1) annealing algorithm
退火算法
1.
A new collateral production scheduling method based on the genetic algorithm is presented, by improving the genetic algorithm with annealing algorithm.
应用退火算法对遗传算法进行了改进,克服了遗传算法自身的很多缺点,提出了一种基于改进遗传算法的并行生产调度的方法。
2) simulated annealing algorithm
退火算法
1.
GSAA combines simulated annealing algorithm with genetic algorithm to optimize network loading balance.
为均衡网络负载,提高网络节点工作性能,建立了基于遗传模拟退火算法的网络负载均衡数学模型,提出将遗传模拟退火算法应用于寻优网络负载均衡的算法GSAA。
2.
Due to genetic algorithm is easy to prematurely converge, so this thesis bring in another kind of optimization algorithm—the Simulated Annealing Algorithm together with Hidden Markov Models, to fin
由于GA容易过早收敛,本文引入另一种优化算法—模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SA)与HMM结合,找出最优HMM的初始参数,给出了基于SA-HMM的web信息抽取的整体框架,然后比较GA和SA这两个优化算法的实验效果。
3.
According to the requirement and the character of association rule mining,combined with the advantage of genetic algorithm,simulated annealing algorithm,and immune algorithm,a mining method of association rules was proposed.
根据关联规则挖掘的要求与特点,结合免疫算法,遗传算法和模拟退火算法的优点,提出一个基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法。
3) simulated annealing
退火算法
1.
Based upon simulated annealing algorithm,we will discuss two solutions of obtaining the ideal thinned array.
本文介绍了圆环天线阵二维综合孔径微波辐射计的测量原理和反演算法,并通过模拟退火算法讨论了两种二维综合孔径微波辐射计圆环阵的稀疏方案,一种方案利用天线旋转,在半圆周上稀疏天线;另一种方案通过将空间频率采样点的均匀分布作为优化的约束条件,在全圆周上稀疏天线。
2.
A new hybrid genetic algorithm which marries greedy algorithm with simulated annealing algorithm is proposed.
提出了一种将贪婪算法和退火算法相结合的新型混合遗传算法,提高了算法的收敛速度,同时避免了遗传算法中存在早熟收敛的问题。
4) Dynamic Annealing algorithm
动态退火算法
1.
To avoid long training time and local minimum points during training BP network,this paper provided a new Dynamic Annealing algorithm that can be used to optimize the training of neural network.
将人工神经网络理论及Back propagation(BP)算法应用于双层辉光等离子渗金属工艺的研究,并针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出一种新的动态退火算法优化网络的训练,进而建立了双层辉光等离子渗金属工艺参数与渗层元素总质量分数、渗层厚度和表面硬度之间的数学模型,最后将模拟预测结果与实验数据进行比较和误差分析,证明该模型具有较高的预测精度。
5) simulated annealing algorithm
模拟退火算法
1.
Intelligent optimization method for coal blending based on neural network and simulated annealing algorithm;
基于神经网络和模拟退火算法的配煤智能优化方法
2.
Application of simulated annealing algorithm in optimization of rubber formulation;
模拟退火算法在橡胶配方优化设计中的应用
3.
Study of optimization of nutritional diet based on simulated annealing algorithm;
基于模拟退火算法营养膳食优选的研究
6) Simulated Annealing
模拟退火算法
1.
Calibrating workpiece position based on simulated annealing;
基于模拟退火算法的工件位置标定
2.
Constraint guidance simulated annealing (CGSA) algorithm for optimal scheduling of industrial ferment production;
发酵过程调度问题的约束指导模拟退火算法
3.
Three-dimensional aerodynamic optimization design method using simulated annealing and response surface model;
基于模拟退火算法与响应面模型的三维气动优化设计方法
补充资料：模拟退火算法
分子式：
CAS号：
性质： 一种随机优化算法，它以自然界的退火过程作为模拟对象，以求得全局最优。它在寻优过程是以一种概率形式来保留多个最优点，以使得该算法可跳出局部最优点。可以证明，只要计算时间足够长，模拟退火算法总可以找到全局最优解。由于化学化工研究中经常存在着局部最优的问题，故近年来模拟退火算法在化学化工研究中得到了广泛的应用。
CAS号：
性质： 一种随机优化算法，它以自然界的退火过程作为模拟对象，以求得全局最优。它在寻优过程是以一种概率形式来保留多个最优点，以使得该算法可跳出局部最优点。可以证明，只要计算时间足够长，模拟退火算法总可以找到全局最优解。由于化学化工研究中经常存在着局部最优的问题，故近年来模拟退火算法在化学化工研究中得到了广泛的应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条