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VNAV路径下降算法及其精度性能研究
1
作者 蔡中天 陈祺 +2 位作者 王海涛 齐林 王丹 《航空计算技术》 2025年第1期82-87,共6页
为了提升现代飞行管理系统(FMS)中垂直导航(VNAV)功能的适航符合性,特别是满足所需导航性能(RNP)标准,提出一系列能够实现VNAV路径下降的算法,并研究了垂直误差分析验证的方法。首先,详细阐述了一种下降路径规划算法,在复杂高度约束条... 为了提升现代飞行管理系统(FMS)中垂直导航(VNAV)功能的适航符合性,特别是满足所需导航性能(RNP)标准,提出一系列能够实现VNAV路径下降的算法,并研究了垂直误差分析验证的方法。首先,详细阐述了一种下降路径规划算法,在复杂高度约束条件下生成优先连续下降的参考轨迹;其次,设计了路径跟踪控制律以确保飞机能够准确遵循预设的VNAV路径。为进一步验证算法的有效性和精度,通过实验分析各垂直误差项,并对照RNP设备的最低运行性能标准(MOPS)进行了符合性评估。研究结果显示,基于符合RNP标准的一系列垂直误差分析,所提出的VNAV路径下降相关算法能够满足RNP垂直精度性能要求。 展开更多
关键词 飞行管理系统 垂直导航 所需导航性能 路径下降 算法设计 仿真实验
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解决非线性互补问题的Derivative-Free算法 被引量：4
2
作者 蒋利华 徐安农 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2007年第4期17-21,共5页
基于NCP(F)的约束极小化变形,构造了一种新的merit函数,将原始的NCP(F)问题转化为约束极小化问题,并构造了相应的derivative-free下降算法,并在merit函数严格单调的条件下证明了derivative-free算法的合理性以及整体收敛性.
关键词 非线性互补问题(NCP(F)) merit函数 derivative-free下降算法 整体收敛性
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一种新的求解非线性互补问题的Derivative-Free算法 被引量：2
3
作者 蒋利华 刘丽华 《安徽理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第3期81-84,共4页
把NCP(F)通过约束极小化变形转化为无约束极小化问题,构造一种新的D eriva-tive-F ree下降算法,并在一定条件下证明了D erivative-F ree下降算法的合理性及整体收敛性。
关键词 非线性互补问题(NCP(F)) derivative-free下降算法 整体收敛性
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非线性互补问题的Derivative-Free下降方法 被引量：1
4
作者 蒋利华 马昌凤 徐安农 《广西科学》 CAS 2006年第3期190-193,共4页
基于非线性互补问题(N CP(F))的约束极小化变形,构造一种新的m erit函数,将原始的N CP(F)问题转化为约束极小化问题,构造相应的derivative-free下降算法.在m erit函数严格单调的条件下证明derivative-free下降算法的合理性以及整体收敛性.
关键词 非线性互补问题 merit函数 derivative-free 下降算法 整体收敛性
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基于动量梯度下降的回声消除算法
5
作者 陈张良 卢敏 曾桂根 《现代电子技术》 北大核心 2024年第9期71-77,共7页
针对极端环境话音系统下声学回波影响工作人员正常施工,且常规声学回声消除算法收敛速度慢的问题,提出一种基于动量梯度下降的基于l0范数的改进系数成比例归一化最小均方误差算法(L0⁃IPNLMS)。该算法将动量因子引入L0⁃IPNLMS算法中,解... 针对极端环境话音系统下声学回波影响工作人员正常施工,且常规声学回声消除算法收敛速度慢的问题,提出一种基于动量梯度下降的基于l0范数的改进系数成比例归一化最小均方误差算法(L0⁃IPNLMS)。该算法将动量因子引入L0⁃IPNLMS算法中,解决在算法运行过程中梯度下降时梯度摆动幅度可能过大的问题,也提高了自适应滤波器的收敛速度,且残余回声下降明显,声学回波抑制效果更好。仿真实验表明,与L0⁃IPNLMS算法相比,新算法在模拟随机多音信号与真实语音信号输入时,均方误差(MSE)可以降低3.47 dB和3.69 dB,回波抑制比(ERLE)提高了3.46 dB和3.68 dB,在低信噪比情况下,使用新算法对真实语音信号进行回声消除,收敛速度高于L0⁃IPNLMS等算法,且收敛效果有明显改进。 展开更多
关键词 回声消除算法 动量梯度下降 极端环境话音通信系统 归一化 最小均方算法 收敛速度
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面向约束多目标优化的进化计算与梯度下降联合优化算法
6
作者 田野 陈津津 张兴义 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1386-1392,共7页
约束多目标进化算法(CMOEA)是一类专门为解决约束多目标优化问题而设计的元启发式算法。这类算法利用基于种群的黑盒随机搜索模式,可以在不同优化问题上达到目标与约束之间的有效平衡;然而它们未有效利用函数的梯度信息,在复杂问题上收... 约束多目标进化算法(CMOEA)是一类专门为解决约束多目标优化问题而设计的元启发式算法。这类算法利用基于种群的黑盒随机搜索模式,可以在不同优化问题上达到目标与约束之间的有效平衡;然而它们未有效利用函数的梯度信息,在复杂问题上收敛过慢。但引入梯度信息不是一个简单的过程,同时计算所有目标和约束的梯度会消耗大量的计算资源,且目标和约束之间的矛盾会使梯度方向难以确定。为此,提出一种进化计算和梯度下降(GD)的联合优化算法——基于梯度辅助的多阶段约束多目标进化算法(CMOEA-MSG)。该算法包括两个阶段:在第一阶段,算法通过构建辅助问题并有选择性地计算目标或约束的梯度更新解,使种群快速收敛至可行区域;在第二阶段,算法采用约束优先原则求解原问题,保证种群的可行性和多样性。与现有同类算法在LIR-CMOP、MW和DASCMOP三个测试集上的对比结果表明,CMOEA-MSG可以更有效地解决约束多目标优化问题。 展开更多
关键词 约束多目标优化 进化算法 梯度下降 多阶段搜索
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一类自适应梯度裁剪的差分隐私随机梯度下降算法 被引量：1
7
作者 张家棋 李觉友 《运筹学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第2期47-57,共11页
梯度裁剪是一种防止梯度爆炸的有效方法,但梯度裁剪参数的选取通常对训练模型的性能有较大的影响。为此,本文针对标准的差分隐私随机梯度下降算法进行改进。首先,提出一种自适应的梯度裁剪方法,即在传统裁剪方法基础上利用分位数和指数... 梯度裁剪是一种防止梯度爆炸的有效方法,但梯度裁剪参数的选取通常对训练模型的性能有较大的影响。为此,本文针对标准的差分隐私随机梯度下降算法进行改进。首先,提出一种自适应的梯度裁剪方法,即在传统裁剪方法基础上利用分位数和指数平均策略对梯度裁剪参数进行自适应动态调整,进而提出一类自适应梯度裁剪的差分隐私随机梯度下降算法。其次,在非凸目标函数的情况下对提出的自适应算法给出收敛性分析和隐私性分析。最后,在MNIST、Fasion-MNIST和IMDB数据集上进行数值仿真。其结果表明,与传统梯度裁剪算法相比,本文提出的自适应梯度裁剪算法显著提高了模型精度。 展开更多
关键词 随机梯度下降算法 差分隐私 梯度裁剪 自适应性
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带有校正项的自适应梯度下降优化算法 被引量：1
8
作者 黄建勇 周跃进 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第2期200-207,共8页
基于批处理的随机梯度下降(SGD)优化算法通常用于训练卷积神经网络(CNNs),其性能的优劣直接影响神经网络收敛的速度.近年来,一些自适应梯度下降优化算法被提出,如Adam、Radam算法等.然而,这些优化算法既没有利用历史迭代的梯度范数,也... 基于批处理的随机梯度下降(SGD)优化算法通常用于训练卷积神经网络(CNNs),其性能的优劣直接影响神经网络收敛的速度.近年来,一些自适应梯度下降优化算法被提出,如Adam、Radam算法等.然而,这些优化算法既没有利用历史迭代的梯度范数,也没有利用随机子样本中梯度的二阶矩,这些导致自适应梯度下降优化算法收敛速度较慢,性能也不稳定.结合历史梯度范数和梯度的二阶矩,提出了一种新的自适应梯度下降优化算法normEve.通过模拟仿真实验,实验结果表明,提出的新算法在结合历史梯度范数和梯度二阶矩的情形下能有效地提高算法的收敛速度.通过实例验证新算法与Adam优化算法比较,新算法的测试准确率大于Adam优化算法,验证了新算法的优越性. 展开更多
关键词 梯度下降 神经网络 梯度范数 自适应学习率 分类 优化算法
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基于梯度下降算法和动量因子的醇基燃料锅炉燃烧温度非线性控制方法 被引量：1
9
作者 朱春红 《工业加热》 CAS 2024年第5期24-29,共6页
醇基燃料锅炉燃烧温度与控制参数之间的关系不是简单的线性关系,增加了控制的难度,提出基于梯度下降算法和动量因子的醇基燃料锅炉燃烧温度非线性控制方法。建立醇基燃料锅炉的气流三维流动方程,确定燃烧速率、实际温度与期望温度之间... 醇基燃料锅炉燃烧温度与控制参数之间的关系不是简单的线性关系,增加了控制的难度,提出基于梯度下降算法和动量因子的醇基燃料锅炉燃烧温度非线性控制方法。建立醇基燃料锅炉的气流三维流动方程,确定燃烧速率、实际温度与期望温度之间的差值以及差值变化率等温度非线性控制参数。搭建燃烧温度控制的模糊神经PID控制器,采用梯度下降算法和动量因子对PID神经网络的权值展开训练,将所得温度非线性控制参数输入训练后的模糊神经PID控制器,实现醇基燃料锅炉燃烧温度非线性控制。实验结果表明,所提方法对于燃烧速率、实际温度与期望温度之间的差值以及差值变化率计算结果精准,温度控制精度高,温度变化率低,燃料能源利用率高,实际应用效果好。 展开更多
关键词 梯度下降算法 动量因子 醇基燃料锅炉 模糊神经PID控制器 燃烧温度控制
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非线性互补问题的一种改进Derivative-free下降方法
10
作者 于桃艳 刘三阳 叶开文 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2012年第3期97-101,共5页
提出了一种改进的用于求解非线性互补问题Derivative-free下降方法,其搜索方向为罚Fischer-Burmeister函数非负偏导数的凸组合,搜索策略为一类新的非单调搜索。证明了该算法具有全局收敛性,与传统的Derivative-free下降方法相比,提高了... 提出了一种改进的用于求解非线性互补问题Derivative-free下降方法,其搜索方向为罚Fischer-Burmeister函数非负偏导数的凸组合,搜索策略为一类新的非单调搜索。证明了该算法具有全局收敛性,与传统的Derivative-free下降方法相比,提高了收敛速率,减少了迭代次数。 展开更多
关键词 非线性互补问题 改进derivative-free下降方法 全局收敛性 迭代次数
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一种改进的带有动量的随机梯度下降优化算法 被引量：1
11
作者 黄建勇 周跃进 《廊坊师范学院学报（自然科学版）》 2024年第2期36-44,共9页
带有动量的随机梯度下降(SGDM)优化算法是目前卷积神经网络(CNNs)训练中最常用的算法之一。然而,随着神经网络模型的复杂化,利用SGDM算法去训练神经网络模型所需时间越来越长,因此,改进SGDM算法的收敛性能是十分必要的。在SGDM算法的基... 带有动量的随机梯度下降(SGDM)优化算法是目前卷积神经网络(CNNs)训练中最常用的算法之一。然而,随着神经网络模型的复杂化,利用SGDM算法去训练神经网络模型所需时间越来越长,因此,改进SGDM算法的收敛性能是十分必要的。在SGDM算法的基础上,提出了一种新算法SGDMNorm。新算法利用历史迭代的梯度范数对梯度进行校正,在一定程度上提高了SGDM算法的收敛速度。从收敛性的角度对该算法进行分析,证明了SGDMNorm算法具有O(√T)悔界。通过数值模拟实验和CIFAR-10图片分类应用,表明SGDMNorm算法收敛速度比SGDM算法更快。 展开更多
关键词 梯度下降算法 神经网络 梯度范数 分类
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抵御恶意攻击的无线传感网络安全梯度下降安全与牛顿迭代安全定位算法
12
作者 王俊海 《科学技术创新》 2024年第11期92-95,共4页
本文主要研究了基于梯度下降和基于牛顿迭代两种安全定位算法,在无线传感网络抵御恶意攻击中的应用策略。基于梯度下降的安全定位算法,采用梯度下降法求最小二乘解,使估计值接近真实值,然后进行异常检测,剔除检测到的恶意锚节点,从而提... 本文主要研究了基于梯度下降和基于牛顿迭代两种安全定位算法,在无线传感网络抵御恶意攻击中的应用策略。基于梯度下降的安全定位算法,采用梯度下降法求最小二乘解,使估计值接近真实值,然后进行异常检测,剔除检测到的恶意锚节点,从而提高定位精度,保证网络安全;基于牛顿迭代的安全定位算法,采用牛顿迭代法缩小定位误差,然后使用差分自适应策略进行异常检测,滤除恶意锚节点后提高定位精度。在此基础上设计了对比实验,将RSSI测量值与两种算法下的仿真值进行对比。结果表明两种安全定位算法都能较为准确地定位节点,基于牛顿迭代的安全定位算法定位精度更高,在无线传感网络抵御恶意攻击方面有更好的应用效果。 展开更多
关键词 无线传感网络 梯度下降算法 牛顿迭代算法 节点定位
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加速随机递归梯度下降算法的复杂度分析
13
作者 费经泰 程一元 查星星 《萍乡学院学报》 2024年第3期5-11,共7页
课题组为进一步降低传统随机递归梯度下降算法(SARAH)复杂度,利用内循环数目倍增技术,提出了一种新的算法--Epoch-Doubling-SARAH算法,并通过构造Lyapunov函数证明了Epoch-Doubling-SARAH算法在非强凸条件下具有线性收敛阶,且推导出了... 课题组为进一步降低传统随机递归梯度下降算法(SARAH)复杂度,利用内循环数目倍增技术,提出了一种新的算法--Epoch-Doubling-SARAH算法,并通过构造Lyapunov函数证明了Epoch-Doubling-SARAH算法在非强凸条件下具有线性收敛阶,且推导出了算法的复杂度为O(1/ε+nlog(1/ε)),该结果优于SARAH算法复杂度。再将Epoch-Doubling-SARAH算法与SARAH算法在Mnist和Mushroom两个数据集上进行对比实验,实验结果表明Epoch-Doubling-SARAH算法具有更快的收敛速度,进而说明了本文算法理论分析的正确性。 展开更多
关键词 机器学习 随机递归梯度 下降算法 循环倍增 收敛速率 算法复杂度
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基于近端梯度下降算法展开的盲图像去模糊方法
14
作者 杨涛 朱文球 《信息技术与信息化》 2024年第10期99-102,共4页
目前在盲图像去模糊任务中,深度学习技术已展现出卓越的性能。然而,当前多数方法主要聚焦于启发式网络架构的构建,而对模糊核与清晰图像之间物理生成机制的显式嵌入关注不足。这在一定程度上限制了方法对不同模糊核的通用性和模型的可... 目前在盲图像去模糊任务中,深度学习技术已展现出卓越的性能。然而,当前多数方法主要聚焦于启发式网络架构的构建,而对模糊核与清晰图像之间物理生成机制的显式嵌入关注不足。这在一定程度上限制了方法对不同模糊核的通用性和模型的可解释性。为克服这一局限性,提出一种创新的模型驱动深度神经网络。通过迭代算法精确求解盲图像去模糊的优化模型,并将迭代步骤巧妙地嵌入相应的网络模块中,从而实现网络学习过程与盲图像去模糊物理机制的深度融合。实验结果表明,所提出的方法在准确性和通用性方面均显著优于现有的代表性盲图像去模糊技术,能够有效应对各种模糊类型,为盲图像去模糊研究提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 图像去模糊 近端梯度下降 算法展开 深度学习
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一种基于混合误差梯度下降算法的过程神经网络训练 被引量：11
15
作者 许少华 宋美玲 +1 位作者 许辰 朱新宁 《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2014年第4期92-96,11-12,共5页
针对过程神经网络(PNN)单一训练算法自适应调整能力差、缺乏对学习性质有效控制的问题,提出一种梯度下降与牛顿迭代相结合的求解算法——混合误差梯度下降算法.在训练初始阶段,基于网络训练目标函数,采用梯度下降法进行迭代寻优,只需计... 针对过程神经网络(PNN)单一训练算法自适应调整能力差、缺乏对学习性质有效控制的问题,提出一种梯度下降与牛顿迭代相结合的求解算法——混合误差梯度下降算法.在训练初始阶段,基于网络训练目标函数,采用梯度下降法进行迭代寻优,只需计算目标函数一阶导数数值公式,复杂度低且误差下降快;当梯度下降法学习效率降低时,引入牛顿迭代法,并将梯度下降法的训练结果作为初始参数代入目标函数,使问题转化为求解非线性方程组,不需要一维搜索而提高网络训练效率.通过学习效率分析自适应调节两种算法的切换,直至满足停机条件.将其应用于时变信号模式分类,实验结果表明,该算法较大地提高PNN训练效率. 展开更多
关键词 过程神经元网络 算法效率 牛顿迭代法 梯度下降法 混合误差梯度下降算法
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自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验研究 被引量：35
16
作者 杨慧珍 陈波 +1 位作者 李新阳 姜文汉 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期205-210,共6页
随机并行梯度下降算法是一种极具应用潜力的自适应光学系统控制算法,具有不依赖波前传感器直接对系统性能指标进行优化的特点。基于32单元变形镜、CCD成像器件等建立自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验平台。考察算法增益系数... 随机并行梯度下降算法是一种极具应用潜力的自适应光学系统控制算法,具有不依赖波前传感器直接对系统性能指标进行优化的特点。基于32单元变形镜、CCD成像器件等建立自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验平台。考察算法增益系数和扰动幅度对校正效果和收敛速度的影响,验证随机并行梯度下降算法的基本原理。实验结果表明参量选取合适的情况下,随机并行梯度下降控制算法对静态或慢变化的畸变波前具有较好的校正能力。根据实验结果分析了影响随机并行梯度下降算法校正速度的主要因素。 展开更多
关键词 自适应光学 随机并行梯度下降算法 光束净化
原文传递
点目标成像自适应光学随机并行梯度下降算法性能指标与收敛速度 被引量：24
17
作者 陈波 杨慧珍 +2 位作者 张金宝 李新阳 姜文汉 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1143-1148,共6页
在自适应光学中,随机并行梯度下降(SPGD)算法通过对系统的性能指标直接优化从而校正波前像差,具有很强的应用潜力。在点目标成像自适应光学系统中,SPGD算法经常采用强度分布平方和、平均半径和环围能量作为系统的性能指标进行优化。利... 在自适应光学中,随机并行梯度下降(SPGD)算法通过对系统的性能指标直接优化从而校正波前像差,具有很强的应用潜力。在点目标成像自适应光学系统中,SPGD算法经常采用强度分布平方和、平均半径和环围能量作为系统的性能指标进行优化。利用数值仿真分析了三种性能指标与畸变波前的均方根之间的关系。建立了一套实验平台,通过静态波前畸变校正实验,分析了SPGD算法采用以上三种不同的性能指标时的校正效果。实验结果与前面的数值仿真结果一致,表明SPGD取平均半径作为性能指标进行优化时效果较好。实验还分析了控制通道数目对收敛速度的影响。结果表明随着控制通道数目的增加性能指标曲线收敛所需的迭代次数显著增加,与驱动器个数的平方根之间存在一个近似的线性关系。 展开更多
关键词 自适应光学 随机并行梯度下降算法 性能指标 收敛速度
原文传递
使用最速下降算法提高极大似然估计算法的节点定位精度 被引量：15
18
作者 石琴琴 霍宏 +1 位作者 方涛 李德仁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第7期2038-2040,共3页
阐述了极大似然估计算法用于无线传感器网络节点自定位的原理;阐述了最速下降算法求非线性方程组最优解的原理;提出在距离测量误差较大的情况下,使用最速下降算法优化极大似然估计算法所得的节点定位值,并通过模拟实验证实其可行性。实... 阐述了极大似然估计算法用于无线传感器网络节点自定位的原理;阐述了最速下降算法求非线性方程组最优解的原理;提出在距离测量误差较大的情况下,使用最速下降算法优化极大似然估计算法所得的节点定位值,并通过模拟实验证实其可行性。实验结果表明,在无须多余通信代价的条件下,优化处理使定位精度得到很大提高,且算法收敛快,计算代价小,适用于无线传感器网络的节点自定位。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点自定位 极大似然估计算法 最速下降算法
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引入高斯变异和最速下降算子的人口迁移算法 被引量：12
19
作者 王晓慧 刘雪英 白梅花 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第20期57-60,62,共5页
人口迁移算法模拟了人口随经济中心而转移和随人口压力增加而扩散的机制。主要针对该算法提出了一种改进的人口迁移算法。该改进算法通过引入高斯变异算子和最速下降算子来改善人口迁移算法的收敛速度和全局收敛性,并对其收敛性进行了... 人口迁移算法模拟了人口随经济中心而转移和随人口压力增加而扩散的机制。主要针对该算法提出了一种改进的人口迁移算法。该改进算法通过引入高斯变异算子和最速下降算子来改善人口迁移算法的收敛速度和全局收敛性,并对其收敛性进行了证明。通过对函数的数值实验测试结果表明,改进的人口迁移算法的全局寻优能力和收敛速度较人口迁移算法均有所提高。 展开更多
关键词 人口迁移算法 高斯变异 最速下降算法 全局优化
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基于下降搜索的混合遗传算法 被引量：21
20
作者 宋朝红 罗强 纪昌明 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期109-112,共4页
针对基本遗传算法局部搜索能力不强的问题,提出一种将下降搜索与遗传算法相结合的混合遗传算法,其中下降搜索的优化方向利用每一代中最劣个体所包含的优化信息获得.数值计算表明,该混合算法可加速算法的收敛,具有良好的优化性能和函数... 针对基本遗传算法局部搜索能力不强的问题,提出一种将下降搜索与遗传算法相结合的混合遗传算法,其中下降搜索的优化方向利用每一代中最劣个体所包含的优化信息获得.数值计算表明,该混合算法可加速算法的收敛,具有良好的优化性能和函数适应能力. 展开更多
关键词 下降算子 混合遗传算法 工程设计 目标函数值
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