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1.
将L-M算法与填充函数法相结合，提出一种训练前向网络的混合型全局优化新算法．L—M算法的收敛速度快，利用它先得到一个局部极小点，然后利用填充函数算法跳出局部最小，得到一个更低的局部极小点．重复计算即可得到全局最优点．经实验验证，该算法收敛速度很快，避免局部收敛，而且性能稳定． 相似文献
2.
构造了有界闭箱上连续全局优化问题的一个新的全局凸填充函数,分析了该函数的几个性质,设计了一个基于该填充函数的全局优化算法。该算法通过动态调节参数来跳出当前收敛的局部极小解的邻域,数值试验表明该算法是有效的。 相似文献
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4.
设计了一种求非线性整数规划全局最小解的算法.首先,利用改进的遗传算法快速找到初始的离散局部极小解;其次,把该离散局部极小解作为初始点,用所设计的局部搜索算法极小化填充函数去寻找一个更好的局部极小解,并且通过有限次迭代,最后得到全局最小解.数值实验表明该算法是有效的. 相似文献
5.
研究了全局最优化问题,在新的假设条件和定义下,提出了一个新的单参数填充函数,得到了一个新的填充函数算法.数值试验表明该填充函数算法是有效的,从而推广了填充函数算法在求解全局最优化问题方面的应用. 相似文献
6.
基于最小值函数的光滑函数,给出一个求解二阶锥规划的光滑算法.在较弱条件下,证明了算法是全局收敛且是局部二阶收敛的. 相似文献
7.
全局优化算法是最优化算法出现后众多优化工作者和优化应用问题所追求的算法,但是除了线性规划和凸规划以外,其他优化问题的全局优化算法难度较大.目前填充函数算法是用来求解非线性全局优化问题的一类有效且可行的方法,但已有的填充函数由于存在指数项和较多参数而导致数值实验效果不理想.本文在无不等式约束条件下,提出了一个满足填充函数定义且连续可微的单参数填充函数,分析讨论了该函数的性质,并设计了相应的填充函数算法.最后结合多峰值函数进行了数值实验,数值结果证明提出的填充函数及算法是有效可行的. 相似文献
8.
基于雷达成像的熵函数优化方法(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
对ISAR成像的最小熵自聚焦(MEA)算法进行了收敛性分析. 仿真结果表明, MEA算法存在局部最优问题, 作为其代价函数的ISAR像熵函数并非多维补偿相位的下凸函数. 只有当该补偿相位矢量的初值选取合适, 使其处于像熵函数的全局最小点附近时, MEA算法才能收敛到全局最优解. 针对MEA算法的最优化问题, 给出了一种基于雷达成像的熵函数优化方法. 该方法首先采用改进的多普勒中心跟踪法估计补偿相位初值. 该初值是最大似然准则下的估计结果, 可以使初始相位位于最优解附近. 然后, 利用快速MEA 算法进行局部搜索, 得到全局最优解. 仿真结果表明, 该算法不仅实现了MEA算法的全局最优求解, 还可避免步长、阈值等参数的选择与调整. 相似文献
9.
求解全局优化问题的填充函数法的关键之一在于构造一个称为填充函数的辅助函数,文章提出了一类新的求解不等式约束的连续全局优化问题的填充函数,讨论了其填充性质. 为进一步设计求解算法提供理论基础. 相似文献
10.
传统的BP神经网络收敛速度慢,以及该算法的不完备性,易陷于局部极小,全局最优无法保证能收敛到等缺点.针对BP神经网络的缺陷,该文提出了遗传算法,利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值,使得训练了BP神经网络预测模型得到了最优解.采用遗传算法优化BP神经网络的算法,并以此结合算法来研究非线性函数拟合的问题.从实验结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络的非线性函数拟合具有较强的收敛性和鲁棒性,并且有了更高的预测精度. 相似文献
11.
文章首先给出搜索0-1规划局部极小解的邻域搜索算法,在此基础上给出了填充函数算法.该算法的思想是在求得总体优化问题的一个局部极小点后,构造填充函数,通过极小化该填充函数找到比当前局部极小解更好的解 该方法是一种直接算法,我们通过具体的数值实验证实了该算法是有效的. 相似文献
12.
设计了一种基于支配关系下的局部搜索方法，将此局部搜索方法嵌入到多目标遗传算法中，从而提出一种有效的求解多目标优化问题的混合遗传算法。为加速遗传算法在全局优化问题上的收敛性，发挥传统数值优化算法在计算速度与计算精度上的优势，在遗传算法中镶嵌一个多目标线搜索算子。线搜索算子与遗传算法中的选择算子、交叉算子和变异算子共同作用，使全局搜索和局部搜索都能够很好的实现。数值实验表明，该混合遗传算法能求得问题的数量更多、分布更广的Pareto最优解。 相似文献
13.
蚁群优化算法是一种新型的模拟进化优化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。文章对蚁群优化算法理论及其收敛性进行了分析,并从选择策略、信息素更新、信息素浓度的变异等多方面对蚁群优化算法提出了改进,不仅使其跳出局部最优解的能力更强,而且能较快地收敛到全局最优解,在TSP问题上的应用表明改进算法具有良好的性能。 相似文献
14.
李静 《温州大学学报(社会科学版)》2008,(6):1-6
研究求解全局最优化问题的算法．在分析了已有的填充函数法和打洞函数法之后,吸取了这两类算法的优点,给出了一种求取非线性最优化问题全局最优解的填充打洞函数算法．与通常的填充函数法相比,该算法降低了对其中参数的依赖,并且具有较好的求解可操作性．数值试验显示,计算效果是满意的． 相似文献
15.
阐述与分析遗传算法的原理与技术特点,并通过在某地区电网的优化规划,仿真结果表明,该算法能够带来较大的经济效益。 相似文献