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基于遗传算法的Rosenbrock函数优化问题的研究 被引量:32
1
作者 梁艳春 周春光 李寿范 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第9期701-708,共8页
本文利用遗传算法研究了极小化Rosenbrock函数的问题.较多的计算机模拟实验结果表明,遗传算法可以有效地解决这一问题.文中还分析了一些改进的遗传算法对于该问题搜索速度的影响,得到了适于解决此问题的合理的遗传操作,从而为有效... 本文利用遗传算法研究了极小化Rosenbrock函数的问题.较多的计算机模拟实验结果表明,遗传算法可以有效地解决这一问题.文中还分析了一些改进的遗传算法对于该问题搜索速度的影响,得到了适于解决此问题的合理的遗传操作,从而为有效地解决最速下降法所不能实现的某一类函数代化问题提供了一种新的途径. 展开更多
关键词 遗传算法 函数优化 Rosenbrock函数 优化问题
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爆炸搜索算法及其收敛性证明 被引量:2
2
作者 曹炬 侯学卿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第11期231-233,251,共4页
受烟花(炸弹)爆炸的启发,结合经典优化算法提出了一种新的智能优化算法——爆炸搜索算法(Explosion Search Algorithm,ESA)。ESA引入邻域搜索的思想,将智能优化算法与下降搜索算法进行有机结合,使得ESA具有强大的局部搜索能力和全局搜... 受烟花(炸弹)爆炸的启发,结合经典优化算法提出了一种新的智能优化算法——爆炸搜索算法(Explosion Search Algorithm,ESA)。ESA引入邻域搜索的思想,将智能优化算法与下降搜索算法进行有机结合,使得ESA具有强大的局部搜索能力和全局搜索能力以及好的收敛精度。对算法的收敛性进行了证明,最后通过对benchmark函数集进行仿真并同其他算法进行比较,验证了ESA的高效性。 展开更多
关键词 智能优化算法 爆炸搜索算法 差商最速下降搜索 邻域搜索 收敛
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基于局部搜索技术的混合遗传算法 被引量:10
3
作者 靳飞 单锐 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第2期269-272,共4页
针对基本遗传算法(SGA)容易过早陷入局部最优解及其后期局部能力差的缺点,提出了一种带有局部搜索技术的混合遗传算法(HGA),将一种局部搜索技术加入到遗传算法(GA)中,这种局部搜索技术,即设定一种选择机制,有选择地使用最速下降法,并用... 针对基本遗传算法(SGA)容易过早陷入局部最优解及其后期局部能力差的缺点,提出了一种带有局部搜索技术的混合遗传算法(HGA),将一种局部搜索技术加入到遗传算法(GA)中,这种局部搜索技术,即设定一种选择机制,有选择地使用最速下降法,并用来判断算法是否收敛的情况.将基本遗传算法(SGA)和一种带有局部搜索技术的混合算法(HGA)进行数值结果比较,说明了该算法具有较高的效率和良好的性能. 展开更多
关键词 遗传算法 混合遗传算法 局部搜索技术 最速下降法 实数编码 适应度比例 算数交叉 均匀变异
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最小二乘原则的一个推广应用 被引量:1
4
作者 范鹰 时军 《天津城市建设学院学报》 CAS 1998年第4期69-74,共6页
给出了在曲线法线方向上应用最小二乘原则的一个实例,并给出了相关的证明.
关键词 原则 证明 方向 曲线 实例 推广应用 最小二乘
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“共轭方向法”课堂教学与设计 被引量:3
5
作者 孟红云 刘三阳 《高等数学研究》 2017年第3期37-38,58,共3页
共轭方向法是《最优化方法》中的重点和难点之一,本文结合笔者的理解和教学体会浅谈对该内容的课堂教学与设计.
关键词 最速下降法 精确一维搜索 共轭方向法
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无约束优化之线性搜索技术研究 被引量:1
6
作者 谢士春 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2018年第2期79-84,共6页
梯度下降法及其变体是最常用的数值优化算法之一,也是迄今为止优化神经网络最常用的方法.在每一个最新的深度学习库中几乎都包含了各种优化的梯度下降法的实现.作为其关键子问题的线性搜索技术解决了梯度下降法带来的收敛速度慢、易陷... 梯度下降法及其变体是最常用的数值优化算法之一,也是迄今为止优化神经网络最常用的方法.在每一个最新的深度学习库中几乎都包含了各种优化的梯度下降法的实现.作为其关键子问题的线性搜索技术解决了梯度下降法带来的收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,实现了非线性函数求全局极值的快速收敛.本文对线性搜索技术及其收敛性进行深入研究,实现了基于Armijo条件的回溯算法,并对其性能进行了分析. 展开更多
关键词 梯度算法 线性搜索 Wolfe条件 无约束数值优化
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基于函数变换的求解SAT问题的新算法 被引量:3
7
作者 胡显伟 任世军 《智能计算机与应用》 2012年第3期33-36,39,共5页
提出了一种基于函数变换的求解SAT问题的新算法,这个新算法利用SAT问题自身的特点将判定问题转化为连续函数的求极值问题。随机选取一组初始值,利用最速下降法求解变换后的连续函数在每个初始值邻域内所能达到的局部极值,如果这个局部... 提出了一种基于函数变换的求解SAT问题的新算法,这个新算法利用SAT问题自身的特点将判定问题转化为连续函数的求极值问题。随机选取一组初始值,利用最速下降法求解变换后的连续函数在每个初始值邻域内所能达到的局部极值,如果这个局部极值为0,则该SAT问题就是可满足的。实验结果表明:与现有的求解SAT问题的算法相比,基于函数变换的求解算法在求解速度、成功率和求解问题的规模等方面都有明显的提高。 展开更多
关键词 SAT问题 局部搜索算法 函数变换 最速下降法
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Improving Numerical Weather Prediction in Low Latitudes by Optimizing Diffusion Coefficients
8
作者 刘金达 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 1993年第3期345-352,共8页
The horizontal diffusion coefficients of the operational model (T42L9) in numerical weather prediction are optimized by the steepest descent search of multi-dimensional optimization. In order to improve prediction acc... The horizontal diffusion coefficients of the operational model (T42L9) in numerical weather prediction are optimized by the steepest descent search of multi-dimensional optimization. In order to improve prediction accuracy in low latitudes, the optimum horizontal diffusion coefficients are chosen, with changing variation of the basic diffusion coefficient with the passage of time, and later forecasts are also made better. In view of the averages of forecast verifications of 9 cases, the forecasts with optimum diffusion coefficients are an improvement on operational forecasts. It means that the forecasts are got much better with optimum values of some important parameters by optimization in numerical weather prediction. 展开更多
关键词 Multi-dimensional optimization steepest descent search Optimum horizontal diffusion coefficients Optimum values of parameters
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无约束优化全局收敛性算法 被引量:1
9
作者 马燕青 戴素芬 +1 位作者 张冰 孟继东 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 2012年第10期120-122,126,共4页
为解决一个无约束优化极小化问题,已有文章结合牛顿方向和最速下降方向提出了一种全局策略,对于一个任意的初始点,全局收敛性能保证。用拟牛顿方向来代替牛顿方向,使得在每次迭代中搜索方向的选择尽肯能地靠近拟牛顿方向或者是它本身。
关键词 无约束优化 全局收敛 拟牛顿法 最速下降法 线搜索
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无约束多目标优化的一种新的下降算法 被引量:1
10
作者 张诗诗 徐尔 《信阳师范学院学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第4期499-501,共3页
基于无约束多目标的最速下降法,提出了无约束多目标优化问题的一种新的下降算法,并证明了该算法在Armijo线性搜索下的收敛性.数据试验结果验证了该算法的有效性.
关键词 多目标优化 最速下降法 Armijo线性搜索 Pareto-临界点
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基于支持向量机的变压器故障诊断方法 被引量:3
11
作者 施竹君 王宝华 《计算机系统应用》 2017年第5期163-169,共7页
为了提高变压器故障诊断的准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和改进布谷鸟算法(WCS)及最速下降法相结合的电力变压器故障诊断方法.引入一种新的惯性权重,解决布谷鸟算法在迭代后期收敛速度下降的问题.利用最速下降法与改进的布谷鸟算法... 为了提高变压器故障诊断的准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和改进布谷鸟算法(WCS)及最速下降法相结合的电力变压器故障诊断方法.引入一种新的惯性权重,解决布谷鸟算法在迭代后期收敛速度下降的问题.利用最速下降法与改进的布谷鸟算法相结合的算法进行SVM参数的寻优,克服了基本的SVM模型容易陷入局部最优的缺陷,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型,利用LIBSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机,用训练良好的支持向量机诊断110k V甘棠变电所#1主变压器故障情况.通过实例验证分析表明,采用该算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;相较于粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)、网格搜索算法(GS)等算法,该方法具有更高的诊断准确率. 展开更多
关键词 支持向量机 布谷鸟算法 最速下降法 故障诊断 分类模型
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A NEW STEPSIZE FOR THE STEEPEST DESCENT METHOD 被引量:16
12
作者 Ya-xiang Yuan 《Journal of Computational Mathematics》 SCIE EI CSCD 2006年第2期149-156,共8页
The steepest descent method is the simplest gradient method for optimization. It is well known that exact line searches along each steepest descent direction may converge very slowly. An important result was given by ... The steepest descent method is the simplest gradient method for optimization. It is well known that exact line searches along each steepest descent direction may converge very slowly. An important result was given by Barzilar and Borwein, which is proved to be superlinearly convergent for convex quadratic in two dimensional space, and performs quite well for high dimensional problems. The BB method is not monotone, thus it is not easy to be generalized for general nonlinear functions unless certain non-monotone techniques being applied. Therefore, it is very desirable to find stepsize formulae which enable fast convergence and possess the monotone property. Such a stepsize αk for the steepest descent method is suggested in this paper. An algorithm with this new stepsize in even iterations and exact line search in odd iterations is proposed. Numerical results are presented, which confirm that the new method can find the exact solution within 3 iteration for two dimensional problems. The new method is very efficient for small scale problems. A modified version of the new method is also presented, where the new technique for selecting the stepsize is used after every two exact line searches. The modified algorithm is comparable to the Barzilar-Borwein method for large scale problems and better for small scale problems. 展开更多
关键词 steepest descent Line search Unconstrained optimization Convergence.
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船体结构设计最优化理论经典算法分析 被引量:1
13
作者 白雪 侯思微 《机电设备》 2019年第5期67-69,75,共4页
针对无约束优化问题经典算法,着重采用最速下降法和阻尼牛顿法进行比对,以求解所述的无约束问题。结果表明,采用阻尼牛顿法较最速下降法具有更快的收敛速度,但阻尼牛顿法不能保证收敛性,必须保证合适的初始设置才可以得到正确的结果。
关键词 约束优化 最速下降法 阻尼牛顿法 一维搜索 黄金分割法
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无约束函数极小的无二维搜索的记忆梯度法
14
作者 王化存 《贵州大学学报(自然科学版)》 1990年第2期14-24,共11页
无约束函数极小的记忆梯度法在每次迭代需要作一次二维搜索。本文建立了一个无二维搜索的记忆梯度法,把二维搜索转化成两个线搜索.从而减化了计算工作量。
关键词 无约束极小 记忆梯度法 二维搜索
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Numerical Fitting of Planar Photographic Images with Spherical Voronoi Diagrams
15
作者 CHAIDEE Supanut SUGIHARA Kokichi 《Computer Aided Drafting,Design and Manufacturing》 2015年第4期26-31,共6页
There are many phenomena that generate polygonal tessellations on surfaces of 3D objects. One interesting example is the jackfruit, a multiple fruit found in the tropics. A recent study found the best-fit spherical Vo... There are many phenomena that generate polygonal tessellations on surfaces of 3D objects. One interesting example is the jackfruit, a multiple fruit found in the tropics. A recent study found the best-fit spherical Voronoi diagram from a photo of jackfruit skin, but the optimization was relative to the radius of the sphere and the height of the spikes. In this study, we propose a method for adjusting the position of the center of the sphere in addition to these parameters. Experiments were conducted using both ideal and real data. However, convergence with real data has not been confirmed due to relaxation of the convergence condition. 展开更多
关键词 spherical voronoi diagram jackfruit discrepancy circular search method of steepest descent
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一维搜索的双切线法和双割线法
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作者 殷亚明 《华东工学院学报》 CSCD 1989年第4期21-27,共7页
本文将函数负梯度的概念应用于一维搜索中,提出了一维搜索的新方法——双切线法和双割线法.特别是双割线法与0.618法和抛物线插值法相比.可使一维搜索的效率明显提高.
关键词 一维搜索 双切线法 双割线法
全文增补中
A SEARCH TECHNIQUE FOR CHOOSING OPTIMUM PARAMETERS IN NUMERICAL WEATHER PREDICTION
17
作者 刘金达 颜宏 《Acta meteorologica Sinica》 SCIE 1991年第5期598-607,共10页
The steepest descent(or ascent)search is employed for finding optimum diffusion coefficients in T42L9G model,with a view to improving the model's computational stability or prediction accuracy.The method of the st... The steepest descent(or ascent)search is employed for finding optimum diffusion coefficients in T42L9G model,with a view to improving the model's computational stability or prediction accuracy.The method of the steepest descent search is first described,in which the golden section search is chosen as the fundamental one- dimensional search used in the multi-dimentional steepest descent search,and then the optimization of the dif- fusion coefficients is described. 展开更多
关键词 steepest descent search one-dimensional search golden section search optimum diffusion coefficients optimum parameters
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一种超越型激光强度函数及其数值拟合方法
18
作者 袁文全 巩岩 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期17-23,共7页
提出了一种超越型函数,用来描述激光强度分布,并给出了这种函数的拟合方法。该超越型函数是基于高斯类分布函数提出的,并根据多变量寻优的方法,采用方向搜索法及最小二乘法对该函数进行拟合。计算表明这种超越型函数比高斯类函数更适于... 提出了一种超越型函数,用来描述激光强度分布,并给出了这种函数的拟合方法。该超越型函数是基于高斯类分布函数提出的,并根据多变量寻优的方法,采用方向搜索法及最小二乘法对该函数进行拟合。计算表明这种超越型函数比高斯类函数更适于描述激光强度分布;且在算法方面,采用方向搜索法的时间复杂度[O∑4Nii=1])也较传统枚举法的时间复杂度[O∑4Nii=1])有显著降低。 展开更多
关键词 激光光学 强度分布 超越函数 多变量寻优 最小二乘法 最陡下降法 方向搜索法
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稳态对流-扩散方程参数反演的变分有限元法
19
作者 闵涛 毕妍妍 《水动力学研究与进展(A辑)》 CSCD 北大核心 2012年第3期239-247,共9页
通过误差平方和最小原则及正则化方法,将稳态对流扩散方程参数反问题转化为一个变分问题,通过拉格朗日乘子法和有限元离散,并利用Armijo型线性搜索和最速下降法得到了数值计算方法。数值解与精确解的比较表明了此算法的可行性和有效性。
关键词 有限元方法 不适定问题 最速下降法 Armijo线性搜索
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多目标优化问题的非单调对角最速下降算法
20
作者 杨春蓉 谭豫琳 赵克全 《重庆师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第1期114-122,共9页
[目的]为了更高效的求解多目标优化问题,得到更有效的Pareto前沿面。[方法]通过引入非单调Armijo准则,得到新的步长搜索方式,进而提出了多目标优化问题的非单调对角最速下降算法。[结果]在目标函数无凸性、梯度Lipschitz连续性和下有界... [目的]为了更高效的求解多目标优化问题,得到更有效的Pareto前沿面。[方法]通过引入非单调Armijo准则,得到新的步长搜索方式,进而提出了多目标优化问题的非单调对角最速下降算法。[结果]在目标函数无凸性、梯度Lipschitz连续性和下有界假设下,证明了算法产生序列的每个聚点均是多目标优化问题的Pareto弱有效解,并在适当条件下证明了算法的次线性收敛性。[结论]数值实验表明提出的算法目标函数值的平均值更小。 展开更多
关键词 多目标优化 非单调线搜索 对角最速下降算法 Pareto弱有效解
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