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本文提出了一个从随机到确定性的变测度算法,通过对不同的箱子采用不同的测度,将Monte-Carlo随机投点与确定性数论方法相结合的策略,使水平值充分地下降.最后,给出了实现算法收敛性并通过数值实验验证了其有效性. 相似文献
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利用积分中值定理阐述了积分型方法的实质,指出了其优点与不足,提出相应的改进方法—变测度算法,并对变测度算法的收敛性进行了证明. 相似文献
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变测度的积分-水平集确定性算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一个求总极值的变测度确定性算法,对不同的箱子采用不同的测度,结合确定性数论方法选取一致分布佳点集来代替Monte-Carlo随机投点,使水平值充分地下降,更快地到达全局最小,从而提高算法的计算效率.在文中给出了算法的收敛性证明,并通过数值算例验证了它的有效性. 相似文献
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