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算法及应用投稿 已经有4人回复 算法类SCI文章写作交流 已经有20人回复 求推荐:云计算方面可投的ei或sci期刊 已经有3人回复 安全工程专业，做的供热方面的优化，想问大家投哪些国外Sci期刊比较好，谢谢 已经有11人回复 请问调频序列方向的论文一般 ...
智能优化算法的性能及搜索空间研究. 【摘要】： 优化作为一个重要的科学分支，一直受到人们的广泛重视，它对多个学科产生了重大影响，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，己成为不同领域中很多工作不可或缺的工具。. 优化算法基于某种思想和机制 ...
基于Matlab的遗传算法程序设计及优化问题求解 遗传算法作为一种新的优化方法，广泛地用于计算科学、模式识别和智能故障诊断等方面，它适用于解决复杂的非线性和多维空间寻优问题，近年来也得到了较为广阔的 应用. 本文介绍了遗传算法的发展、原理、特点 ...
非线性最优化的几种算法研究,记忆梯度法,半定互补问题,非单调线搜索,信赖域子问题,非精确Armijo线搜索。 对求解无约束优化问题的共轭梯度法中的方向参数给定了一种新的区间取法以保证搜索方向是目标函数的充分下降方向,在此基础上提...
进化算法的计算速度比较慢一直是大家的共识，这一点也很好理解，每迭代一次都需要计算M次目标函数，M是种群规模一般是30-50左右。进化算法的前沿的研究方向其中一个就是针对大规模优化问题的（large-scale）, 我也曾查阅过相关顶级期刊的论文发现进化
进化算法的计算速度比较慢一直是大家的共识，这一点也很好理解，每迭代一次都需要计算 M 次目标函数，M 是种群规模一般是 30-50 左右。进化算法的前沿的研究方向其中一个就是针对大规模优化问题的（large-scale）, 我也曾查阅过相关顶级期刊的论文发现
智能优化算法的设计及应用. 闫白鹭. 【摘要】： 近十几年,随着智能计算领域的发展,智能优化算法发展异常迅速。. 对于陷入局部最优的情况,智能优化算法会选择尝试用不同的方式来做出改变,而且可以有效的在短时间内找到更优的解。. 智能优化算法基本想法 ...
在实际应用中，在求解节点树为5-100的组合优化方面，选用合适的参数，蚁群算法的优化结果要明显优于遗传算法、进化算法以及模拟退火算法等。蚁群算法主要由信息素的更新和路径构建量方面组成，其中，信息素越多，路径被选择的概率就会增加。
近日，精密测量院大地测量新技术应用课题组在群智能优化中的粒子群优化算法研究中取得了最新进展。. 相关研究在计算机科学及信息技术领域国际期刊 《Information Science》在线发表。. 大地测量的研究中存在诸多最优化问题，当线性化误差较大时，经典最小二 ...
通过分析SCI Web版对智能优化算法文献的收录情况，统计分析了2001～2010年间SCI收录的有关智能优化算法论文的情况。从时间分布、国家分布、作者机构分布等方面进行统计，分析智能优化算法研究的现状和发展趋势。
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智能优化算法的性能及搜索空间研究. 【摘要】： 优化作为一个重要的科学分支，一直受到人们的广泛重视，它对多个学科产生了重大影响，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，己成为不同领域中很多工作不可或缺的工具。. 优化算法基于某种思想和机制 ...
基于Matlab的遗传算法程序设计及优化问题求解 遗传算法作为一种新的优化方法，广泛地用于计算科学、模式识别和智能故障诊断等方面，它适用于解决复杂的非线性和多维空间寻优问题，近年来也得到了较为广阔的 应用. 本文介绍了遗传算法的发展、原理、特点 ...
非线性最优化的几种算法研究,记忆梯度法,半定互补问题,非单调线搜索,信赖域子问题,非精确Armijo线搜索。 对求解无约束优化问题的共轭梯度法中的方向参数给定了一种新的区间取法以保证搜索方向是目标函数的充分下降方向,在此基础上提...
进化算法的计算速度比较慢一直是大家的共识，这一点也很好理解，每迭代一次都需要计算M次目标函数，M是种群规模一般是30-50左右。进化算法的前沿的研究方向其中一个就是针对大规模优化问题的（large-scale）, 我也曾查阅过相关顶级期刊的论文发现进化
进化算法的计算速度比较慢一直是大家的共识，这一点也很好理解，每迭代一次都需要计算 M 次目标函数，M 是种群规模一般是 30-50 左右。进化算法的前沿的研究方向其中一个就是针对大规模优化问题的（large-scale）, 我也曾查阅过相关顶级期刊的论文发现
智能优化算法的设计及应用. 闫白鹭. 【摘要】： 近十几年,随着智能计算领域的发展,智能优化算法发展异常迅速。. 对于陷入局部最优的情况,智能优化算法会选择尝试用不同的方式来做出改变,而且可以有效的在短时间内找到更优的解。. 智能优化算法基本想法 ...
在实际应用中，在求解节点树为5-100的组合优化方面，选用合适的参数，蚁群算法的优化结果要明显优于遗传算法、进化算法以及模拟退火算法等。蚁群算法主要由信息素的更新和路径构建量方面组成，其中，信息素越多，路径被选择的概率就会增加。
近日，精密测量院大地测量新技术应用课题组在群智能优化中的粒子群优化算法研究中取得了最新进展。. 相关研究在计算机科学及信息技术领域国际期刊 《Information Science》在线发表。. 大地测量的研究中存在诸多最优化问题，当线性化误差较大时，经典最小二 ...
通过分析SCI Web版对智能优化算法文献的收录情况，统计分析了2001～2010年间SCI收录的有关智能优化算法论文的情况。从时间分布、国家分布、作者机构分布等方面进行统计，分析智能优化算法研究的现状和发展趋势。
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