全局优化方法

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

使用 Otsu 方法计算图像全局阈值

利用 Otsu 方法通过最大化类间方差计算图像的全局阈值，将图像二值化处理。

Matlab 3 2024-05-29

基于DTW的全局平均方法——matlab编程

根据研究论文中的算法，进行编程实现，用于求解在聚类或相似性度量中不等长时间序列的全局平均序列。

Matlab 0 2024-08-26

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

基于CSO的ANN权重优化方法提升全局最小值的性能分析

相比于传统的梯度下降方法，CSO在优化ANN权重方面表现更为出色，特别适用于预测特定提前期的海面温度异常时间序列。该研究分析和比较使用CSO和梯度下降法预测SSTA时的性能差异，结果显示CSO方法使得均方根误差提高了20%到40%。

Matlab 4 2024-07-19

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

Matlab中的Dandelion Optimizer全局优化工具

Dandelion Optimizer（蒲公英优化器）是一款专为Matlab环境设计的高效全局优化工具。其灵感来源于蒲公英种子在自然界中的随机飘散过程，通过模拟这一过程来搜索多维空间中的最优解。该优化器利用Matlab强大的数学计算库和友好的编程环境，广泛应用于工程和科研领域的复杂优化问题，包括函数最小化、参数估计等。算法结合了随机性和局部探索策略，具备全局优化能力、鲁棒性和自适应性，支持并行计算，能够显著提高优化效率。

算法与数据结构 1 2024-07-17

全局空间自相关的空间统计分析方法

全局空间自相关的Moran指数反映了区域单元属性值的空间邻接程度。Geary系数与Moran指数存在负相关关系。Patrick A.P.Moran（1917-1988）提出了Moran指数和Geary系数，这两个指标用于度量空间自相关的全局性。全局空间自相关概念总结了在整个空间范围内的空间依赖程度。

统计分析 0 2024-09-14

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

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