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最优化算法的收敛准则 总被引:1,自引:0,他引:1
收敛准则是最优化算法的重要组成部分,其选择得好与坏将直接影响到算法的成功与否以及收敛得快与慢。现有常用的收敛准则基本上是建立在前后迭代点的逼近和它们相应函数值的逼近是否达到一定的精度要求以及迭代点处函数梯度是否接近于零的基础上的。它们各自有自己的适用范围。但它们的共同特点是对迭代终止点的性质不能做出判断。本文在总结和分析现有算法收敛准则的基础上,借助于正定矩阵、一维优化方法中对分法和黄金分割法,提出了新的算法收敛准则。算例结果表明,这些收敛准则是有效实用的。 相似文献
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对任意位移边界条件下的旋转周期对称结构,由拉格朗日乘子法建立有限元方程。在对称适应的坐标系下,由结构刚度矩阵的块循环性质,利用群变换给出一种新的求解方法。数值验证给出令人满意的结果。 相似文献
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基于结构动力修改的桩基检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用结构动力修改技术研究桩身损伤检测,将其转化为在一定约束条件下拟合桩顶频响函数的优化问题。用遗传算法加以求解。文中给出的数值模拟试验和工程应用实例,显示该方法能在较大范围内可靠地反演出桩身横截面积、桩长、波速等参数,达到检测桩身缺陷的目的,实现测试和分析一体化,使桩基检测易于进行并且结果实用可靠。 相似文献
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运筹学中有很多离散规划问题。其中的线性规划通常用分枝定界法或割平面法,还有图上作业法求解。不论哪种方法工作量都不小,而且效率低;至于非线性规划大都是用动态规划法求解,也很麻烦、耗时。对于大规模问题,不论线性或非线性离散规划,现有解法都受到问题规模的限制;还有资源分配和背包问题至今没有见到解决方法。本文就是为了解决这些问题,提出了相对差分搜索算法。通过5个算例和其它文献中的一些算例计算验证了本法简单、快速、有效和精确,尤其不受问题规模的限制是其最大的优点。 相似文献