1) local iteration algorithm
局部迭代算法
1.
A local iteration algorithm was proposed, which solves the non-separation problem of applying Collage Theorem for finding the appropriate fractal parameters and can gradually converge to final optimization.
采用具几何意义的简洁迭代格式,简化了压缩变换组中使用的分形参数和计算环节;提出了一种局部迭代算法,解决了利用拼帖定理确定分形参数时出现的无法分离求解问题,可以逐步收敛到最优解。
2) iterated local search algorithm
迭代局部搜索算法
1.
Local search and perturbation are analyzed,which are the key techniques of iterated local search algorithm.
为了解决混合蚁群优化算法存在的问题,研究了当前求解组合优化问题性能表现最好的迭代局部搜索算法,并分析了其关键技术——局部搜索和扰动;通过将局部搜索和扰动分别用于增强蚂蚁系统算法的开发能力和探索能力,提出了一种基于蚁群优化的混合智能算法。
3) local iteration
局部迭代
1.
A novel approximative iteration technique-local iteration, is combined into two-dimensional Multilevel Fast Inhomogeneous Plane Wave Algorithm (MLFIPWA), namely Local MLFIPWA (LMLFIPWA), to solve 2D electromagnetic scattering problem efficiently.
将一种新型的近似迭代技术——局部迭代融合到二维多层快速非均匀平面波算法,形成二维局部多层快速非均匀平面波算法,用于二维电磁散射问题的快速计算。
4) iterative local closest point
基于迭代局部最近点法
1.
Auto and rapid medical image registration for image guided neurosurgery system based on iterative local closest point;
神经外科导航系统基于迭代局部最近点法技术的形态学三维数据场的快速配准与融合
5) iterative local search algorithm
迭代局域搜索算法
1.
An iterative local search algorithm (ILS) is presented and implemented which is based on random kick strategy to solve the flowshop scheduling problem with finite intermediate storage (FSFIS).
提出了一种基于随机kick的迭代局域搜索算法(ILS)求解存储容量受限的流水车间问题(FSFIS)·该算法使用新颖的多对不交叉的交换移动构成kick移动,并采用回溯机制保证搜索在有利的空间内进行·通过应用4种邻域结构,每种情况下产生480组随机数据的试验证明该新型算法是快速有效的近优算法·设计了一种在原有的静态禁忌搜索算法中引入了基于随机kick的迭代局域搜索算法的混和算法,这种混合算法可以充分发挥原有的2种算法的各自优势,使目标函数进一步改进
6) iterative locality preserving projections algorithm
迭代保局投影算法
补充资料：迭代算法
迭代算法
iteration algorithm
迭代算法〔i恤腼吨函d朋;HTep叫“ouH‘~p“仪] 由点到集合的一个映射序列A*所确定的递推算法，其中A*:V一V，V是一个拓扑空间，对于某初始点““任v，可依下式计算点列。“任V， 。“+，一注*。“，儿=o，l，·…(l)称算子(1)为迭代(i把mt沁n)，而序列{。“}为迭代序列(itemti祀s叫uence). 迭代法(jtemtionn犯thod)(或迭代逼近法(me-thod of iterati记appro汕na石on”应用于求下面算子方程的解 通。”f，(2)即某泛函的极小值，求方程Au=又“的本征值和本征向量等，同时也用来证明这些问题解的存在性.如果对于一个初始近似。。，当k一的时:‘~。，则称迭代方法(l)收敛到问题的解u. 求解(2)的线性度量空间V上的算子A*一般由下式构造 注*况几=。七一H*(A。友一f)，(3)其中{H*二V~V}是由某迭代型方法所确定的算子序列.压缩映射原理(c ontraCting .n分pp吨pnn-ciPle)及真摧户，’或著向题的泛函变分极小化方法都是建立在构造形如(l)，(3)的迭代法基础之上.所使用的构造A七的各种方法有Newton法(Newton脸thod)或下降法(d留cent，n祀th(记of)的诸多变形.人们尝试选取H*使得在一定条件下。止~u的快速收敛得到保证，这些条件要求计算机存储空间确定后算子A*u六的数值实现充分简单，有尽可能低的复杂性而且数值稳定.求解线性问题的迭代法得到了很好的发展和深人的研究.该迭代法这里分为线性与非线性两大类.Ga.法(Ga璐nr目兀心)，Sd翻法(Sei-delrr℃th司)，逐次超松弛法(见松弛法(侧公爪沁n1优thod))和带有tle氏皿eB参数的迭代法属于线性方法;变分法(如最速下降法，共扼梯度法和极小偏差法(mi曲nal discrepancyn坦thod))等.见最速下降法(s吹p巴t把ceni，皿thi对of);共扼梯度法(eonju，te脚dients，此山记of)属于非线性方法.最有效的迭代法之一是使用tIe玩IIDeB参数(Che勿shevP~t-ers)，这里A是一个带有〔。，M』上谱的自相伴算子，M>m>0.这个方法提供了关于预先指定的第n步收敛性最优(对谱边界上的给定信息)估计.方法可描述为 “‘+’=“一“*十1(通。
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参考词条