1) Multi-objective estimation of distribution algorithm
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多目标分布估计算法
2) estimation of distribution algorithm
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分布估计算法
1.
Research on Parallel Estimation of Distribution Algorithms Based on Bayesian Networks;
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基于贝叶斯网络的并行分布估计算法研究
2.
Artificial immune system(AIS) was introduced to the estimation of distribution algorithms(EDAs) and a hybrid UMDA based on the clonal selection principle was proposed in order to improve the performance of univariate marginal distribution algorithm(UMDA) to solve difficult optimal problems.
针对单变量边缘分布算法(UMDA)求解复杂优化问题的局限性,将人工免疫系统引入分布估计算法(EDAs)领域,提出了一种基于克隆选择原理的单变量边缘分布算法。
3.
The estimation of distribution algorithms(EDAs) based on mixtures of factor analyzers is proposed.
提出了一种基于混合因子分析的分布估计算法。
3) estimation of distribution algorithms
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分布估计算法
1.
Research on Integer Programming Based on Estimation of Distribution Algorithms;
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基于分布估计算法的整数规划研究
2.
Model of spare parts optimization based on estimation of distribution algorithms
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基于分布估计算法的备件优化配置
3.
The paper describes an approach based on estimation of distribution algorithms.
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针对嵌入式系统软硬件协同设计中的软硬件划分问题,提出了一种基于分布估计算法的解决方案,通过将算法映射到一般结构Gauss网络上,提高了算法的稳定性和搜索效率。
4) High-resolution DOA
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高分辨多目标方位估计
5) Multilevel and Multiobject Evaluation Method
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分级多目标评估法
6) Multi-objective calculation
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多目标计算
1.
The application of water resources carrying capacity and multi-objective calculation in urban planning were discussed.
探讨水资源承载力综合评估和多目标计算理论在城市规划中的应用。
补充资料:递推估计算法
利用时刻t上的参数估计孌(t)、存储向量嗘(t)与时刻 t+1上测量的输入和输出值u(t+1)和y(t+1)计算新参数值孌(t+1),再根据孌(t+1)计算出新参数值孌(t+2),直到获得满意的参数值为止。这种算法的每一步计算量都比较小,能够使用小型计算机进行离线或在线参数估计,可以估计时变参数,也可以实时估计适应控制器的参数(见适应控制系统)。20世纪60年代,递推估计算法得到迅速发展,到了70年代产生了许多不同的方法,例如,有离线方法的各种变形、卡尔曼滤波法、随机逼近方法和模型参考适应参数递推估计法等。递推估计算法的各种方法可以用一个统一的公式来描述:
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法:①递推最小二乘法;②递推增广最小二乘法;③递推近似极大似然法;④递推辅助变量法;⑤递推广义最小二乘法;⑥卡尔曼滤波参数估计;⑦随机逼近法;⑧模型参考适应法;⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung,Torsten Soderstrom, Theory and Practice of Recursive Identification,MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法:①递推最小二乘法;②递推增广最小二乘法;③递推近似极大似然法;④递推辅助变量法;⑤递推广义最小二乘法;⑥卡尔曼滤波参数估计;⑦随机逼近法;⑧模型参考适应法;⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung,Torsten Soderstrom, Theory and Practice of Recursive Identification,MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
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