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。......
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......
最优化理论和方法是一门应用性很强的学科,它广泛应用于生产管理、经济金融、环境工程、交通运输与国防等重要领域.因此全局优化研......
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......
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......
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......
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......
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......
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......
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......
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......
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......
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......
给出了几个求解整数非线性规划问题局部极小点的算法,并根据具体的算例比较了它们的优劣性。......
打洞函数法是一类有效的确定性全局优化方法，通过打洞函数可以评估不同的粒度空间．利用全局优化方法构造粒化算法，并在改进打洞函数的......
填充函数作为求解优化问题的有效方法之一,以填充函数的基本思想为基础,构造了新的无参数填充函数,该函数形式简单,便于计算。分析......
针对传统人工势场法存在的局部极小点问题,本文提出了一种改进的人工势场算法。该算法在判断机器人陷入局部极小点时,首先使用选取......
提出用神经网络来确定步进电机最佳细分电流的思想.介绍了最佳细分电流数据训练集的简易方法,设计了多层前向神经网络的学习和仿真......
通过对全局优化问题的填充函数算法的研究，克服了填充函数P（x，x^＊，γ，ρ）和P（x，x^＊）存在的缺陷，构造了2个连续的无参数填充函数W（x，x^＊）和W（x，x^＊），并证......
引 言 近年来，人工神经网络已广泛应用于化工领域中的参数预测及故障诊断等方面［1,2］，其中最常用的是BP网络，它能够模拟很多映射关......
以人工势场法的局部极小值问题为研究对象,对人工势场法局部极小值进行算法改进。首先,研究了人工势场法的原理,分析了产生局部极......
该文提出了一种新的广义次梯度,讨论了与Tangent锥相关的一些基本性质,且在部分性质基础上得出了含不等式与任意集约束下非凸非可......
路径规划的任务是在有障碍物的空间环境中,根据赋予的指令及环境信息搜索一条从起点到目标点的最优或次优路径[1-3]。传统的人工势......
对连续的非线性全局最优化问题,给出了一个新的凸填充函数,该函数带有两个容易调节的参数,它克服了原有的凸填充函数在计算上的不......
给出了非线性整数规划问题中凸填充函数的定义，提出了一个满足所给定义的含有两个参数的凸填充函数，不仅在理论上证明了所给出的凸填......
关于连续无约束全局优化的问题，构造了一种新填充函数的形式，证明了该形式是满足所定义的填充函数的有关性质，根据该函数形式设计了相......
阐述了模拟退火算法的基本原理,并在此基础上利用Matlab中的模拟退火工具箱设计并实现了一个基于模拟退火算法的汉字图像识别系统......
根据填充函数算法的思想和基本理论，文章给出了一个求解无约束优化问题的单参数填充函数，讨论该填充函数的性质并设计了相应的算法。......
在分析Levenberg-Marquardt (L-M)算法和Nguyen-Widrow (N-W)方法原理的基础上,提出了一种多层前馈神经网络训练算法,该算法在使用......
