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1)  local optima
局部选优
2)  globally-optimal selection
全局优选
1.
A new genetic algorithm is developed, being remarked for the addition of three new operations: restoration, reconstruction and recording the better so as to create a limited monotonic fitness-value-sequence to realize the globally-optimal selection, and to converge to the globally-optimal solution within a thoroughly stochastic process.
提出了一种新遗传算法 ,其特点是增加了复原、重构和录优等三种新操作 ,据以产生一组有界单调的适应度值数列 ,实现全局优选 ,在搜索过程保持完备随机性的前提下收敛于全局最优解 。
3)  partial gating
局部选通
1.
Hardware algorithm based on liquid crystal partial gating image system
基于液晶局部选通系统的硬件算法的研究
4)  local optimization
局部最优
1.
But BP arithmetic has a low identifying speed and easy to encounter local optimization.
但是BP算法识别速度慢,而且容易陷入局部最优。
2.
The object of the optimization about some practice problem is that search for all local optimization value.
某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解,即求解多峰寻优问题,为了求解多峰优化问题,提出了改造的微粒群优化算法。
5)  local optima
局部最优
1.
Particle swarm optimization algorithm is a swarm intelligence algorithm,which is easily trapped in local optima.
为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点,根据混沌运动的随机性、遍历性特点,提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法(CPSO)。
2.
Implied by its three-term structure,the inherent shortcoming that trends to local optima is indicated.
指出其三段式结构所隐含的易陷入局部最优问题,进而提出了一种带有扰动项的改进粒子群算法(PSO-DT)。
6)  local optimum
局部最优
1.
The algorithm can generate an optimal local path for obstacle avoidance more efficiently in real time in the dynamic environments, prevent local optimum, and overcome the problem that there is no passage between closely spaced obstacles caused by directly applying the conventional artificial potential field method.
提出了一种基于混沌优化算法的机器人路径规划方法,即混沌人工势场法,该方法能够在动态环境下实时、有效地产生避碰局部最优路径,避免了传统人工势场法容易陷入局部最优和在比较靠近的两个障碍物之间找不到通道的缺陷。
2.
It overcomes the shortcomings of local optimum in some local path planner, like artificial potential field method.
这种方法在局部规划的同时 ,兼备了路径规划的全局性 ,有效地从根本上避免了人工势场法等方法容易陷入局部最优的不足 。
3.
To solve the problem of the number of coalition structure increasing rapidly, OCS algorithm—formation of agent coalition structure based on local optimum is given.
针对多Agent联盟数量是Agent个数指数倍的问题,给出了基于局部最优Agent联盟结构生成算法——OCS算法。
补充资料:优选语义学
      用于自动翻译的一种语义学理论,英国人工智能专家Y.A.威尔克斯于1974年提出。
  
  语义单位有 5种:义素;义式;裸模板;模板;超模板。
  
  义素  它是最基本的语义单位,由义素构成义式,用以描写单词的语义;由义式构成裸模板及模板,用以描写简单句的语义;再由超模板描写更大的文句或段落的语义。威尔克斯确定了80个义素,分为 5组:
  
  ① 语义实体:如 MAN(人类),STUFF(物质),THING (物体),PART(事物的部分),FOLK(人类的群体),STATE(存在的物质),BEAST(兽类)等等。
  
  ② 动作:如FORCE(强迫),CAUSE(引起),FLOW (流动),PICK(挑选),BE(存在)等等。
  
  ③ 性状:如KIND(性质),HOW(动作的方式)等等。
  
  ④ 种类:如 CONT(容器),THRU(孔)等等。
  
  ⑤ 格:如 TO(方向),SOUR(来源),GOAL(目标),LOCA(位置),SUBJ(施事),OBJE(受事),IN(包含),POSS(领属)等等。
  
  此外,还有一种前面加星号的义素表示类别。例如,*ANI表示有生命的义素 MAN、BEAST和FOLK,*DO表示动作的义素。
  
  义式  由左右加圆括号的义素构成。义素在义式中要按一定顺序排列,义式中最重要的义素永远位于最右端,称为义式的首部,首部直接或间接地支配着义式中其他的义素。为了避免在义式中增加新义素,可由两个义素构成子式。用这样的义式能够精细入微地描述词义。例如,drink(喝)的义式为drink→((*ANI SUBJ)(((FLOWSTUFF) OBJE) ((SELF IN)(((*ANI(THRU PART))TO)(BE CAUSE)))))。
  
  最右边的义素 CAUSE是首部,整个义式由若干个子式嵌套而成,在子式中,括号内两项之间存在着依赖关系。 drink义式中各子式的含义如下:
  
  根据义式, drink 的意义可以这样理解: 这是一个动作,优先的行为主体是有生命的物体( *ANI SUBJ),动作的优先客体是液体或者能够流动的物质 ((FLOW - STUFF)OBJE),动作导致液体存在于有生命物体的自身内部(SELF IN) ,液体通过(TO表示方向格关系)有生命物体上的一个特殊的孔进入体内。在这里,"优先"很重要,SUBJ表示运用的优先主体,OBJE表示动作的优先客体。
  
  裸模板  是由一个行为主体义式首部(N1)、一个动作义式首部 (V)和一个客体义式首部或表示性质的义素(N2) 组成的能直观地解释得通的序列,其形式为3项义素:
  
  
  
  
  
   N1-V-N2
  
  这样的形式实质上就是表示句子主要成分──主语、谓语、直接宾语(或表语)的语义类。
  
  例如,The old salt is damp的裸模板有两个。一个是:
  
  
  
  
    MAN-BE-KIND 其意思是"老水手消沉";另一个是:
  
  
  
  
   STUFF-BE-KIND 其意思是"陈盐潮了"。
  
  用这种 3项义素组成的裸模板,可以记录一切句子。
  
  模板  如果义式序列的首部组成裸模板,那么,这些义式以及可能依附于其上的其他义式所组成的序列,就称为这一原文片段的一个模板。
  
  例如, Small men sometimes father big sons(有时小个子男人是大个子儿子的父亲),这个句子可表示为两个义式序列。现将义式的首部与句子单词一一对应地写出如:其中,CAUSE是father作为动词("引起产生生命"之意)用时的义式的首部。
  
  
  第1个序列不能组成裸模板,因为它的N1-V-N2三联序列MAN- MAN-MAN在直观上解释不通,而第 2个序列中的三联序列 MAN-CAUSE-MAN可直观地解释为"人引起人的存在",所以是一个裸模板,它是句子模板的核心部分,因此,它们的义式的序列就成了句子的模板。
  
  超模板  把模板结合起来就形成超模板。在结合时,要找出各模板之间的指代和照应关系。例如,在下面的文句中:
   Give the bananas to the monkeys,although theyare not ripe.They are hungry.
  
  (把香蕉给猴子,尽管它们没有熟。它们饿了。)
  
  第 1个they是指代 bananas的,第 2个they是指代monkeys的,这是因为ripe的义式满足bananas义式中被支配成分的条件,而hungry的义式满足 monkeys义式中的条件。
  
  除了上述 5种语义单位之外,在优选语义学中,还采用了常识推理法则。
  
  采用优选语义学来分析语言,不必经过形态分析和句法分析等中间阶段,形态和句法信息都由语义信息的单位表示出来,这样,就摆脱了传统句法分析的框框,使整个系统牢牢地扎根在语义的基础上,成为一个语义分析的完整系统。
  
  

参考书目
   T.A.Wilks, An Intelliɡent Anɑlyzer ɑnd Unders-tɑnder of Enɡlish,Communications of the ACM, Vol.18, No.5, 1975.
  

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