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提出一种新的无约束优化方法,此方法在确定探索方向时,不需提供导数信息,仅需根据设计点附近“定向单元”的函数信息,便可确定出有效的探索方向,进而较快的获得最优点。本方法算法原理简单,易于编程,经3个例题验证,取得了满意的结果。这说明了此方法的可靠性和正确性,为优化设计领域提供了一种新的优化算法。 相似文献
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提出了一种新的排序方法-影射排序法,在很多问题的应用中使用此方法可提高程序的运行效率,其时间复杂度为O(N)。 相似文献
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提出了一种应用混沌优化理论求解电力系统无功优化的新方法.该方法以有功网损最小作为目标函数,在控制变量的约束范围内求取相应最小目标函数的最优值.用类似载波的方法将混沌变量引入到优化变量中.利用混沌运动的遍历性和貌似随机性的特点直接对目标函数寻优.并以IEEE14节点、30节点、57节点和118节点系统为例进行计算和分析.计算结果表明,该方法具有较好的全局收敛性,并且结构简单,使用方便,是有效解决电力系统无功优化问题的一种新途径. 相似文献
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秦廷楷 《南京邮电大学学报(自然科学版)》1990,(3)
本文提出了一种新的优化方法,适用于变量较少、具有p次方形式、无法求导的复杂的目标函数.给出了由误差函数求出近似误差函数和近似目标函数,并以求近似目标函数的最优值来替代求目标函数最优值的详细算法.列出了本算法对于10种试验函数的计算实例.计算结果与其他方法的比较证明了本算法的有效性.最后讨论了本算法的某些局限性. 相似文献
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一种新的全局优化方法及应用 总被引:3,自引:1,他引:3
通过对模拟退火,遗传算法和趋化性算法的分析比较,提出了一种新的随机优化方法,从它在过程Flowshop优化调度中的应用可以看出,本文所提出的方法搜索速度快,精度高,实施方便,优于模拟退火法,遗传算法及其某些改进算法所得到的结果。 相似文献
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陈能会 《上海理工大学学报》1987,(3)
本文指出了二项分布的Poisson分布逼近误差,并提出了改进的办法,即在Poisson分布的基础上乘上一系列的修正因子,使逼近精度逐次提高。从而将庞大的阶乘循环运算(容易产生溢出)转化为简单的函数运算,并能达到任意给定的精度要求。 相似文献
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一种新的光学膜系设计方法——NEEDLE法 总被引:8,自引:0,他引:8
针(NEEDLE)法是一种先进的光学膜系设计方法。它克服了传统优化方法中容易陷入局部极值的缺点,它通过在膜系中插入薄层,使得膜系评价函数降低,且优化设计可以从任意给定的单层膜开始。中同时给出了其数学模型的详细推导,以及用NEEDLE法设计的光学膜系举例。 相似文献
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为了求解无约束优化问题,提出了一种新的共轭梯度法,并证明了其在适当的条件下满足全局收敛性.初步的数值结果表明新的共轭梯度法是有效的. 相似文献
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本文将数学规划法与优化准则法有机地结合起来,导出了一种新的优化方法——变尺度梯度投影法。文中研制了该算法的通用计算机程序,给出了计算实例。计算表明,该算法收敛速度快,计算精度高,通用性好,有实用价值。 相似文献
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传统的去噪方法需要进行较多的预处理,提出一种基于非张量积小波滤波器和二维主成分分析的图像去噪方法.该方法在不需要预处理的情况下,直接利用原始图像的分解信息进行去噪.利用客观的峰值信噪比(PSNR)和主观视觉效果作为评价标准.仿真实验表明该方法不仅PSNR值较大,而且明显地改善了去噪后的视觉效果. 相似文献
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霍守诚 《中国石油大学学报(自然科学版)》1988,(1)
本文应用整函的理论及文献[2]的基本定理,推导出了一种求解方程F(z)=0近似解的新迭代方法,分别得出了当F(z)是亚纯函数、整函数、实函数时的迭代公式,指出这种新的迭代方法包括了牛顿迭代法,并用实例说明了应用这种新的迭代方法求方程的近似解,比应用熟知的牛顿法、迭代法计算简便,收敛较快。 相似文献
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Generalized PCA(简写GPCA)是主成分分析(PCA)的一个非线性推广方法,主要用于数据压缩和特征提取.在经典的GPCA方法中,每个训练数据在构建主成分时的作用是相同的.然而,在许多实际问题中,训练数据的意义和作用是不同的,通常有些数据比其它数据更为重要,对于重要的数据我们应给予充分的重视,而对于不可信数据(可能是异常数据),应限制其作用.文中给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的GPCA方法.数值实验表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响,同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径. 相似文献
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本文以频率和概率分布密度函数间的关系为基础,提出了一种数据不完整情况下估计分布参数的方法,该方法是对文[1]中方法的进一步发展.在实例中,我们采用本文的方法、文[1]的方法和极大似然估计法估计了分布参数,实例表明在数据不完整的情况下,本文的方法同样可以被用来估计分布参数,并比文[1]中的方法省时. 相似文献
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