论文研究混合型优化算法的全局收敛性分析 .pdf

广义次成分分析(generalized minor component analysis,GMCA)在现代信号处理的许多领域具有重要作用.目前现有的大多算法不能同时具备与算法对应的信息准则,以及收敛性

贝叶斯博弈多目标进化算法及其收敛性分析

基于生物免疫系统的重要原理和机理提出了一种免疫进化算法(I EA),对此算法收敛性进行了理论分析,并将该算法应用到多模态函数优化的求解中。仿真结果表明,该算法用于复杂的函数优化具有较快的收敛速度和有效

将与不等式约束相关的乘子重新定义为原乘子的正定函数Karush-Kucker必要条件中关于不等式约束乘子的非负约束可以去掉,并能构造出直接处理不等式约束的Lagrange乘子法.分析了算法的收敛性,利

针对基本人口迁移算法具有易早熟和精度不高等缺陷，利用人口迁移算法随机产生的点采用单纯形法进行优化，提出了一种基于单纯形法和人口迁移算法的混合全局优化算法。通过典型的测试函数Shaffer，验证了改进后

针对利用粒子群优化算法进行多极值函数优化时存在早熟收敛和搜索效率低的问题，提出混合的PSOBFGS算法，并增强了混合算法的变异能力使算法能逃出局部极值点。通过对三种Benchmark函数的测试结果表

一种改进的自适应格型陷波频率估计算法及其收敛性分析

Banach空间中多值映射的迭代算法的收敛性

有效的研究性混合型自主学习过程的模式探索，李新，，在研究思维过程理论和触发思维、继发思维理论的基础上，根据学习者外部环境和自身的特点，提出以自主学习为主导、研究性为目的、

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