局部极小点相关论文
最优化是一门应用相当广泛的学科，它讨论决策问题的最优选择，构造寻求最优解的计算方法并研究这些方法的理论性质及实际计算表现。由......
全局优化方法广泛应用于工程设计、金融管理、生物工程和社会科学等领域,已成为优化领域中非常有意义的研究方向。全局优化研究的......
全局优化问题广泛见于工程、军事、国防、经济等许多领域。现有的求解非线性规划问题的绝大多数方法都只能求出问题的局部极小点。......
填充函数方法是近些年来提出的一种最优化方法,且被公认为是一种解决无约束全局优化问题的有效的方法.本文提出一个新的无参数填充......
近年来,随着无人机小型化和价格下降,无人机在民用方面发展迅速,关于无人机在室内飞行的研究逐渐增多。传统的人工势场法将无人机......
In this paper, we propose and analyze adaptive projected gradient thresholding(APGT) methods for finding sparse solution......
可满足性问题(Boolean Satisfiability problem,SAT)作为计算机科学理论领域的经典问题,有着广泛的应用前景,亦是当前学界研究的热......
全局最优化问题是最优化理论和方法中的一个重要课题。全局优化算法可以分为两大类：确定性算法和随机算法。本文给出了两种确定性算......
近些年来,许多学者致力于研究全局最优化问题的算法,并取得一定的进展,本文重点研究基于α-致密曲线的全局优化算法。算法在第一阶......
本文介绍了一种既经济又可缓解电网峰谷差的蓄能供热采暖技术.同时针对蓄能供热采暖系统负荷预测的BP神经网络模型容易陷入局部极......
在现代船舶工程中,近似模型很好的解决了船舶CFD计算的复杂耗时问题,加快了船型优化的速度.不同的近似模型具备不同的特点,支持向......
针对神经网络的结构设计， 根据仿生学原理提出一种基于皮层内神经元连接及侧抑制连接的人工神经网络模型(SANN)。 该模型结合皮......
随着生产过程日益大型化、复杂化，对控制理论的要求也越来越高，经典的控制理论已经渐渐满足不了人们对控制系统的要求。人们想要找到......
针对传统人工势场法的障碍物附近目标不可达、存在局部极小点和振荡的问题对势场函数进行分析和改进,以保证目标点为势场的全局最......
针对现有无线局域网入侵检测BP神经网络算法存在的局部极小点和收敛速度慢的问题,引入了PSO-BP算法,并对其惯性权重进行了改进,解......
约束规范是约束满足的条件.如果一个约束最优化的局部极小点满足了某种约束规范，则在该点处最优性条件成立.但是对于迷失约束数学规......
填充函数算法是解决无约束优化问题的非常有效的方法，本文介绍了无约束优化问题的发展历程，着重引入了填充函数算法这一新兴方法，讨论......
各向异性泛函是泛函的重要推广，泛函的各种性质已经得到了广泛的研究；各向异性方程可以看作是A-调和方程的推广，A-调和方程的性质已经......
最优化问题从产生到现在，众多的学者和数学家已经提出和总结了许多的最优化方法。但应该指出，目前大多数的算法求得的都是局部极小点......
最优化是一门应用相当广泛的学科，它讨论决策问题的最优选择，构造寻求最优解的计算方法并研究这些方法的理论性质及实际计算表现。由......
求解一般函数的全局最优解问题是热点课题之一，对全局最优化问题有两个困难需要解决：一是如何从一个局部极小解出发找到更好的局部极......
最优化在实际生活中普遍存在，它是一个应用非常广泛的数学分支，随着科技的发展和社会的进步，最优化在工程设计、交通运输、生产管理、......
对于求解有关全局优化问题，目前已经有多种的求解方法。近些年，最优化理论与方法在生产生活等方面应用的需求，使最优化理论与方法的研......
在室内移动机器人路径规划研究中,人工势场法是其常用方法之一。针对传统人工势场法进行规划时,会出现局部极小点问题,分析由此导......
BP神经网络算法存在容易陷入局部极小点以及收敛缓慢的问题，提出一种对传递函数加入参数进行动态调节的方法，通过参数的动态调节可以......
在人工神经网络中，BP神经网络通常是指基于误差反向传播算法（BP算法）的多层前向神经网络。BP算法已成为目前应用最为广泛的神经网络学......
为解决人工神经网络训练中陷入局部极小值问题,对遗传算法中的变异模型作了分析和改进,采用了一维搜索方法以确定最优变异因子,首......
本文在半P-不变凸集和半(p,r)-前-不变凸函数的基础上,提出了与半(p,r)-前-不变凸函数相关的一类广义凸函数--半p-拟凸函数,探讨了......
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......
针对采用传统人工势场法进行移动机器人局部路径规划时存在的局部极小点和规划路径过长等问题,提出了一种基于虚拟目标点和有限状......
提出了一种新的填充函数定义和填充函数，这种填充函数只含有一个参数且可以用来寻找全局优化问题的最优点．经过理论分析提出了一种新......
首先利用光滑Fischer-Burmeister函数,将非线性P0互补问题转化成相应的约束优化问题;然后对此约束优化问题构造出一种新的无参数的......
针对传统人工势场法中存在的一些局部极小点问题,文中提出了一种基于人工力场的移动机器人路径规划方法。该方法将机器人与目标的......
针对传统人工势场法的不足，提出了一种改进的人工势场法，该方法能够确保CGA快速逃离局部极小点，试验表明该算法是有效的，可以弥补传统......
填充函数法是一种解无约束最优化问题的方法,该方法的关键是构造填充函数。引入一个改进的填充函数的定义,构造了一个单参数填充函......
填充函数法是求解全局最优化问题的一种重要的方法，其关键之一在于构造一类性质良好的填充函数。文中基于填充函数的严格定义，针对全......
针对求解全局优化问题，有很多种求解方法。文中提出了一种快速求解一般无约束最优化问题的辅助函数方法。即F-C函数方法。该方法与......
本文在半P-不变凸集和半（P，r）-前-不变凸函数的基础上，提出了与半（p，r）-前-不变凸函数相关的一类广义凸函数——半P-拟凸函数，探讨了它与一......
针对前向神经网络BP算法由于初始权值选择不当而陷入局部极小点这一缺陷，提出新的全局优化训练算法．首先，提出了一种新的填充函数，并证......
矿井中障碍物密集且移动,这给煤矿井下导航装置路径规划造成了极大的困难。结合原有的传统人工势场法,通过将相对速度场和相对加速......
针对目前反垃圾邮件技术的缺点,提出一种基于遗传优化神经网络的垃圾邮件过滤器模型,利用遗传算法全局搜索能力优化神经网络连接权......
本文在S·Nanda给出凸Fuzzy值映射的基础上,在欧氏空间的R~n中定义了凸Fuzzy值函数,并且得到其局部极小值与整体极小值是等价......
针对神经网络的发展状况，利用概率及其它数学的方法，对神经网络中BP算法进行了分析，对BP算法的学习速度慢、容错能力差、算法不完备等......
支持向量机是基于统计学习理论发展而来的一种机器学习算法,它能较好地解决非线性、高维数、小样本、局部极小点等实际问题.本文提......
为了更优更快地对石油工程中的井眼轨迹进行优化,进行了基于改进粒子群优化(PSO)算法的井眼轨迹优化研究. 通过对造斜率归一化,推......
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......
