1) algorithm optimal implementation
算法优化实现
3) modern optimization algorithm
现代优化算法
1.
Genetic algorithm,artificial neural network algorithm and simulated annealing algorithm are representative of the modern optimization algorithm.
以遗传算法、人工神经网络算法、模拟退火算法为代表的现代优化算法,凭借其解决复杂优化问题的有效性已广泛应用于边坡、基坑以及地下洞室等岩土工程领域。
2.
Another is modern optimization algorithm which consists simulated annealing algorithm,artificial immune algorithm,genetic algorithm,ant colony algorithm,particle swarm optimization,Tabu Search,Hopfield neura.
第一种为传统算法,包括分支定界法、改良回路法、贪婪算法、MST算法、MM算法、插入法等;第二种为现代优化算法,包括模拟退火算法、人工免疫算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群优化算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络算法等;第三种为论文提出的DNA计算算法。
4) optimal implementation
优化实现
1.
This paper also indicates the essential reasons that mixcolumn transformations of Rijndael algorithm is different in encryption_decryption process and analyses the essence of optimal implementation of mixcolumn transformation.
文章对Rijndael型列混合变换的代数结构、扩散性、不动点进行了深入研究,指出了Rijn dael算法列混合变换加解密不同的根本原因,并分析了Rijndael算法列混合变换进行优化实现的本质。
2.
Simulation shows the results of optimal implementation.
研究了数字状态反馈控制系统的有限字长（ＦｉｎｉｔｅＷｏｒｄＬｅｎｇｔｈ）结构的优化实现问题，主要考虑了系统的传递函数灵敏性测度。
5) algorithm realization
算法实现
1.
In order to tests the system frequency response better, this article proposes a new digital frequency response test method, and do research and summary to the test steps, the algorithm realization (including the FFT method, related operational method, least squares method), the BODE chart and t.
频率响应是控制系统最为重要的特性之一,现代运动控制系统多采用数字式传感器作为反馈元件,且可直接进行数字控制,为了更好地测试系统的频率响应,本文提出了一种新型的数字式频率响应测试方法,对测试的步骤、算法实现(包括FFT法、相关运算法、最小二乘法)、BODE图的绘制和数学模型的建立做了研究和总结归纳。
补充资料：计算算法的最优化
计算算法的最优化
ptimization of computational algorifans
计算算法的最优化【。洲咧匕6阅ofc咖例。柱.目习子时-d，”6;onT一Mo3a双，Ra，一eju.Teju.II.叱a几r0P盆n陇o，1 在求解应用问题或精心设计标准程序系统时最优计算算法(comPutatio几al algorithm)的选择.当解决一个具体间题时，最优策略可能不会使解法最优化，可是为优化一个标准程序或应用最简单的解法编制程序则是很直截了当的. 计算算法的最优化问题的理论提法是基于下述原则.当选择一种方法来求解一个问题时，研究人员关心的是某些特性，而且根据这些特性来选择算法，同时这个算法也能用来解决具有这些特性的其他问题.据此，在算法的理论研究中，人们引人了具有特殊性质的一类问题尸.当选择一种解法时，研究人员有一组解法M可供选用.当选用一种方法m来求解一个问题p时，得到的解会有一定的误差e(p，m).称量 E(P，m)=sllp}。(p，m)I P‘P为在这类问题P中方法m的误差(en刀r of the nrth-od)，同时，称量 E(p，M)一惑E(p，m)为M中方法在尸中误差的最优估计(。Ptimal estirnateof the error).如果存在一种方法，使得 E(P，m。)=E(P，M)，那么称这个方法为最优的(optirnal).研究计算算法最优化问题的一个方案可以追溯到A .H .KQJLMoropoB(【2」)，所考虑的是计算积分 1 ‘(f)一Jf(x)dx 0问题的集合，给定的条件是}f(时}成A，其中M是所有可能求积 N ‘(f)澎，万:C，f(x，)的集合·每一种求积由总数为ZN的cj和礼确定.由具有所需精度的某函数类重新生成一个函数所需要的最小信息量(见【2]，「31)也可以包含在这个方案中.这个问题的一个更详细的阐述可查阅【4]，它指出在特定意义下实现算法的工作量与应用的存储量同样大.最优算法仅对极少数类型问题存在(汇1」)，然而，对大量计算问题，已经建立了就其渐近特性而言几乎是最优的方法(见汇5]一【8」). 对某类问题最优的计算算法特性的研究工作(见15]，【71)包含两部分:建立其特性尽可能好的具体解法，和根据计算算法的特性得出估计量(见【2]一【4]，【9】).实质上，问题的第一部分是数值方法理论的一个基本问题，而且在大多数情况下它是与最优化问题无关的研究工作.下面得到的估计通常归结为对￡摘(。
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参考词条