1) local better solution
局部极优
1.
A disturbance implementation strategy is proposed for avoiding the local better solution in the global search with the genetic algorithm.
从避免遗传算法陷入局部极优的角度,在分析遗传算子特性的基础上,提出了一种扰动执行策略,对交叉算子产生的新个体施加随机扰动,防止性能增益过小的个体模式在下一代中大量增长,有效保持了种群的多样性,从而使算法可以克服早收敛现象,实现全局搜索,并利用马氏链模型证明了算法的分布收敛性。
2) local optimal polarization
局部最优极化
3) local optimization
局部最优
1.
But BP arithmetic has a low identifying speed and easy to encounter local optimization.
但是BP算法识别速度慢,而且容易陷入局部最优。
2.
The object of the optimization about some practice problem is that search for all local optimization value.
某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解,即求解多峰寻优问题,为了求解多峰优化问题,提出了改造的微粒群优化算法。
4) local optima
局部最优
1.
Particle swarm optimization algorithm is a swarm intelligence algorithm,which is easily trapped in local optima.
为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,根据混沌运动的随机性、遍历性特点,提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法(CPSO)。
2.
Implied by its three-term structure,the inherent shortcoming that trends to local optima is indicated.
指出其三段式结构所隐含的易陷入局部最优问题,进而提出了一种带有扰动项的改进粒子群算法(PSO-DT)。
5) local optimum
局部最优
1.
The algorithm can generate an optimal local path for obstacle avoidance more efficiently in real time in the dynamic environments, prevent local optimum, and overcome the problem that there is no passage between closely spaced obstacles caused by directly applying the conventional artificial potential field method.
提出了一种基于混沌优化算法的机器人路径规划方法,即混沌人工势场法,该方法能够在动态环境下实时、有效地产生避碰局部最优路径,避免了传统人工势场法容易陷入局部最优和在比较靠近的两个障碍物之间找不到通道的缺陷。
2.
It overcomes the shortcomings of local optimum in some local path planner, like artificial potential field method.
这种方法在局部规划的同时 ,兼备了路径规划的全局性 ,有效地从根本上避免了人工势场法等方法容易陷入局部最优的不足 。
3.
To solve the problem of the number of coalition structure increasing rapidly, OCS algorithm—formation of agent coalition structure based on local optimum is given.
针对多Agent联盟数量是Agent个数指数倍的问题,给出了基于局部最优Agent联盟结构生成算法——OCS算法。
6) local optimization
局部优化
1.
Method of local optimization strategy of semiconductor device model parameters;
半导体器件模型参数局部优化提取策略的实现方法
2.
Ant colony algorithm based on local optimization for TSP;
基于局部优化策略求解TSP的蚁群算法
3.
A new framework combining particle filter with local optimization is proposed to solve the movement tracking of articulated human model.
提出一种将粒子滤波和局部优化相结合的算法框架,用于解决多关节人体运动跟踪问题·由于高维空间中无法进行密集采样,因此普通的粒子滤波方法对于人体运动估计存在困难·在粒子滤波过程中引入局部优化方法来减少样本个数:一方面,对每个样本进行局部优化得到更加匹配的状态;另一方面,优化后的结果被用来指导下一时刻采样函数的生成·实验结果表明,该方法能够以较少的样本完成三维人体运动跟踪任务
补充资料：局部最优
分子式：
CAS号：
性质：优化问题在某一范围内的最优解。局部最优是相对全局最优解而言的。如对于极小化问题，设f(x)为目标函数，s为可行域，若存在的s邻域Nε()=使得对每个x∈s∩Nε()，f(x)≥f()成立，则王即为极小化问题min f(x)的局部最优。
CAS号：
性质：优化问题在某一范围内的最优解。局部最优是相对全局最优解而言的。如对于极小化问题，设f(x)为目标函数，s为可行域，若存在的s邻域Nε()=使得对每个x∈s∩Nε()，f(x)≥f()成立，则王即为极小化问题min f(x)的局部最优。
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