大规模问题相关论文
现实生活中，很多实际的优化问题都需要处理大量的决策变量，这称为大规模优化问题。虽然传统的计算智能方法在解决一些低维优化问题是......
本文主要针对一般的盒子约束优化问题提出了一种新的带有积极集策略的信赖域算法.算法借助于一套经典的积极集策略在投影梯度方法......
因此该文采用近年来掀起的混沌神经网络求解组合优化问题的全局最优解,建立适合于各种大规模复杂组合优化问题求解的混沌神经网络......
在求解无约束最优化问题的众多算法中，拟牛顿法是颇受欢迎的一类算法.尤其是用于求解中小规模问题时该类算法具有较好的数值效果.BF......
锥模型是二次模型的推广，有更多的自由度，共轭梯度法算法简便，是解大规模非线性优化问题最有效的算法之一，两者结合能发挥更好的优势。......
本文研究对称锥互补问题的非精确牛顿光滑算法，为了研究对称锥互补问题在处理大规模问题时的收敛速度，将二阶锥互补问题的非精确光滑......
将基于目标希望水平的含整变量多目标交互式优化方法用于研究大规模含整量多目标优化问题．针对具有块角约束结构的大规模含整变量优......
一、网格计算的概念与发展网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的,是将地理上分布的计算资源(包括数据库、贵重仪器等各种资......
针对大规模界约束优化问题,列举了四种有效集识别策略,每次迭代它们允许多个有效约束的指标加到工作集或从工作集中去掉.在1998年F......
