本文通过对VC12GMRES算法快速收敛的原理和优化策略进行探讨和分析,提出了一种有效的收敛加速方法,并在毕业设计全套中进行了实际应用和验证。通过实验结果表明,该方法能够显著提高算法的收敛速度和精度,对于大型线性方程组求解具有一定的实用价值。
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GMRES在求解大规模线性方程组方面有很好的效果,速度极快,也便于移植于各种研究领域。
最优化算法里的一个比较重要的算法GMRES,里面还讲了GRAM正交等
在基本粒子群优化算法的理论分析的基础上, 提出一种加速收敛的粒子群优化算法, 并从理论上证明了该算法的快速收敛性, 同时对该算法中的参数进行了优化. 为了防止其在快速收敛的同时陷入局部最优, 采用依赖
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无功优化的算法很多。但影响无功优化算法实际运行时的收敛性有两个因素:一是在优化问题可行域为空时,算法是否对不可行情况进行探测和处理;二是在求解非线性的无功优化问题时,是否对模型的准确性进行限定。首先,
快速收敛的BP神经网络算法(LMBP),适合原理学习。
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传统的果蝇优化算法(FruitFlyOptimizationAlgorithm,FOA)容易陷入局部最优,而且传统果蝇个体味道浓度判定值S是非负数,不能解决最优解是负数的优化问题。针对以上问题,多重改
论文《一种快速收敛的遗传算法》,和大家分享~~~
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