1) new Luus-Jaakola search procedure
NLJ随机搜索算法
2) Luus-Jaakola algorithm
NLJ搜索算法
3) stochastic searching approach
随机型搜索算法
1.
Two kinds of 3D route planning methods are discussed in this paper: decision searching approach and stochastic searching approach.
本文讨论了两大类航迹规划方法:决策型搜索方法和随机型搜索算法,并重点对动态规划算法与遗传算法进行分析与实验比较。
4) random search method
随机搜索法
1.
In this paper,a general optimization model applicable to optimization analysis of slope stability under any complex conditions,including complex boundary and shape of slope surface and soil data,is firstly presented,and then a coupling algorithm of simulated annealing algorithm and random search method is introduced for giving a global search method of slope stabilit.
首先,建立了一个可适用于滑坡和边坡在任意复杂条件下进行一般滑裂面的稳定性分析的优化数值分析普遍模型;然后,利用模拟退火算法和随机搜索法的各自的特长和优点,有机地将两种算法结合起来建立了一种可用于求解所建立的优化数值分析普遍模型的耦合算法,并对世界范围内被广泛引用的3个工程实例进行了分析,结果表明,该方法是可行的和高效的。
5) multipoint random optimization approach
多点随机搜索算法
1.
The two experiments of analytical functions demonstrated multipoint random optimization approach was faster on searching globaloptimum than genetic algorithm,and higher probability to obtain the global optimum than gradient descent optimization approaches.
提出一种多点随机搜索算法,一方面它汲取随机搜索算法的优点以克服陷入局部最优点;另一方面它通过判断搜索过程目标函数变化趋势,从而能在响应曲面的下降方向上前进,加快寻优进程。
6) Parallel Randomly Search Algorithm
并行随机搜索算法
1.
Considering the character of the distribution network as closed configuration and radial run, the Partheno- Genetic Algo- rithm starts with Parallel Randomly Search Algorithm , which is presented to make radial distribution networks from a non- radial pri- mary network .
针对配电网络具有闭环结构和开环运行的特点,计及网络的辐射性,提出了在冗余配电网初始网上形成辐射状配电网的并行随机搜索算法;在此基础上与单亲遗传算法相结合,并对单亲遗传算法的染色体、选择、基因突变环节进行改进,形成基于配电网络规划的优化算法,提高算法的全局寻优概率和收敛速度。
补充资料：随机搜索
分子式：
CAS号：
性质：利用随机数求极小点而求得函数近似的最优解的方法。变量允许的变化区间，不断随机地而不是有倾向性产生随机点，并计算其约束函数和目标函数的值，对满足约束条件的点，逐个比较其目标函数的值，将坏的点抛弃，保留好的点，最后便得到最优解的近似解。这种方法是建立在概率论的基础上，所取随机点越多，则得到最优解的概率也就越大。由于大多数计算机程序库中有随机数发生器，所以应用这种方法是很方便的。但是其计算精度较差、效率较低。随机搜索一般用于粗选或普查。常用的方法有随机跳跃法，随机走步法等。
CAS号：
性质：利用随机数求极小点而求得函数近似的最优解的方法。变量允许的变化区间，不断随机地而不是有倾向性产生随机点，并计算其约束函数和目标函数的值，对满足约束条件的点，逐个比较其目标函数的值，将坏的点抛弃，保留好的点，最后便得到最优解的近似解。这种方法是建立在概率论的基础上，所取随机点越多，则得到最优解的概率也就越大。由于大多数计算机程序库中有随机数发生器，所以应用这种方法是很方便的。但是其计算精度较差、效率较低。随机搜索一般用于粗选或普查。常用的方法有随机跳跃法，随机走步法等。
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