1) optimalize algorithm
算法效率优化
3) efficiency optimization
效率优化
1.
Study and application of the efficiency optimization of the rectification unit based on ant algorithm;
基于蚁群算法的整流效率优化研究与应用
2.
C programming language efficiency optimization based on ARM processor;
ARM处理器下C语言编程效率优化
3.
Hybrid search method for efficiency optimization control of induction motor drives
一种用于异步电机效率优化的混合搜索方法
4) algorithm efficiency
算法效率
1.
The key idea of mining association rules for the basket data is studied and several methods to improve algorithm efficiency and rules selection are given.
对零售业销售数据关联规则挖掘算法的关键思想进行了研究 ,给出了各种提高算法效率的方法以及对规则选择的方法 。
2.
Las Vegas Algorithm is one of the effective methods for solving the N-Queens problem,but algorithm efficiency needs to been improved.
本文首先简单介绍了拉斯维加斯算法解n后问题的算法效率,进而提出了拉斯维加斯算法解n后问题的改进算法,并对改进算法进行验证,结果表明该算法能够达到比较好的算法效率。
3.
In order to get a better time efficiency of operation mechanism,the paper gives a focus on the protocol decoding process design algorithm,CDR synthesis algorithm and the related algorithm efficiency comparison(time complexity).
针对国内外现有网络协议监测技术协议解码、CDR合成研究方案时效性的不足,从协议解码算法流程设计、CDR(call data record)合成算法原理及算法效率(时间复杂度)来进行对比验证分析,并以此为突破口,设计了BSAP协议监测模块的实现方案。
5) efficiency of algorithm
算法效率
6) Efficient Global Optimization (EGO)
高效全局优化算法(EGO)
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