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引力搜索算法(GSA)是针对自然优化问题而开发的最新自然启发式算法之一。 它是基于牛顿引力设计的,在将其应用于优化问题时显示出出色的搜索能力。 尽管如此,GSA仍然存在一些缺点,例如收敛速度慢和局部最
针对非线性方程组,给出了一种新的算法——极大熵差分进化混合算法。首先把非线性方程组转换为一个不可微优化问题;然后用一个称之为凝聚函数的光滑函数直接代替不可微的极大值函数,从而可把非线性方程组的求解转换
几何约束求解的方法关系到特征造型系统的性能,为提高几何约束求解的速度,将和声搜索算法应用于几何约束求解中。通过优先选择较小的和声库,利用最好解的评价值确定微调扰动的幅度,并将其嵌入到拉斯维加斯算法中,
利用混沌思想改进的和声搜索算法ImprovedHarmonySearchAlgorithmwithChaos
为了改善和声记忆库群体多样性,提高算法的全局寻优能力,在度量群体多样性指标的基础上,从参数动态调整方法、和声记忆库更新策略两个方面对基本和声搜索算法进行了改进,提出了多样性保持的和声搜索算法,并将该算
结合牛顿法和人工蜂群算法的优点,提出了一种混合人工蜂群算法(HABC),用于求解非线性方程,以克服牛顿法对初始值敏感和人工蜂群算法容易陷入局部极值、收敛速度慢的缺陷。实验仿真结果表明,混合人工蜂群算法
TDDLTE小区搜索算法的研究,赵辉,,小区搜索的目的是要保证UE获得系统的时间同步和频率同步,从而能读取系统信息和进行后续的数据传输。本文介绍TDD-LTE小区搜索的算法
对于非线性方程组的求解,传统方法有很多,如牛顿法、梯度下降法等,但这些算法存在要求方程组连续可微、初值的选取是否合适等缺点,根据以上缺点将求解的问题转化为优化的问题,提出了新的交叉优化算法,充分利用细
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启发式搜索算法求解八数码问题,C语言写的保证能运行
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