”全局最优“ 的搜索结果

     在此类方法中，我们从某些初始解出发，迭代寻找最优参数值。每次迭代中，我们先计算误差函数在当前点的梯度，然后根据梯度确定搜索方向。例如，由于负梯度方向是函数值下降最快的方法，因此梯度下降法就是沿着负梯度...

     摘要：针对麻雀搜索算法（SSA）在接近全局最优时，种群多样性减少，易陷入局部最优解等问题，提出了一种混沌麻雀搜索优化算法（CSSA）。首先，通过改进 Tent 混沌序列初始化种群，提高初始解的质量，增强算法的全局...

     贪心选择性质： 可以通过局部最优选择来构造全局最优解 证明：一般考虑某个子问题的最优解，然后考虑用一个贪心选择替换其中某个选择，修改此解，导出更小子问题。 最优子结构同动态规划，而且其实一般也不是特别...

     3.HMM求解过程可能是局部最优，CRF可以全局最优(这条貌似是和最大熵马尔科夫模型对比的) 4.CRF 的特征可以囊括更加广泛的信息：HMM 基于“上一状态to当前状态”的转移概率以及“当前状态to当前观测”的释放概率，...

     一.算法思想 粒子群算法（ Particle Swarm Optimization, PSO）最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块...

     针对煤矿搜救机器人路径规划过程中因受障碍区间的干扰导致全局最优路径难以确定的问题,提出了基于梯度-坐标轮换法的煤矿搜救机器人最优路径规划算法。机器人首先按照梯度-坐标轮换法运动,然后根据已有的运动路径进行...

     粒子群优化最优路径算法，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有...操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优

     提出了一种基于Memetic算法的编码曝光最优码字序列...研究结果表明，相比其他方法，所提算法兼顾了全局最优与局部最优的求解，得到的最优码字序列具有更优性能指标，算法执行效率高，复原图像的主客观评价质量更好。

     最优化问题，即在所有可行的方案中选出使得目标最优的方案的实际问题。 优化问题的三要素是： 决策变量 约束条件 目标函数 数学规划/函数优化问题的标准形式 min⁡/max⁡f(x)s.t.gi(x)≤0,i=1,…,m1hj(x)=0,j=1,…...

     粒子群算法是一种群体智能算法，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。该算法实现容易、精度高、收敛快，在解决实际问题中具有很大的优越性。主要步骤可描述如下： 1、初始化粒子群位置和速度。 2、计算每...

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