show that this new scaled conjugate gradient algorithm is promising and efficient for solving not only convex but also some large scale nonsmooth nonconvex problems in the sense of the Dolan-Moré performance profiles. 展开更多
关键词 Conjugate gradient METHOD BFGS METHOD MODIFIED SECANT EQUATION NONMONOTONE Line search Nonsmooth Optimization
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基于改进遗传算法的图像边缘检测
8
作者 孙海明 韩国强 郑小秋 《电子设计工程》 2024年第7期186-190,共5页
针对经典边缘检测算法在一定程度上的局限性,提出了一种改进的遗传算法进行边缘检测。阐述了图像梯度的幅值和变化率,并将遗传算法引入到图像边缘检测中。利用天牛须搜索算法来引导遗传算法中交叉点位置的移动方向。通过提高子辈种群的... 针对经典边缘检测算法在一定程度上的局限性,提出了一种改进的遗传算法进行边缘检测。阐述了图像梯度的幅值和变化率,并将遗传算法引入到图像边缘检测中。利用天牛须搜索算法来引导遗传算法中交叉点位置的移动方向。通过提高子辈种群的多样性,防止了搜索区域逐渐缩小,克服了传统遗传算法早熟收敛的现象。实验结果表明,与传统的边缘检测算法相比,改进的遗传算法应用于不同的图像检测具有良好的稳定性和较快的收敛速度,可以收敛到全局最优解甚至逼近全局最优解,从而提高被检测图像边缘的完整性。 展开更多
关键词 遗传算法 边缘检测 天牛须搜索 梯度
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一种近似BFGS的自适应双参数共轭梯度法
9
作者 李向利 莫元健 梅建平 《应用数学》 北大核心 2024年第1期89-99,共11页
为了更加有效的求解大规模无约束优化问题,本文基于自调比无记忆BFGS拟牛顿法,提出一个自适应双参数共轭梯度法,设计的搜索方向满足充分下降性,在一般假设和标准Wolfe线搜索准则下,证明该方法具有全局收敛性,数值实验结果证明提出的新... 为了更加有效的求解大规模无约束优化问题,本文基于自调比无记忆BFGS拟牛顿法,提出一个自适应双参数共轭梯度法,设计的搜索方向满足充分下降性,在一般假设和标准Wolfe线搜索准则下,证明该方法具有全局收敛性,数值实验结果证明提出的新算法是有效的. 展开更多
关键词 大规模无约束优化 共轭梯度法 WOLFE线搜索 全局收敛性
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计及工况预测误差的主动配电网日前无功优化调度策略
10
作者 张旭 刘伯文 王怡 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期31-40,共10页
为解决工况预测误差较大时,日前无功优化调度方案优化效果不佳的问题,提出了计及工况预测误差的主动配电网日前无功优化调度策略。首先,使用轻量级梯度提升机算法建立日前工况功率预测模型;其次,考虑大规模高比例分布式电源接入主动配电... 为解决工况预测误差较大时,日前无功优化调度方案优化效果不佳的问题,提出了计及工况预测误差的主动配电网日前无功优化调度策略。首先,使用轻量级梯度提升机算法建立日前工况功率预测模型;其次,考虑大规模高比例分布式电源接入主动配电网,以调度时段内所有时间断面的多目标加权累加和为目标函数建立日前无功优化调度模型;最后,设计了一种变寻优粒子空间的改进引力搜索算法对日前无功优化调度模型进行求解,该算法根据历史工况预测误差评价指标调整寻优粒子空间各维度的上下限矩阵,从而抑制了当无功区域内工况预测误差较大时可控设备调度异常的缺陷。最后采用拓展的IEEE 33节点系统算例进行有效性验证。 展开更多
关键词 主动配电网 日前无功优化调度 工况预测 分布式电源 轻量级梯度提升机 改进引力搜索算法
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基于聚类和GBDT的镀锌钢卷力学性能预测
11
作者 王伟 赵飞 +2 位作者 匡祯辉 白振华 刘勇 《重型机械》 2024年第2期54-58,共5页
热镀锌钢卷力学性能影响因素之间关系复杂,限制了模型精度的提升。采用k-means算法利用化学成分属性对镀锌钢卷数据集进行聚类,将数据聚成三种模式簇实现样本的优选。利用梯度提升树算法,开展各模式数据集与不划分模式的全数据集下的力... 热镀锌钢卷力学性能影响因素之间关系复杂,限制了模型精度的提升。采用k-means算法利用化学成分属性对镀锌钢卷数据集进行聚类,将数据聚成三种模式簇实现样本的优选。利用梯度提升树算法,开展各模式数据集与不划分模式的全数据集下的力学性能建模研究,最后结合网格搜索与交叉验证方法进行模型参数优化。研究结果表明,分模式下模型MAE误差相比于全数据集建模平均减小0.85 MPa。参数优化后,各模式下MAE误差平均减少5.19 MPa,RMSE误差平均减少3.63 MPa,提高了预测模型精度。 展开更多
关键词 热镀锌钢卷 K-MEANS 力学性能建模 梯度提升树 网格搜索法
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基于边缘梯度搜索的激光定向能量沉积熔池尺寸提取方法 被引量:1
12
作者 苗立国 邢飞 +4 位作者 史建军 柴媛欣 闫成鑫 卞宏友 孙海江 《材料导报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期213-219,共7页
针对激光定向能量沉积过程中存在熔池弱边缘导致熔池宽度难以准确提取的问题,本工作基于熔池边缘灰度梯度变化差异,提出了一种基于边缘梯度搜索模型的熔池宽度提取方法。为了得到精确的熔池尺寸,首先基于数学形态学的方法对熔池图像进... 针对激光定向能量沉积过程中存在熔池弱边缘导致熔池宽度难以准确提取的问题,本工作基于熔池边缘灰度梯度变化差异,提出了一种基于边缘梯度搜索模型的熔池宽度提取方法。为了得到精确的熔池尺寸,首先基于数学形态学的方法对熔池图像进行预处理得到粗定位边缘,然后通过试验确定弱边缘梯度阈值,最后采用边缘梯度搜索模型对粗定位边缘进一步分割得到精分割边缘,使用椭圆拟合法进行边缘拟合得到熔池宽度,试验结果表明该方法具有良好的熔池宽度检测精度。 展开更多
关键词 激光定向能量沉积 边缘提取 边缘梯度搜索 椭圆拟合
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一种WYL型谱共轭梯度法的全局收敛性 被引量:1
13
作者 蔡宇 周光辉 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2024年第1期173-184,共12页
为解决大规模无约束优化问题,该文结合WYL共轭梯度法和谱共轭梯度法,给出了一种WYL型谱共轭梯度法.在不依赖于任何线搜索的条件下,该方法产生的搜索方向均满足充分下降性,且在强Wolfe线搜索下证明了该方法的全局收敛性.与WYL共轭梯度法... 为解决大规模无约束优化问题,该文结合WYL共轭梯度法和谱共轭梯度法,给出了一种WYL型谱共轭梯度法.在不依赖于任何线搜索的条件下,该方法产生的搜索方向均满足充分下降性,且在强Wolfe线搜索下证明了该方法的全局收敛性.与WYL共轭梯度法的收敛性相比,WYL型谱共轭梯度法推广了线搜索中参数σ的取值范围.最后,相应的数值结果表明了该方法是有效的. 展开更多
关键词 无约束优化 谱共轭梯度法 强Wolfe线搜索 全局收敛性
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面向约束多目标优化的进化计算与梯度下降联合优化算法
14
作者 田野 陈津津 张兴义 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1386-1392,共7页
约束多目标进化算法(CMOEA)是一类专门为解决约束多目标优化问题而设计的元启发式算法。这类算法利用基于种群的黑盒随机搜索模式,可以在不同优化问题上达到目标与约束之间的有效平衡;然而它们未有效利用函数的梯度信息,在复杂问题上收... 约束多目标进化算法(CMOEA)是一类专门为解决约束多目标优化问题而设计的元启发式算法。这类算法利用基于种群的黑盒随机搜索模式,可以在不同优化问题上达到目标与约束之间的有效平衡;然而它们未有效利用函数的梯度信息,在复杂问题上收敛过慢。但引入梯度信息不是一个简单的过程,同时计算所有目标和约束的梯度会消耗大量的计算资源,且目标和约束之间的矛盾会使梯度方向难以确定。为此,提出一种进化计算和梯度下降(GD)的联合优化算法——基于梯度辅助的多阶段约束多目标进化算法(CMOEA-MSG)。该算法包括两个阶段:在第一阶段,算法通过构建辅助问题并有选择性地计算目标或约束的梯度更新解,使种群快速收敛至可行区域;在第二阶段,算法采用约束优先原则求解原问题,保证种群的可行性和多样性。与现有同类算法在LIR-CMOP、MW和DASCMOP三个测试集上的对比结果表明,CMOEA-MSG可以更有效地解决约束多目标优化问题。 展开更多
关键词 约束多目标优化 进化算法 梯度下降 多阶段搜索
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A New Class of Nonlinear Conjugate Gradient Methods with Global Convergence Properties 被引量:1
15
作者 陈忠 《长江大学学报(自科版)(上旬)》 CAS 2014年第3期I0001-I0003,共3页
非线性共轭梯度法由于其迭代简单和储存量小,且搜索方向不需要满足正割条件,在求解大规模无约束优化问题时占据及其重要的地位.提出了一类新的共轭梯度法,其搜索方向是目标函数的下降方向.若假设目标函数连续可微且梯度满足Lipschitz条... 非线性共轭梯度法由于其迭代简单和储存量小,且搜索方向不需要满足正割条件,在求解大规模无约束优化问题时占据及其重要的地位.提出了一类新的共轭梯度法,其搜索方向是目标函数的下降方向.若假设目标函数连续可微且梯度满足Lipschitz条件,线性搜索满足Wolfe原则,讨论了所设计算法的全局收敛性. 展开更多
关键词 摘要 编辑部 编辑工作 读者
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基于GBDT特征提取与Tent-ASO-BP网络的铣刀磨损量预测
16
作者 谭金铃 赵春华 +2 位作者 林彰稳 罗顺 李谦 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1296-1308,共13页
为了提高机械加工过程中小样本刀具磨损量监测的准确性,提出一种基于Pearson+GBDT特征提取、Tent混沌映射和原子搜索算法(ASO)优化BP神经网络(Tent-ASO-BP)的刀具磨损量预测模型。针对BP神经网络特征选择及参数选择难题,提出了基于Pears... 为了提高机械加工过程中小样本刀具磨损量监测的准确性,提出一种基于Pearson+GBDT特征提取、Tent混沌映射和原子搜索算法(ASO)优化BP神经网络(Tent-ASO-BP)的刀具磨损量预测模型。针对BP神经网络特征选择及参数选择难题,提出了基于Pearson+GBDT的双层过滤式特征筛选方式求取网络输入特征,并使用Tent混沌映射改进原子搜索算法(ASO)对BP神经网络最优权值和阈值进行求解。通过实验证明:Tent混沌映射改善了ASO,避免ASO陷入局部极值和过早收敛,即通过交叉验证证明Tent-ASO优化BP神经网络训练模型精度较ASO高。同时,验证了梯度提升决策树(GBDT)能够筛选出用于刀具磨损值映射的一组特征,且特征筛选能力强于同类算法Light GBM、Catboost、决策树、随机森林。 展开更多
关键词 刀具磨损量 Pearson相关系数 梯度提升决策树 Tent-ASO-BP网络
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标准Wolfe线搜索下改进的HS共轭梯度法
17
作者 王森森 郑宗剑 韩信 《四川文理学院学报》 2024年第2期50-55,共6页
通过对现有的HS共轭梯度法进行修正,提出一个具有下降性质的改进型HS共轭梯度法,该算法的下降性质得到论证.在标准Wolfe线搜索条件下,证明了改进的HS算法具有全局收敛性.最后,通过数值实验结果的对比,发现新算法数值效果是优异的.
关键词 无约束优化 共轭梯度法 标准Wolfe线搜索 全局收敛性
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基于修正割线方程的BB梯度法
18
作者 杨爽艺 《商洛学院学报》 2024年第2期22-25,共4页
将修正的割线方程和BB梯度法结合起来,从而得到一类修正的BB步长,再利用Zhang-Hager非单调线搜索,提出一个改进的BB梯度方法(MB法)。在一定的假设下,MB法是具有全局收敛性的。同时对MB法和同类型的几个BB方法进行大量的数值试验,结果表... 将修正的割线方程和BB梯度法结合起来,从而得到一类修正的BB步长,再利用Zhang-Hager非单调线搜索,提出一个改进的BB梯度方法(MB法)。在一定的假设下,MB法是具有全局收敛性的。同时对MB法和同类型的几个BB方法进行大量的数值试验,结果表明MB法的数值效果是最好的。 展开更多
关键词 Barzilai-Borwein梯度法 非单调线搜索 无约束优化 改进割线方程
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基于非下降线搜索的改进PRP共轭梯度方法及在图像恢复中的应用
19
作者 李朋原 《现代信息科技》 2024年第17期62-67,共6页
PRP方法是最有效的非线性共轭梯度优化方法之一,然而该方法不能保证产生目标函数的下降方向,这给一般函数的全局收敛带来了困难。为了保证PRP方法的全局收敛性,提出了一种改进的PRP共轭梯度方法。文章以非凸优化问题为目标,简要介绍了... PRP方法是最有效的非线性共轭梯度优化方法之一,然而该方法不能保证产生目标函数的下降方向,这给一般函数的全局收敛带来了困难。为了保证PRP方法的全局收敛性,提出了一种改进的PRP共轭梯度方法。文章以非凸优化问题为目标,简要介绍了非下降线搜索技术以及一些适当的假设条件,探讨了改进PRP方法的全局收敛性。基于MATLAB软件工具,验证了新方法在处理无约束优化和图像恢复问题时的有效性和实用性。 展开更多
关键词 共轭梯度方法 非下降线搜索 全局收敛性 无约束优化 图像修复
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一类改进的拟牛顿算法
20
作者 罗文军 吴泽忠 贺盛瑜 《成都信息工程大学学报》 2024年第3期374-381,共8页
在拟牛顿方程基础上,推导出一种新的DFP校正公式,并在强Wolfe步长规则下给出一类新的DFP算法。随后提出一种改进的强Wolfe线性搜索法,改善由于精度所导致的线性搜索失败的问题,并在一定假设下证明改进的算法具有全局收敛性。最后用算例... 在拟牛顿方程基础上,推导出一种新的DFP校正公式,并在强Wolfe步长规则下给出一类新的DFP算法。随后提出一种改进的强Wolfe线性搜索法,改善由于精度所导致的线性搜索失败的问题,并在一定假设下证明改进的算法具有全局收敛性。最后用算例来改进前后的DFP算法的性能作对比,结果表明改进的算法行之有效,并且具有更好的收敛性。 展开更多
关键词 DFP算法 共轭梯度 拟牛顿法 无约束最优化 线性搜索
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