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随着现代信息技术的飞速发展,应用数据的规模也急剧增加,机器学习当前被认为是从海量的高维数据中获得信息的最有效方法之一。由于......
基于种群迭代搜索的智能优化算法在农业、交通、工业等很多领域都取得了广泛的应用.但是该类算法迭代寻优的特点使其求解效率通常......
随着信息技术的飞速发展,互联网、物联网、云计算、边缘计算、大数据等前沿技术日新月异,网络资源作为一种计算资源服务,已深入到......
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）由于其原理简单且易于实现等特点成为解决复杂优化问题的一种重要方法。然而,这种......
大规模优化问题是一种具有高维度和高非线性的极具挑战性的优化问题。在处理此类问题时,传统优化算法依赖问题的数学性能而无法在......
在多目标优化领域,传统的多目标优化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithms,MOEAs)主要关注于目标数增加的情况,很少有考......
大规模优化广泛的存在于科学研究和工程实践中。合作型协同进化算法将大规模问题分解为维度较小的子问题,是一种解决大规模问题有......
导航系统的精度是衡量一个捷联式惯性导航系统优劣的一个极为重要的性能指标。国内外为此展开一系列的相关误差模型的研究,在整个......
为了提高求解大规模非光滑问题的效率,设计一种求解非光滑优化问题的修正的Fletcher-Reeves三项非线性共轭梯度算法.该算法使用一......
有限内存方法是求解大规模无约束优化的一类有效的方法。它是将有限内存技术与拟牛顿方法相结合,这种方法简便快捷,是能够保持拟牛......
最优化问题，尤其是大规模优化问题广泛见于经济计划、工程管理、生产管理、国防和航天航空等重要领域，因此构造大规模优化问题的......
本论文提出求解大规模优化问题的快速算法，证明算法的全局收敛性，通过数值试验验证算法的可行性及有效性，并测试算法在图像重构方面的......
本文针对大规模无约束优化问题研究了一个新的有限内存信赖域实现方法,提出了一个在有限维(维数≤2m+1)子空间上精确求解信赖域子......
共轭梯度法因其算法简单、存储需求小,非常适合于求解大规模优化问题.在所有的共轭梯度法中,PRP方法被认为是数值表现最好的方法之......
