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研究了一类带有随机变量的不确定优化问题。为了解决这类随机优化问题，首先用随机仿真为泛函网络产生训练样本，用泛函网络逼近随机函数的均值，将随机函数的均值转为不合随机变量的确定性函数，然后用类电磁算法求解确定性函数的最优解。最后，给出一些数值例子验证了所提算法的有效性。
基于泛函网络求解随机优化问题的EM算法
【摘 要】
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研究了一类带有随机变量的不确定优化问题。为了解决这类随机优化问题，首先用随机仿真为泛函网络产生训练样本，用泛函网络逼近随机函数的均值，将随机函数的均值转为不合随机变量
【机 构】
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河海大学理学院
【出 处】
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信息技术
【发表日期】
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2014年4期
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