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材料物性参数识别的梯度正则化方法 总被引:12,自引:1,他引:11
本文对梯度正则化方法(Gradient-Regularization Method)作了进一步的研究,给出一种建立了梯度正则化迭代算法和选择正参数的简明实用方法。文中椭圆算子方程参数识别算例不仅说明了GR法具有广泛的适应性和一定的抗噪声能力,而且收敛速度较快,具有较大的收敛范围。 相似文献
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5最优化问题全局寻优的混合遗传算法 总被引:7,自引:0,他引:7
把BFGS方法作为一个与选择、交叉和变异平行的算子,嵌入到浮点编码遗传算法中,得到一种基于BFGS方法和浮点编码遗传算法的混合计算智能算法。该方法兼顾了遗传算法和BFGS方法两者的长处,既有较快的收敛速度,双能以非常大的概率求得最优化问题全局解。数值结果表明,混合方法是求解优化问题的一种有潜力的智能算法。 相似文献
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