一个新的解全局优化问题的填充函数

给出了一个新的非线性全局优化问题的填充函数和相应的填充函数算法.算例表明,该算法是可行且有效的.     

全局优化问题的无参数填充函数法

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^＊）,并证明了它们满足填充函数的定义。数值试验的结果表明,新的填充函数算法对于求解全局优化问题是有效的。     

连续无约束优化问题的一个新填充函数

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应填充函数算法。数值试验表明此算法是可行和有效的。     

一个非线性全局优化的单参数填充函数

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。该填充函数只含有1个参数,在实际计算中易于调节。实验结果表明该填充函数是可行的。     

无约束全局优化的一个新凸填充函数

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足之处；在讨论了所给出的凸填充函数性质的基础上，提出了一种求解连续无约束全局极小化问题的一种新的凸填充函数算法。     

一个求解约束全局优化问题的单参数填充函数方法

构造了求解约束全局优化问题的一个新的填充函数,分析了该函数的分析性质,设计了一个基于该填充函数的全局优化算法.数值试验表明该算法是有效的.     

一种基于填充函数的神经网络全局优化算法

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,并证明该函数的填充性质,进而结合该新填充函数与BP算法,构造出基于填充函数的全局最优化神经网络算法.应用全局优化算法训练神经网络时,如果误差函数陷入局部极小值,该算法可以利用填充函数帮助误差函数不断地跳出局部最优,直到找到全局最优点.该新算法的最大优点是对于初始权值无依赖性,避免了BP算法易陷入局部极小值的缺点.理论分析和仿真试验结果证明了该全局优化神经网络算法的有效性和优越性.     

一个新的求无约束全局优化的填充函数

根据Zhang对填充函数的新的定义给出了一个新的求无约束全局优化问题的填充函数,并根据这个填充函数提出了相应的填充函数算法。数值试验表明此算法是有效可行的。     

全局优化的一类新的填充函数

使用填充函数法求解无约束问题的全局极小点, 用较一般的连续可微导数大于零的函数组合得到了一类新的填充函数, 并给出了相应的收敛性证明及满足此条件的一些特殊函数. 算例结果表明, 使用新填充函数更有效.     

带约束的离散全局优化问题的填充函数法

通过构造一个新的双参数填充函数求解带约束的离散全局优化问题的全局最优解,研究了填充函数的分析性质,并据此给出了带约束的离散全局优化问题的一个填充函数算法.数值试验证结果表明该算法是可行的、有效的.     

用于全局优化的一类填充函数构造方法

填充函数法是1种求多变量,多极值函数全局最优的有效方法.不同的填充函数对问题的优化效果是不同的,而具体填充函数的构造需要一定的理论来指导.本文提出了1类单参数填充函数的构造方法, 并对它做了理论上的分析.据此构造方法,可以构造出许多有效的填充函数.文中具体构造了1个填充函数,数值结果表明其运算效果是好的.     

离散全局最优化中的一类T-F函数算法

针对求解非线性离散规划全局最优解问题提出一类T-F函数算法.首先,介绍有关离散全局最优解的各种概念,并定义了T-F函数;其次,提出一类T-F函数,并设计了相应的T-F函数算法,通过寻找该T-F函数的离散局部极小解,以期找到离散规划问题的比当前离散局部极小解更好的解.数值实验表明算法是有效的.     

一类多策略调参填充函数及其在全局优化问题中的应用

首先提出一类可以多策略调整参数的填充函数,并对其作理论分析;其次给出该类填充函数的多策略使用方法,获得了构造较好的填充函数应该采取的措施;最后,实际构造一个填充函数,数值仿真结果表明此设计理论不仅是有效的,而且还增强了现有的一些填充函数计算能力.     

求无约束连续全局优化问题的单参数填充函数法

填充函数法是一种求解多维多模态函数全局极小点的有效方法.由于已有填充函数存在指数项和较多参数而导致数值实验效果不理想.为此,提出了一个新的单参数填充函数,该函数形式简单且满足定义中的所有条件.基于此填充函数设计了相应的算法,数值实验表明该算法有效可行.     

一类填充函数在求函数全局极小点中的应用

提出了一种新的填充函数,与已有的填充函数进行对比,克服了对数困扰,进一步降低了累积舍入误差.最后用数值实验实现了算法,结果表明所提出的填充函数是有效的.     

全局优化的两参填充函数算法

本文给出了一个新的填充函数,并且利用所构造的填充函数得出了大量的算例,通过算例可以说明所构造的填充函数的有效性。     

全局优化的两参填充函数算法

本文给出了一个新的填充函数,并且利用所构造的填充函数得出了大量的算例,通过算例可以说明所构造的填充函数的有效性。     

求解全局优化问题的填充函数法

全局优化问题在许多工程和实际生产中有着广泛的应用,对其方法的研究是当前优化理论方面的一个热点。本文主要研究涉及多峰函数的无约束全局优化问题的方法,以期对解决实际问题提供算法帮助。通过构造一个新的不含指数项的填充函数求解无约束优化问题的全局最优解,首先给出了该填充函数的定义,其次分析了这种填充函数的一些解析性质,设计了一种涉及这种填充函数的算法,最后给出了数值测试例子;与存在的算法的数值试验比较表明,该文提出的算法是有效的。