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在分析黄金分割法基本原理的基础上,通过改变以指数收敛的区间长度缩短比率得到一种新的一维搜索指数优化算法.实例结果表明:该算法的收敛速度要比黄金分割法的收敛速度要快,同时最优解的区间精度也比黄金分割法的要精确;然而,该算法只适用于单峰函数局部最优解的求取. 相似文献
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将最速下降法与共轭梯度法有机结合起来,构造出一种混合优化算法,并证明其全局收敛性.这种混合优化算法结合了共轭梯度法和最速下降法产生搜索方向,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数的等值线是扁长椭球时,最速下降法下降缓慢的问题,具有收敛速度快、收敛范围大、适应面广等特点.文中的算法实例表明,混合算法与单纯的共轭梯度法相比,效果更优. 相似文献
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