1) optimization algorithms / weapon target assignment
最优化算法/WTA问题
2) WTA problem
WTA问题
1.
Ant Colony Algorithm for Solving the WTA Problem;
基于蚁群算法的WTA问题求解
3) optimization problems
最优化问题
1.
Research on Algorithm Pattern of Optimization Problems;
最优化问题算法模式的研究
2.
In this paper,the hausdorff distance between the epigraphs of the two functions defines the distance between object ice functions in optimization problems.
用函数的上图象之间的Hausdoff距离定义最优化问题目标函数间的距离。
3.
It is given that a superlinearly convergent feasible direction method for solving optimization problems with lincar constraints.
利用二次规划技术,给出线性约束最优化问题的一个超线性收敛的可行方向法。
5) optimization problem
最优化问题
1.
Perturbed gradient algorithm of unconstrained optimization problem;
无约束最优化问题的扰动梯度算法
2.
In this paper,we Introduce the support vector machine simply,the optimization problem and how to analyze the oceanographic data.
文中简要介绍了数据挖掘中一项新的技术支持向量机,着重介绍了最优化问题的求解算法,以及如何应用于海洋资料的分析处理。
3.
The optimization problems with nonlinear inequality constraints are discussed.
讨论了非线性不等式约束最优化问题，利用一种新的广义投影技术建立问题的一类算法，该算法的初始点可任意选取，且能自动地将初始化和最优化两阶段统一起来。
6) constrained optimization problem
约束最优化问题
1.
Simplified fuzzy reasoning method is introduced and a general method to solve constrained optimization problems in fuzzy expert system is proposed.
介绍了简化模糊推理方法 ,在此基础上提出了求解模糊专家系统中约束最优化问题的一般方法 。
2.
A novel penalty function method for constrained optimization problems using evolutionary programming is proposed.
用进化规划对约束最优化问题提出了一种新的惩罚函数方法,该方法含有一个自适应惩罚参数校正方法,可以随个体的总数变化进行调整,它可以很快地脱离局部最优解而收敛于全局最优解。
3.
In this paper, we are concerned with the sequence quadratic programming (SQP) methods for solving constrained optimization problems.
本文研究求解约束最优化问题的序列二次规划算法(SQP算法)。
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