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基于串联协作的多方法协作优化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为更好地求解复杂优化问题的全局最优解,提出了基于串联协作的多方法协作优化方法。它采用串联方式组织各个优化方法之间的协作。各个优化方法在每次协作中进行若干次优化,每一优化方法在优化过程中及优化结果中包含的优化信息被用于其它优化方法中,以提高整体优化性能。选择了遗传算法、模式搜索法和Powell法等三个直接优化方法进行串联协作组成的多方法协作优化方法的设计,并对其优化特性进行了深入的理论分析。最后,用三个复杂多维函数对算法性能进行了测试。计算实例表明,基于串联协作的多方法协作优化方法取得了优于单个优化方法的全局最优特性。 相似文献
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采用遗传算法、模式搜索法和Powell法进行多方法协作构成多方法协作优化方法,进行多方法协作优化方法的结构设计,分析多方法协作优化方法的优化性能。实例证明了多方法协作优化方法相对于遗传算法的优越性。 相似文献
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本文主要介绍Optistruct软件优化方法在结构设计改进中的应用。通过使用拓扑优化和形貌优化方法对一款摩托车后挡泥板进行结构优化。使用自由形状优化方法对发动机减震衬套的截面进行优化。 相似文献
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PID控制器对系统的经济和安全运行有着至关重要的影响,主要研究了PID参数优化方法对优化效果的影响.目前PID优化算法有多种,选取较典型的三种优化方法,经典优化方法(单纯形法)、智能优化方法(粒子群法)和专家系统三种优化方法进行分析与比较,通过实例分析讲述每种优化方法的优化原理,研究PID优化方法对系统性能的影响,得出三种优化方法优化后的参数和曲线,对它们进行分析比较,结果表明,三种优化方法在准确性、快速性、稳定性方面各有侧重点. 相似文献
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通过索引对象优化方法的论述,提出解决业务系统性能瓶颈的一种方法。详细论述了数据库索引对象的概念、优化方法,通过索引对象优化案例阐述了优化实施流程、风险防范措施,通过优化结果分析比较验证了索引对象优化方法可行性。 相似文献
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郑秀莲 《数字社区&智能家居》2012,(5X):3689-3690
机器学习本质上就是多目标优化问题。解决机器学习问题的多目标优化方法有三种:标量式的多目标优化,按词典排序的多目标优化以及基于Pareto的多目标优化,而基于Pareto的多目标优化方法是目前使用最广泛的,也是研究较多的。文章概述了在机器学习中使用的多目标优化算法的优缺点。最后表明基于Pareto的多目标优化方法能有效克服前两种优化方法的缺点,是三种方法中最好的。 相似文献
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提出一种采用AFSA和改进FSOA相融合的混合优化方法。该优化方法在寻优过程中交替使用AFSA和改进FSOA优化方法,使用AFSA来搜索局部最优域,使用改进FSOA优化方法来加快算法收敛速度和提高优化精度。实验仿真结果表明,该优化算法具有收敛速度快、优化精度高、全局寻优能力强、算法稳定性好等特点,对于求解高维复杂函数的优化问题是有效的和可行的。 相似文献