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GLOBAL WEAK SHARP MINIMA AND COMPLETENESS OF METRIC SPACE
1
作者 黄辉 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2005年第2期359-366,共8页
A sufficient condition on the existence of a global weak sharp minima for general function in metric space is established. A characterization for convex function to have global weak sharp minima is also presented, whi... A sufficient condition on the existence of a global weak sharp minima for general function in metric space is established. A characterization for convex function to have global weak sharp minima is also presented, which generalized Burke and Ferris' result to infinite dimensional space. A characterization of the completeness of a metric space is given by the existence of global weak sharp minima. 展开更多
关键词 global weak sharp minima COMPLETENESS convex function
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A Numerical Method for Solving Ill-Conditioned Equation Systems Arising from Radial Basis Functions
2
作者 Edward J. Kansa 《American Journal of Computational Mathematics》 2023年第2期356-370,共15页
Continuously differentiable radial basis functions (C<sup>∞</sup>-RBFs), while being theoretically exponentially convergent are considered impractical computationally because the coefficient matrices are ... Continuously differentiable radial basis functions (C<sup>∞</sup>-RBFs), while being theoretically exponentially convergent are considered impractical computationally because the coefficient matrices are full and can become very ill- conditioned. Similarly, the Hilbert and Vandermonde have full matrices and become ill-conditioned. The difference between a coefficient matrix generated by C<sup>∞</sup>-RBFs for partial differential or integral equations and Hilbert and Vandermonde systems is that C<sup>∞</sup>-RBFs are very sensitive to small changes in the adjustable parameters. These parameters affect the condition number and solution accuracy. The error terrain has many local and global maxima and minima. To find stable and accurate numerical solutions for full linear equation systems, this study proposes a hybrid combination of block Gaussian elimination (BGE) combined with arbitrary precision arithmetic (APA) to minimize the accumulation of rounding errors. In the future, this algorithm can execute faster using preconditioners and implemented on massively parallel computers. 展开更多
关键词 Continuously Differentiable Radial Basis Functions global Maxima and minima Solutions of Ill-Conditioned Linear Equations Block Gaussian Elimination Arbitrary Precision Arithmetic
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随机技术在瞎子爬山法中的应用与实现 被引量:7
3
作者 毛卫英 谌明 贺贵明 《计算机工程与设计》 CSCD 2002年第2期60-61,64,共3页
介绍了启发式搜索方法瞎子爬山算法及其缺陷,着重论述了随机技术与瞎子爬山算法的结合,对于目前的搜索策略,这是一种很大的改进。
关键词 瞎子爬山法 启发式搜索 全局最小值 局部极小值 随机技术 人工智能
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一维层状介质大地电磁模拟退火反演法 被引量:50
4
作者 师学明 王家映 《地球科学(中国地质大学学报)》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第5期542-546,共5页
大地电磁模拟退火反演法是一种最优化的非线性反演方法,与传统的线性反演方法相比该方法具有:(1)不依赖于初始模型的选择;(2)能寻找全局最小点而不陷入局部极小;(3)在反演过程中不用计算雅可比偏导数矩阵等优点.通过对各... 大地电磁模拟退火反演法是一种最优化的非线性反演方法,与传统的线性反演方法相比该方法具有:(1)不依赖于初始模型的选择;(2)能寻找全局最小点而不陷入局部极小;(3)在反演过程中不用计算雅可比偏导数矩阵等优点.通过对各种类型的大地电磁测深理论曲线试算,结果表明模拟退火法能准确地自动反演地电参数(地层电阻率、厚度).最后对实际资料进行了处理,取得了较好的效果. 展开更多
关键词 模拟退火 地球物理反演 局部极小 大地电磁测探
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样条权函数神经网络的一种新型算法 被引量:13
5
作者 张代远 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第9期1434-1437,1446,共5页
针对前馈神经网络在数值插值领域的应用场合,提出了一种新型结构的神经网络及其训练算法。网络拓扑结构简单,网络训练所需的神经元个数与样本个数无关,可以简单地表示成输入、输出样本向量维数之积。算法只需训练1层权函数。训练后的权... 针对前馈神经网络在数值插值领域的应用场合,提出了一种新型结构的神经网络及其训练算法。网络拓扑结构简单,网络训练所需的神经元个数与样本个数无关,可以简单地表示成输入、输出样本向量维数之积。算法只需训练1层权函数。训练后的权函数由三次样条函数构成,而不是传统方法(反向误差传播算法“BP”或径向基函数算法“RBF”)的常数。通过求解两组线性方程组,就可以确定具体三次样条权函数形式。不存在传统梯度下降类算法的局部极小、收敛速度慢、初值敏感性等问题。仿真实验说明此算法比传统算法(如BP、RBF)精度高、速度快。 展开更多
关键词 人工智能 前馈神经网络 三次样条函数 权函数 全局最小 插值
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基于旋转曲面变换的粒子群优化方法 被引量:3
6
作者 熊勇 路文初 +1 位作者 莫愿斌 胡上序 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1946-1949,1978,共5页
针对粒子群优化算法(PSO)应用于多极值点函数易陷入局部极小值,提出旋转曲面变换(RST)方法.该方法通过将被优化函数映射到一个同胚曲面上,使当前局部极小点变换为全局最大点,并保持被优化函数值在当前局部极小点以下部分的数值不变.当... 针对粒子群优化算法(PSO)应用于多极值点函数易陷入局部极小值,提出旋转曲面变换(RST)方法.该方法通过将被优化函数映射到一个同胚曲面上,使当前局部极小点变换为全局最大点,并保持被优化函数值在当前局部极小点以下部分的数值不变.当检测到陷入局部极小时,根据具体的优化函数,选择适当的变换参数,进行RST变换,从而得到问题的全局解.并对四个不同的测试函数进行了数值计算实验.结果表明,对于高维函数,当迭代步数相同时,旋转曲面变换粒子群优化算法与其他两种粒子群优化算法相比,具有稳定性要好,收敛速度快. 展开更多
关键词 粒子群 旋转曲面变换 局部极小 全局收敛
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基于遗传神经网络的车辆导航路径规划 被引量:8
7
作者 沈永增 陈瑞 黄海港 《计算机系统应用》 2013年第8期210-213,189,共5页
研究使用混合GA-BP神经网络算法来解决交通路径规划中的非线性问题.反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络虽然能够很好地解决非线性问题,但它存在着容易陷入局部极小的不足,而遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)具有很强的宏观搜索能力和... 研究使用混合GA-BP神经网络算法来解决交通路径规划中的非线性问题.反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络虽然能够很好地解决非线性问题,但它存在着容易陷入局部极小的不足,而遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)具有很强的宏观搜索能力和良好的全局优化性能,可以弥补BP的不足.用A*算法快速粗算出的几条可选路径作为GA的初始种群,然后用混合的GA-BP神经网络算法进行路径规划精算.仿真结果显示混合GA-BP神经网络算法在寻找路径规划的全局最优解上具有一定的优势. 展开更多
关键词 GA-BP神经网络 路径规划 非线性 局部极小 全局最优解
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一类求多变量函数所有局部极小点的算法 被引量:3
8
作者 刘杰 王宇平 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2267-2274,共8页
为求出具有箱式约束的非线性全局优化问题所有的局部极小点,提出了一种基于Multistart方法的新算法.结合目标函数在可行域内的总变差、下降率和凹凸性等信息,构造了一个刻划局部极小点分布的G-度量.将可行域剖分为若干个小区域,把... 为求出具有箱式约束的非线性全局优化问题所有的局部极小点,提出了一种基于Multistart方法的新算法.结合目标函数在可行域内的总变差、下降率和凹凸性等信息,构造了一个刻划局部极小点分布的G-度量.将可行域剖分为若干个小区域,把初始点按G.度量值的比例分配在每块区域上,使得局部极小点密集的区域能够被分配较多的初始点进行搜索;给出了有效初始点的判断条件为了进一步减少局部优化算法的运行次数.针对G-度量计算量较大的问题,设计了相应的近似计算方法,降低了计算量.选择了4个2维一10维具有大量局部极小点的测试函数进行求解,与Multisatart和Minfinder算法的实验结果进行对比,表明了该方法在收敛速度和搜索全部局部极小点上都有了较大的改进和提高. 展开更多
关键词 全局优化 G-度量 局部极小点 总变差
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全局最优化的平滑积分变换方法Ⅰ基本思想和理论框架 被引量:1
9
作者 李炜疆 罗辽复 《内蒙古大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1997年第2期157-161,共5页
提出了解决全局最优化中多极小问题的平滑积分变换方法.通过平滑积分变换将目标函数平滑变形,充分变形后的目标函数将仅有一个极小,沿该极小在变形过程中的轨迹回溯即可找出其对应的原始目标函数的一个较深且较宽的极小.研究了平滑... 提出了解决全局最优化中多极小问题的平滑积分变换方法.通过平滑积分变换将目标函数平滑变形,充分变形后的目标函数将仅有一个极小,沿该极小在变形过程中的轨迹回溯即可找出其对应的原始目标函数的一个较深且较宽的极小.研究了平滑积分变换的数学性质并提出了不依赖局部极小化算法的极小追踪技术. 展开更多
关键词 全局最优化 多极小问题 平滑积分变换 最佳化
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复数前馈神经网络的全局最优和快速学习算法 被引量:1
10
作者 张代远 《电路与系统学报》 CSCD 北大核心 2006年第4期9-15,共7页
提出了一种新型复数前馈神经网络的学习算法。当输入层和隐层之间的权值计算出来后,就可以通过求解线性方程组得到隐层和输出层之间的权值。这些权值是全局最小点。另一方面,本文算法很容易确定全局最小点时隐层神经元的个数。本文算法... 提出了一种新型复数前馈神经网络的学习算法。当输入层和隐层之间的权值计算出来后,就可以通过求解线性方程组得到隐层和输出层之间的权值。这些权值是全局最小点。另一方面,本文算法很容易确定全局最小点时隐层神经元的个数。本文算法具有很高的训练精度和学习速度。 展开更多
关键词 复数神经网络 全局最小 高训练精度 快速学习
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新型样条权函数神经网络的云计算研究 被引量:1
11
作者 张代远 《计算机技术与发展》 2013年第7期57-61,共5页
采用权函数训练神经网络是近些年发展起来的一种算法。该算法有许多优点,例如可以直接求得全局最优点,有很好的泛化能力,训练后的权函数能够反映隐含在样本内部的有价值的信息特征等。因此进一步提高算法效率就显得十分重要。为了进一... 采用权函数训练神经网络是近些年发展起来的一种算法。该算法有许多优点,例如可以直接求得全局最优点,有很好的泛化能力,训练后的权函数能够反映隐含在样本内部的有价值的信息特征等。因此进一步提高算法效率就显得十分重要。为了进一步提高运算速度,文中将神经网络与云计算相结合,采用云计算服务对一种新型的三次样条权函数神经网络算法的性能进行了分析,提出了云计算的定义,研究了三次样条权函数神经网络算法的并行机制。结果表明,采用云计算能够大幅提高三次样条权函数神经网络算法的效率。 展开更多
关键词 云计算 人工智能 前馈神经网络 三次样条函数 权函数 全局最小 插值
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多项式优化问题极小值数量及最优值下界分析 被引量:1
12
作者 高雷阜 周庆 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第3期669-672,共4页
为解决多元多项式的极小值数量及无约束多项式优化问题(POP)的全局最优值,首先给出了关于Liqun,Koklay提出的当n≤2时,具有r个变量的2n或2n+1阶多项式,最多有nr个孤立局部极小值的猜测的证明过程.其次,由于无约束多项式优化问题一般是... 为解决多元多项式的极小值数量及无约束多项式优化问题(POP)的全局最优值,首先给出了关于Liqun,Koklay提出的当n≤2时,具有r个变量的2n或2n+1阶多项式,最多有nr个孤立局部极小值的猜测的证明过程.其次,由于无约束多项式优化问题一般是非凸的,NP难的,其全局最优值不易求解,故利用张量的相关知识,给出了计算二阶无约束多元多项式全局最优值下界的理论估计及证明过程,此理论简单、方便.从而可以更好的计算全局最优值. 展开更多
关键词 无约束 多项式优化问题 张量 全局最优值 局部极小值
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基于盆地跳和极小值跳算法的兰纳-琼斯簇全局优化对比研究
13
作者 姚成 姚懿 +1 位作者 何山 赵晋陵 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期373-378,共6页
为探索寻找经典模型兰纳-琼斯簇的全局最优构型的更优算法,选取盆地跳和极小值跳算法,计算了13粒子、38粒子以及60粒子的兰纳-琼斯簇最优构型.结果表明:这两种算法都可以成功找到最优构型,其中极小值跳方法相比较而言有较快的搜索速度,... 为探索寻找经典模型兰纳-琼斯簇的全局最优构型的更优算法,选取盆地跳和极小值跳算法,计算了13粒子、38粒子以及60粒子的兰纳-琼斯簇最优构型.结果表明:这两种算法都可以成功找到最优构型,其中极小值跳方法相比较而言有较快的搜索速度,它的搜索步数约比盆地跳算法少至少一个数量级. 展开更多
关键词 全局最优化 盆地跳算法 极小值跳算法 兰纳-琼斯簇
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非凸函数的异步并行拟牛顿算法的收敛性分析
14
作者 陈忠 黄亮 范臣君 《长江大学学报(自科版)(上旬)》 CAS 2007年第4期5-8,共4页
若假设可供使用的处理机具有p+q台,将其分成两组,两组处理机之间进行异步并行计算。提出了一种求解非凸函数极小的异步并行拟牛顿算法。若假设目标函数是二阶连续可微的,二阶导数矩阵在极小点x*处正定,步长由Wolfe原则确定,证明了所提... 若假设可供使用的处理机具有p+q台,将其分成两组,两组处理机之间进行异步并行计算。提出了一种求解非凸函数极小的异步并行拟牛顿算法。若假设目标函数是二阶连续可微的,二阶导数矩阵在极小点x*处正定,步长由Wolfe原则确定,证明了所提出异步并行算法的全局收敛性。 展开更多
关键词 拟牛顿法 并行算法全局收敛 非凸极小
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一种快速逃离局部极小点的BP算法 被引量:1
15
作者 文冬林 刘小军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第B06期25-27,共3页
针对反向传播(BP)算法容易陷入局部极小点的问题,提出了一种改进价值函数,使其快速收敛到全局最小点的方法。对扩展的异或问题正弦函数模拟进行了仿真实验,结果对比表明,改进的BP算法能快速逃离局部极小点,收敛到全局最小点,达到了期望... 针对反向传播(BP)算法容易陷入局部极小点的问题,提出了一种改进价值函数,使其快速收敛到全局最小点的方法。对扩展的异或问题正弦函数模拟进行了仿真实验,结果对比表明,改进的BP算法能快速逃离局部极小点,收敛到全局最小点,达到了期望的效果。 展开更多
关键词 逃离局部极小点 价值函数 全局最优
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An Optimal Cooling Schedule Using a Simulated Annealing Based Approach 被引量:2
16
作者 Alex Kwaku Peprah Simon Kojo Appiah Samuel Kwame Amponsah 《Applied Mathematics》 2017年第8期1195-1210,共16页
Simulated annealing (SA) has been a very useful stochastic method for solving problems of multidimensional global optimization that ensures convergence to a global optimum. This paper proposes a variable cooling facto... Simulated annealing (SA) has been a very useful stochastic method for solving problems of multidimensional global optimization that ensures convergence to a global optimum. This paper proposes a variable cooling factor (VCF) model for simulated annealing schedule as a new cooling scheme to determine an optimal annealing algorithm called the Powell-simulated annealing (PSA) algorithm. The PSA algorithm is aimed at speeding up the annealing process and also finding the global minima of test functions of several variables without calculating their derivatives. It has been applied and compared with the SA algorithm and Nelder and Mead Simplex (NMS) methods on Rosenbrock valleys in 2 dimensions and multiminima functions in 3, 4 and 8 dimensions. The PSA algorithm proves to be more reliable and always able to find the optimum or a point very close to it with minimal number of iterations and computational time. The VCF compares favourably with the Lundy and Mees, linear, exponential and geometric cooling schemes based on their relative cooling rates. The PSA algorithm has also been programmed to run on android smartphone systems (ASS) that facilitates the computation of combinatorial optimization problems. 展开更多
关键词 SIMULATED ANNEALING (SA) Variable Cooling Factor (VCF) Powell-Simulated ANNEALING (PSA) global minima Rosenrock Functions Android SMARTPHONE Systems (ASS)
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含有不等式约束的全局优化问题的一种新的辅助函数法
17
作者 王倩 《四川文理学院学报》 2021年第2期141-144,共4页
提出一种新的辅助函数法,用于求解含有不等式约束的一般非线性规划问题的全局最优解,它结合了填充函数法的特点,避免了一些缺点,可以更好的求解原问题的全局最优解.
关键词 全局优化问题 局部极小点 全局极小点 辅助函数
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Search Space Pruning Based on Image Tools for Preliminary Interplanetary Trajectory Design
18
作者 杨大林 徐波 高有涛 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2015年第5期530-540,共11页
A novel gravity assist space pruning(GASP)algorithm based on image tools is proposed for solving interplanetary trajectory optimization problem.Compared with traditional GASP algorithm,the concept of image is introduc... A novel gravity assist space pruning(GASP)algorithm based on image tools is proposed for solving interplanetary trajectory optimization problem.Compared with traditional GASP algorithm,the concept of image is introduced to avoid missing interesting solutions with appropriate number of function evaluations.Image tools allow us to evaluate the objective function in regions in place of points and provide an effective way to evaluate the forward and backward constraints for the multi-gravity assist trajectory optimization problem.Since the interesting solutions of the interplanetary trajectory optimization problem are often clustered in a small portion of the search space rather than being overall evenly distributed,the regionwise evaluations with image tools make the little large interval with the proper Lipschitzian tolerances sampling effective.The detailed steps of the proposed method are presented and two examples including Earth Venus Mars(EVM)transfer and Earth Venus Venus Earth Jupiter Saturn(EVVEJS)transfer are given.Finally,a comparison with solutions given by the literature demonstrates the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 trajectory optimization global optimization local minima gravity assist space pruning (GASP) algorithm image tool
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SDP全局误差界及其SDP广义弱尖锐性的刻画
19
作者 邹林洋 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2019年第2期26-30,共5页
针对SDP问题下非可行点求解算法的研究,提出了SDP的一种广义弱尖锐极小性,同时也刻画了SDP的全局误差界;利用SDP全局误差界的定义,建立了在满足度量正则的条件下SDP广义弱尖锐性与剩余残差的全局误差界之间的充分、必要条件;通过在Slate... 针对SDP问题下非可行点求解算法的研究,提出了SDP的一种广义弱尖锐极小性,同时也刻画了SDP的全局误差界;利用SDP全局误差界的定义,建立了在满足度量正则的条件下SDP广义弱尖锐性与剩余残差的全局误差界之间的充分、必要条件;通过在Slater约束条件不满足的情况下,得到了用SDP的全局误差界来刻画SDP广义弱尖锐性的结论;在度量正则性和凸分析的性质下,最后证明了SDP的全局误差界和广义弱尖锐性是相互等价的。 展开更多
关键词 SDP全局误差界 SDP广义弱尖锐性 度量正则
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弧式严格局部拟凸函数及其局部极小与整体极小的关系 被引量:1
20
作者 刘庆怀 董加礼 王连成 《吉林工业大学学报》 CSCD 1996年第1期54-56,共3页
引进了一种新的广义凸函数,称为弧式严格局部拟凸函数,并对其局部极小与整体极小之间的关系进行了讨论。
关键词 弧式连通 广义凸函数 整体极小 局部极小
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