全局优化算法

快速全局运动估计和运动目标提取算法优化

随着技术进步，快速全局运动估计和运动目标提取算法在现代计算机视觉和机器人领域扮演着关键角色。

Matlab 2 2024-07-18

HGS算法实现全局搜索和优化的新方法

近年来，已经发布了一系列基于人口的过度使用方法。尽管它们广受欢迎，但由于操纵了系统的互联网营销、产品捆绑和广告技术，大多数方法具有不确定性和不成熟的性能验证。为了解决这些问题，本研究提出了一种名为“饥饿游戏搜索”（HGS）的通用基于总体的优化技术。该技术结构简单，稳定性特殊且非常实用，更有效地解决约束和非约束问题。HGS算法设计灵感源自动物的饥饿驱动行为选择，以实现更快的收敛和高质量的结果。

Matlab 2 2024-07-17

第13章粒子群优化算法的全局搜索技术

粒子群优化算法（PSO）是一种全局优化算法，模拟鸟群或鱼群的集体行为，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法基于群体智能理论，在多维空间中模拟粒子的飞行和搜索，以寻找最优解。本章介绍了三种基本的PSO变体：标准粒子群优化算法、惯性权重粒子群优化算法和认知社会学习因子的PSO。提供了可运行的代码示例，帮助用户根据需要进行修改。算法应用于工程优化、机器学习和神经网络训练等领域，具有并行计算能力强的优点，但也存在早熟收敛和收敛速度慢的挑战。

算法与数据结构 0 2024-08-18

全局最优化问题的几种确定性算法探讨

探讨了几种确定性算法在全局最优化问题中的应用。这些算法被设计用于数学建模和解决复杂的优化挑战。

算法与数据结构 0 2024-08-19

PSO算法的全局寻优过程

粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。PSO模拟了粒子在多维空间中的飞行和速度更新过程，通过调整粒子位置来寻找问题的最优解。在PSO算法的全局寻优过程中，粒子根据个体最佳位置和全局最佳位置不断更新，以逐步优化解空间中的解。算法通过调整惯性权重和加速常数来平衡全局探索和局部开发。

算法与数据结构 2 2024-07-16

MATLAB中使用PSO算法求解全局最优

利用MATLAB实现PSO算法，寻求系统的全局最优解。

Matlab 2 2024-07-26

教学管理系统全局ER模型优化

教学管理系统全局ER模型优化在初始E-R模型中，教学管理系统的“部门”和“课程”实体之间的“开设”联系是冗余的，因为它可以从“部门”和“教师”之间的“属于”联系以及“教师”和“课程”之间的“讲授”联系推导出来。去除冗余联系后，得到优化后的全局E-R模型，见下图。

SQLServer 3 2024-05-31

全局最优与收敛性遗传算法分析

3）全局最优和收敛性。根据图式定理，对于具有“欺骗性”函数，GA有可能落入局部最优点。b）为保持种群的多样性，防止“超级染色体”统治种群。

Matlab 0 2024-11-03

Ant Lion Optimizer (ALO)一种新兴的全局优化元启发算法-Matlab开发

Ant Lion Optimizer (ALO)模仿了自然界中蚁狮的狩猎机制，包括随机行走的蚂蚁、陷阱构建、困蚂蚁于陷阱、捕捉猎物和重建陷阱等五个关键步骤。该算法的论文来源为Seyedali Mirjalili的工程软件进展第83卷（2015年5月），页码为80-98，ISSN为0965-9978，详情请访问http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2015.010。更多信息请见：http://www.alimirjalili.com/ALO.html。

Matlab 2 2024-07-22

成本模型是全局查询优化的基石

成本模型在全局查询优化中至关重要。 尽管查询语言不断发展，但优化通常只专注于SPJ查询。 优化成本和执行计划质量之间存在权衡。 还有许多未解决的问题。

DB2 5 2024-05-15