1) Multiple Hump Function
多峰极值
1.
The two algorithms to optimize multiple hump function are analyzed and compared in this paper.
对两种多峰极值优化问题的求解算法进行性能分析和比较,结果表明遗传加速信赖域搜索算法在信赖域迭代点变化速度受到信赖域半径约束时,采用具有并行性能的遗传算法在扩大了的信赖域内求解信赖域子问题,得到加大了的迭代步长,摆脱了短步长迭代的约束,同时通过调节参数控制了遗传算法加速次数的多寡,能更快地收敛到全局最优点,与遗传信赖域方法相比计算效率更高、计算结果更可靠。
2) coefficient peak polarity
峰值极性
3) peak
[英][pi:k] [美][pik]
峰;峰值;极大值 P
4) multi-peak
多峰值
1.
Efficient interval-genetic algorithm for multi-peak global optimization;
高效求解多峰值全局优化的区间-遗传算法
2.
For multi-peak individual behavior data, however, we must resort to more elaborate techniques.
传统的基于概率的混合模型算法可以很好地解决个体行为数据的聚类问题 ,但是对于具有“多峰值”特征的行为数据则需要更精巧的方法。
5) monopole and dipole
单极或双极峰值
6) multi-modal function
多峰值函数
1.
This algorithm is used to the application of multi-modal function optimization.
将该算法用于对多峰值函数的寻优,能得到很好的结果;借用遗传算法的积木块假设对该算法的收敛性进行分析,证明了本算法在满足一定前提条件下,能够以趋近于1的概率收敛。
2.
system,multi-modal function optimization algorithm based on artificial immune network is presented and is applied to some typical test functions in this paper.
针对多峰值函数优化中常规方法难以同时搜索出多个极值的问题,借鉴生物免疫系统的相关机理,提出了基于人工免疫网络的多峰值函数优化算法,并在一些典型的测试函数上进行性能测试。
3.
Immune Algorithm is a new optimization algorithm imitating the immune system to solve the multi-modal function optimization problem.
免疫算法是在免疫系统识别多样性的启发下所设计出的一种新的多峰值函数的寻优算法。
补充资料：多极值问题
多极值问题
multi-extremum problem
行.例如，借助于构造这样一个动力系统，使其总体极值点是渐近稳定的静止点. 新的(拟)_总体最优化方法的思想源泉之一是建立物理和生物系统过程的模型. 非局部搜索过程麻烦的计算可以按一些指标最优化，只要考虑到计算方法上的限制，关于函数f(x)的先验的和逐步积累起来的信息，随机因子的概率特征等等.已经尝试过的方法之一是以统计决策理论为基础的. 除了搜索总体极值外，其他的多极值问题也出现了;例如，决定一个函数的振荡，或列出并找出在给定区域内的所有局部极值. 对多项式，计算和分离其导数的根的很有效法则已经制订出. 对超越函数的极值点，ROlle定理(Ro业tbe-~)类型的或微分方程解的比较定理(c ompa斑。山印~)类型的见解可能是有用的. 解析函数的稳定点的数目能用辐角原理(扭g川叱nt，prmciPle ofthe)估计. 如果一个函数有极值的无穷序列，则在实践中其中几个可直接计算而其他的用渐近展开式得到(例:r函数). 对微分方程的拟经典逼近能看成方程的解关于极值数的渐近展开. 无穷维情况的多极值问题见大范围变分法(varla-tional。习cul递in theh卿).离散的类似问题在整数规划(访僻间pmg刊m几叨g)和离散规划(曲crete pm-g迎mmlllg)中给出. 参考文献见函数的极大化和极小化(m田亩吐乙tionandm如面吐乙石on offunc石。瑙). 刃.fl H.aHH月OB，B. B.oxP枷e以。
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