简单中心力优化(SCFO)算法是一种新颖的物理优化算法,用于模拟退火(SA)。 为了提高SCFO的全局搜索能力并加快其收敛速度,通过添加历史信息和定义两者,提出了一种新颖的扩展/增强的中心力优化算法(
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利用矩阵理论和线性方程组迭代收敛的一般性原理, 在不附加特殊条件的情况下, 证明了 CMAC 算法在批量和增量两种学习方式下的收敛定理, 对在关联矩阵正定条件下得出的结论进行推广 和改进。在此基础上提
本文在分析了烟花爆炸优化算法(FEO)的优越性与不足的基础上,借鉴了PSO算法中交流算子的思想,提出了改进的烟花爆炸优化算法(FEO)算法。算法详细论述了交流算子的构造方法,给出了算法的具体操作流程,
作为一种有效的迭代算法,非线性Mean Shift收敛性的研究是应用的基础。虽然Raghav等给出了理论分析,但忽略了对流形上迭代点列收敛性的讨论,对于密度函数收敛性的证明也不够充分。运用黎曼流形的相
针对周期已知情形下的离散周期时变系统,提出一种自适应重复控制方法,参数估计采用带死区修正的重复学习投影算法.关键技术引理在分析离散自适应控制系统时起到了关键作用,通过推广这一引理,文中给出重复域关键技
《核选择和非线性特征提取的双线性分析》一文提出了一种新颖的核Fisher准则FKC, 并用迭代分析算法FKA求得最优解,但其迭代收敛性缺乏理论上的证明。从理论上对FKA算法的迭代收敛性进行了分析和探讨
为了提高蚁群算法的收敛速度和求解精度,根据仿生优化算法在不同阶段的特点,提出一种改进的蚁群算法.该算法对参数和选择策略进行了分阶段设计,而且参数的分阶段是根据寻优状态动态划分的.通过对蚁群系统马尔科夫
文中作者主要针对一类组合优化问题,分析了伊藤算法的收敛性理论和达到最优解的期望运行时间.首先将研究的组合优化问题转化为图模型,在图模型的基础上研究了伊藤算法的各种算子设计方法,阐明了伊藤算法的漂移算子