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A Modified PRP-HS Hybrid Conjugate Gradient Algorithm for Solving Unconstrained Optimization Problems
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作者 LI Xiangli WANG Zhiling LI Binglan 《应用数学》 北大核心 2025年第2期553-564,共12页
In this paper,we propose a three-term conjugate gradient method for solving unconstrained optimization problems based on the Hestenes-Stiefel(HS)conjugate gradient method and Polak-Ribiere-Polyak(PRP)conjugate gradien... In this paper,we propose a three-term conjugate gradient method for solving unconstrained optimization problems based on the Hestenes-Stiefel(HS)conjugate gradient method and Polak-Ribiere-Polyak(PRP)conjugate gradient method.Under the condition of standard Wolfe line search,the proposed search direction is the descent direction.For general nonlinear functions,the method is globally convergent.Finally,numerical results show that the proposed method is efficient. 展开更多
关键词 Conjugate gradient method unconstrained optimization Sufficient descent condition global convergence
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New type of conjugate gradient algorithms for unconstrained optimization problems
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作者 Caiying Wu Guoqing Chen 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第6期1000-1007,共8页
Two new formulaes of the main parameter βk of the conjugate gradient method are presented, which respectively can be seen as the modifications of method HS and PRP. In comparison with classic conjugate gradient metho... Two new formulaes of the main parameter βk of the conjugate gradient method are presented, which respectively can be seen as the modifications of method HS and PRP. In comparison with classic conjugate gradient methods, the new methods take both available gradient and function value information. Furthermore, their modifications are proposed. These methods are shown to be global convergent under some assumptions. Numerical results are also reported. 展开更多
关键词 conjugate gradient unconstrained optimization global convergence conjugacy condition.
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Convergence and stability of the Newton-Like algorithm with estimation error in optimization flow control 被引量:1
3
作者 Yang Jun Li Shiyong +1 位作者 Long Chengnian Guan Xinping 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2007年第3期591-597,共7页
The Newton-Like algorithm with price estimation error in optimization flow control in network is analyzed. The estimation error is treated as inexactness of the gradient and the inexact descent direction is analyzed. ... The Newton-Like algorithm with price estimation error in optimization flow control in network is analyzed. The estimation error is treated as inexactness of the gradient and the inexact descent direction is analyzed. Based on the optimization theory, a sufficient condition for convergence of this algorithm with bounded price estimation error is obtained. Furthermore, even when this sufficient condition doesn't hold, this algorithm can also converge, provided a modified step size, and an attraction region is obtained. Based on Lasalle's invariance principle applied to a suitable Lyapunov function, the dynamic system described by this algorithm is proved to be global stability if the error is zero. And the Newton-Like algorithm with bounded price estimation error is also globally stable if the error satisfies the sufficient condition for convergence. All trajectories ultimately converge to the equilibrium point. 展开更多
关键词 flow control Newton-Like algorithm convergence global stability optimization Lyapunov function.
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快速综合学习粒子群优化算法 被引量:3
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作者 杨帆 乌景秀 +2 位作者 范子武 李子祥 朱沈涛 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast C... 【目的】粒子群优化算法在反问题求解、函数优化、数据挖掘、机器学习等研究领域广泛应用,但在求解复杂多峰问题时仍存在过早收敛的问题。为了提升粒子群算法在处理复杂多峰问题求解速度和精度,提出了快速综合学习粒子群优化算法(Fast Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,FCLPSO)。【方法】FCLPSO算法引入粒子学习概率、个体影响概率、群体影响概率三个属性,表征每个粒子个体“与生俱来”的不同学习能力,同时新增强化学习、粒子重生等策略,提升算法收敛速度以及监测并跳出“伪收敛”状态。选用14个标准测试函数以及6种常用粒子群变体算法开展FCLPSO算法性能分析。【结果】结果显示:在收敛性方面,FCLPSO算法平均排名为1.86,排名第一次数为7次、排名第二的次数为2次、排名最后次数为0,最终综合排名第一;在鲁棒性方面,FCLPSO算法成功率排名第一,平均值为94.3%,14个测试函数中最低成功率为73.3%;达到阈值所需适应度评价次数最少,平均值40817,较其他算法评价次数少一半。【结论】结果表明:FCLPSO算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性方面排名综合第一,对复杂多峰问题求解更具优势,可为工程应用中复杂优化问题求解提供重要手段。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 强化学习 粒子属性 粒子重生 过早收敛 影响因素 人工智能 全局搜索
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Wolfe线搜索下一个新的共轭梯度法及其在信号处理中的应用
5
作者 刘莹 朱志斌 +1 位作者 丁玥宏 黄嘉琪 《应用数学》 北大核心 2025年第1期104-113,共10页
本文考虑无约束优化问题,提出了一个新的共轭梯度方法,命名为NYHS共轭梯度法.并且证明了在标准Wolfe线搜索下,NYHS方法具有下降性和全局收敛性.将本文提出的算法应用于信号处理中的图像恢复问题和正则化逻辑回归模型,结果表明本文提出... 本文考虑无约束优化问题,提出了一个新的共轭梯度方法,命名为NYHS共轭梯度法.并且证明了在标准Wolfe线搜索下,NYHS方法具有下降性和全局收敛性.将本文提出的算法应用于信号处理中的图像恢复问题和正则化逻辑回归模型,结果表明本文提出的方法是有效的. 展开更多
关键词 无约束优化 共轭梯度法 全局收敛 图像恢复 正则化逻辑回归
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一种充分下降的新谱共轭梯度法
6
作者 王森森 韩信 苏醒 《工程数学学报》 北大核心 2025年第2期388-396,共9页
基于修正的FR型谱共轭梯度法,对共轭参数和谱系数进行改进,提出一种具有充分下降性的谱共轭梯度法,该算法在标准Wolfe线搜索准则下具有全局收敛性。最后通过数值实验,将新算法与其他文献提出的两种FR型谱共轭梯度法进行比较,数值结果表... 基于修正的FR型谱共轭梯度法,对共轭参数和谱系数进行改进,提出一种具有充分下降性的谱共轭梯度法,该算法在标准Wolfe线搜索准则下具有全局收敛性。最后通过数值实验,将新算法与其他文献提出的两种FR型谱共轭梯度法进行比较,数值结果表明新算法在数值计算上具有一定的优势。 展开更多
关键词 无约束优化 谱共轭梯度法 标准Wolfe线搜索 充分下降 全局收敛
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一种新的全局优化无参数填充函数方法
7
作者 马素霞 高岳林 +1 位作者 林洪伟 张博 《运筹学学报(中英文)》 北大核心 2025年第2期141-157,共17页
填充函数法是一种用于寻找无约束优化问题全局最优解的确定性方法,这种方法的核心技术是构造填充函数,使得迭代过程不断跳出当前的局部极小点。目前见到的填充函数一般都含有参数,而参数的选取对算法的计算效果影响较大。本文利用填充... 填充函数法是一种用于寻找无约束优化问题全局最优解的确定性方法,这种方法的核心技术是构造填充函数,使得迭代过程不断跳出当前的局部极小点。目前见到的填充函数一般都含有参数,而参数的选取对算法的计算效果影响较大。本文利用填充函数的定义,具体构造出一个新的无参数填充函数,由此提出了新的全局优化无参数填充函数方法,数值实验表明,该方法是可行的和有效的,具有更好的全局寻优能力。 展开更多
关键词 全局优化 无约束优化问题 填充函数方法 无参数
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一种近似BFGS的自适应双参数共轭梯度法 被引量:2
8
作者 李向利 莫元健 梅建平 《应用数学》 北大核心 2024年第1期89-99,共11页
为了更加有效的求解大规模无约束优化问题,本文基于自调比无记忆BFGS拟牛顿法,提出一个自适应双参数共轭梯度法,设计的搜索方向满足充分下降性,在一般假设和标准Wolfe线搜索准则下,证明该方法具有全局收敛性,数值实验结果证明提出的新... 为了更加有效的求解大规模无约束优化问题,本文基于自调比无记忆BFGS拟牛顿法,提出一个自适应双参数共轭梯度法,设计的搜索方向满足充分下降性,在一般假设和标准Wolfe线搜索准则下,证明该方法具有全局收敛性,数值实验结果证明提出的新算法是有效的. 展开更多
关键词 大规模无约束优化 共轭梯度法 WOLFE线搜索 全局收敛性
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基于改进T分布烟花-粒子群算法的AUV全局路径规划 被引量:1
9
作者 刘志华 张冉 +2 位作者 郝梦男 安凯晨 陈嘉兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3123-3134,共12页
针对传统粒子群算法在处理自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全局路径规划时面临的寻优时间长、能耗高的问题,本文提出一种改进的T分布烟花-粒子群算法(T-distribution Fireworks-Particle Swarm Optimization Algorit... 针对传统粒子群算法在处理自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)全局路径规划时面临的寻优时间长、能耗高的问题,本文提出一种改进的T分布烟花-粒子群算法(T-distribution Fireworks-Particle Swarm Optimization Algorithm,TFWA-PSO),该算法融合了烟花算法的高效全局搜索能力和粒子群算法的快速局部寻优特性.在变异阶段,提出自适应T分布变异来扩大搜索范围,并在理论上证明了该变异方式能够使个体在局部最优解附近增强搜索能力.在选择阶段提出了适应度选择策略,淘汰适应度差的个体,解决了传统烟花算法易丢失优秀个体的问题,并对改进的T分布烟花算法与传统烟花算法的收敛速度进行对比.将改进算法的爆炸操作、变异操作和选择策略融合到粒子群算法中,对粒子群算法的速度更新公式进行了改进,同时从理论上对所改进的算法进行了收敛性证明.仿真实验结果表明,TFWA-PSO能够有效规划出一条最短路径,同时与给定的智能优化算法相比,TFWA-PSO在寻找最优路径的时间上平均降低了24.72%,能耗平均降低了17.33%,路径长度平均降低了16.96%. 展开更多
关键词 自主水下机器人 全局路径规划 烟花算法 粒子群算法 自适应T分布变异 收敛性证明
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一种WYL型谱共轭梯度法的全局收敛性 被引量:2
10
作者 蔡宇 周光辉 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2024年第1期173-184,共12页
为解决大规模无约束优化问题,该文结合WYL共轭梯度法和谱共轭梯度法,给出了一种WYL型谱共轭梯度法.在不依赖于任何线搜索的条件下,该方法产生的搜索方向均满足充分下降性,且在强Wolfe线搜索下证明了该方法的全局收敛性.与WYL共轭梯度法... 为解决大规模无约束优化问题,该文结合WYL共轭梯度法和谱共轭梯度法,给出了一种WYL型谱共轭梯度法.在不依赖于任何线搜索的条件下,该方法产生的搜索方向均满足充分下降性,且在强Wolfe线搜索下证明了该方法的全局收敛性.与WYL共轭梯度法的收敛性相比,WYL型谱共轭梯度法推广了线搜索中参数σ的取值范围.最后,相应的数值结果表明了该方法是有效的. 展开更多
关键词 无约束优化 谱共轭梯度法 强Wolfe线搜索 全局收敛性
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基于种群混合迁移策略的并行量子遗传算法 被引量:2
11
作者 陆涛 管荑 +2 位作者 贾鹏 曲志坚 王子灵 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2386-2392,共7页
针对量子遗传算法求解大规模优化问题存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,改进量子遗传算法。设计一种种群混合迁移机制促进算法的种群多样性,采用仿TriBA种群结构、双精英种群、重生种群、自适应迁移算子、个体竞争排挤算子以及... 针对量子遗传算法求解大规模优化问题存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,改进量子遗传算法。设计一种种群混合迁移机制促进算法的种群多样性,采用仿TriBA种群结构、双精英种群、重生种群、自适应迁移算子、个体竞争排挤算子以及随机失活机制,提高算法的局部勘测能力和全局寻优能力。利用Spark框架实现算法在分布式集群环境下的运算。改进2-opt&R优化算法,通过引入高斯变异提高算法的局部搜索能力,缩小算法的搜索空间。实验结果表明,改进后的算法在全局优化能力、收敛速度、运行速度和求解稳定性等方面均有大幅度提升。 展开更多
关键词 量子遗传算法 种群迁移 Spark框架 并行计算 收敛速度 全局优化 搜索空间
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一类改进的PRP型共轭梯度法
12
作者 叶建豪 陈鸿升 郭子腾 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第7期119-122,共4页
近年来,随着机器学习、模糊理论、神经网络等热门领域的发展以及计算机技术的日益成熟,优化方法越来越受重视,共轭梯度法也吸引了更多学者进行深入学习和研究。目前对共轭梯度法的研究主要分为两类,第一类是直接对共轭梯度参数进行改进... 近年来,随着机器学习、模糊理论、神经网络等热门领域的发展以及计算机技术的日益成熟,优化方法越来越受重视,共轭梯度法也吸引了更多学者进行深入学习和研究。目前对共轭梯度法的研究主要分为两类,第一类是直接对共轭梯度参数进行改进,第二类是将不同的共轭梯度法进行混合,例如将两种现有的共轭梯度法进行凸组合,尝试构造新算法。对于不同的混合方法,其优缺点和收敛性特征等方面存在差异。在本文中,基于两项下降的PRP方法和三项下降的PRP方法,我们提出一类下降的PRP方法,当参数取特定值时,方法分别是两项下降的PRP方法和三项下降的PRP方法。而且算法不依赖于线搜索具有充分下降性质。在适当条件下,我们证明算法在Armijo型线搜索下具有全局收敛性。数值实验测试了大规模无约束优化问题,结果表明算法是有效的。 展开更多
关键词 PRP方法 ARMIJO型线搜索 全局收敛性 无约束优化
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无约束优化的自适应信赖域方法(英文) 被引量:14
13
作者 章祥荪 陈中文 张菊亮 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2001年第1期53-62,共10页
本文对无约束优化问题提出一个自适应信赖域方法,每次迭代都充分利用当前迭代点的信息自动产生一个恰当的信赖域半径,在此区域内,二次模型与原目标函数尽可能一致,避免盲目的尝试,提高了计算效率.文中在通常条件下证明了全局收敛... 本文对无约束优化问题提出一个自适应信赖域方法,每次迭代都充分利用当前迭代点的信息自动产生一个恰当的信赖域半径,在此区域内,二次模型与原目标函数尽可能一致,避免盲目的尝试,提高了计算效率.文中在通常条件下证明了全局收敛性及局部超线性收敛结果,给出了新算法与传统信赖域方法的数值结果,证实了新方法的有效性. 展开更多
关键词 无约束优化 信赖域方法 全局收敛性 自适应 迭代 二次模型 目标函数 数值结果
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Wolfe线搜索下一个新的全局收敛共轭梯度法 被引量:23
14
作者 江羡珍 马国栋 简金宝 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2011年第6期779-786,共8页
共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的有效方法之一,其研究十分活跃.本文给出了一个新的共轭梯度法公式,新公式在精确线搜索下与DY公式等价.基于新公式,采用Wolfe非精确线搜索确定步长,本文设计了一个新的共轭梯度算法,并证明了新算... 共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的有效方法之一,其研究十分活跃.本文给出了一个新的共轭梯度法公式,新公式在精确线搜索下与DY公式等价.基于新公式,采用Wolfe非精确线搜索确定步长,本文设计了一个新的共轭梯度算法,并证明了新算法的下降性和全局收敛性.数值试验结果表明所设计新算法是有效的. 展开更多
关键词 无约束优化 共轭梯度法 全局收敛 数值试验
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多元优化算法及其收敛性分析 被引量:21
15
作者 李宝磊 施心陵 +3 位作者 苟常兴 吕丹桔 安镇宙 张榆锋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期949-959,共11页
提出了一种搜索个体分工明确、协同合作的群智能优化算法,并从理论上证明了其收敛性.由于搜索个体(搜索元)具有分工不同的多元化特点,所以我们称该算法为多元优化算法(Multivariant optimization algorithm,MOA).多元优化算法中,全局搜... 提出了一种搜索个体分工明确、协同合作的群智能优化算法,并从理论上证明了其收敛性.由于搜索个体(搜索元)具有分工不同的多元化特点,所以我们称该算法为多元优化算法(Multivariant optimization algorithm,MOA).多元优化算法中,全局搜索元和局部搜索元基于数据表高效的记录和分享信息以协同合作对解空间进行搜索.在一次迭代中,全局搜索元搜索整个解空间以寻找潜在解区域,然后具有不同种群大小的局部搜索元组对潜力不同的历史潜在解区域以及新发现的潜在解区域进行不同粒度的搜索.搜索元找到的较优解按照一定的规则保存在由队列和堆栈组成的结构体中以实现历史信息的高效记忆和共享.结构体中保存的候选解在迭代过程中不断更新逐渐接近最优解,最终找到优化问题的多个全局最优解以及局部次优解.基于马尔科夫过程的理论分析表明:多元优化算法以概率1收敛于全局最优解.为了评估多元优化算法的收敛性,本文利用多元优化算法以及其他五个常用的优化算法对十三个二维及十维标准测试函数进行了寻优测试.实验结果表明,多元优化算法在收敛成功率和收敛精度方面优于其他参与比较的算法. 展开更多
关键词 多元优化算法 收敛性 结构体 局部搜索元 全局搜索元 优化
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一种惯性权重动态调整的新型粒子群算法 被引量:49
16
作者 刘建华 樊晓平 瞿志华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第7期68-70,共3页
在简要介绍基本PSO算法的基础上,提出了一种根据不同粒子距离全局最优点的距离对基本PSO算法的惯性权重进行动态调整的新型粒子群算法(DPSO),并对新算法进行了描述。以典型优化问题的实例仿真验证了DPSO算法的有效性。
关键词 粒子群算法(PSO算法) 全局最优性 动态粒子群算法(DPSO) 收敛性
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基于粒子群优化的神经网络训练算法研究 被引量:96
17
作者 高海兵 高亮 +1 位作者 周驰 喻道远 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期1572-1574,共3页
 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法 (SPSO)用于神经网络训练 ,该算法在训练神经网络权值的同时优化其连接结构 ,删除冗余连接 ,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力 .经SPSO训练的神经网络应用于Iris,Ionospher...  本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法 (SPSO)用于神经网络训练 ,该算法在训练神经网络权值的同时优化其连接结构 ,删除冗余连接 ,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力 .经SPSO训练的神经网络应用于Iris,Ionosphere以及Breastcancer模式分类问题 ,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能的影响 .与BP算法及遗传算法比较 ,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度 .仿真结果表明 ,SPSO是有效的神经网络训练算法 . 展开更多
关键词 粒子群优化 神经网络 遗传算法 模式分类
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Wolfe线搜索下一类混合共轭梯度法的全局收敛性(英文) 被引量:14
18
作者 郑希锋 田志远 宋立温 《运筹学学报》 CSCD 2009年第2期18-24,共7页
本文给出了一个新的共轭梯度公式,新公式在精确线搜索下与DY公式等价,并给出了新公式的相关性质.结合新公式和DY公式提出了一个新的混合共轭梯度法,新算法在Wolfe线搜索下产生一个下降方向,并证明了算法的全局收敛性,并给出了数值例子.
关键词 运筹学 无约束最优化 共轭梯度法 WOLFE线搜索 全局收敛
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PSO算法全局收敛性分析 被引量:22
19
作者 张慧斌 王鸿斌 胡志军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第34期61-63,共3页
为了解决PSO算法能否搜索到全局最优解这类主要理论问题,对随机优化算法的全局收敛性准则作了详细解释,并应用此全局收敛性准则对PSO算法的全局收敛性进行了理论分析;指出了PSO算法并不满足随机优化算法的全局收敛性准则应具备的两个条... 为了解决PSO算法能否搜索到全局最优解这类主要理论问题,对随机优化算法的全局收敛性准则作了详细解释,并应用此全局收敛性准则对PSO算法的全局收敛性进行了理论分析;指出了PSO算法并不满足随机优化算法的全局收敛性准则应具备的两个条件,并证明了PSO算法是不能保证全局收敛的。 展开更多
关键词 PSO算法 随机优化算法 全局收敛性 全局最优解
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一类新的曲线搜索下的多步下降算法 被引量:7
20
作者 汤京永 董丽 李学志 《应用数学》 CSCD 北大核心 2009年第4期815-820,共6页
提出一类新的曲线搜索下的多步下降算法,在较弱条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速率.算法利用前面多步迭代点的信息和曲线搜索技巧产生新的迭代点,收敛稳定,不用计算和存储矩阵,适于求解大规模优化问题.数值试验表明算法是有... 提出一类新的曲线搜索下的多步下降算法,在较弱条件下证明了算法具有全局收敛性和线性收敛速率.算法利用前面多步迭代点的信息和曲线搜索技巧产生新的迭代点,收敛稳定,不用计算和存储矩阵,适于求解大规模优化问题.数值试验表明算法是有效的. 展开更多
关键词 无约束优化 曲线搜索 全局收敛性 线性收敛速率
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