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闭Jackson网络的优化中，基于摄动分析所获得的梯度信息来进行搜索是一种很有用的方法。但在基于仿真计算的优化中，过多的住址次数是影响寻优速度的重要因素。该文提出了一种利用参数取旧值时的仿真中所获得的信息进行优化的方法，使寻优速度有显著提高。
闭Jackson网络的优化中减少仿真次数的算法研究
【摘 要】
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闭Jackson网络的优化中，基于摄动分析所获得的梯度信息来进行搜索是一种很有用的方法。但在基于仿真计算的优化中，过多的住址次数是影响寻优速度的重要因素。该文提出了一种利
【机 构】
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中国科技大学管理科学系(合肥)
【出 处】
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第三届全球智能控制与自动化大会
【发表日期】
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2000年期
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