西门子F90

用模拟退火算法最小化连续变量的多峰函数:在组合优化中引入的模拟退火算法的基础上,提出了一种新的连续变量函数全局优化算法。该算法本质上是一个沿坐标方向自适应移动的迭代随机搜索过程。它允许在概率准则的控制下上坡移动,从而避免遇到第一个局部极小值。新方法被证明比其他方法(Nelder-Mead方法和评论者的自适应随机搜索方法)更可靠,总是能够找到最佳值,或者至少找到一个非常接近它的点。就功能评估而言,这是相当昂贵的,但其成本可以提前预测,只需稍微依赖于起点(资料来源:http://plato.asu.edu)


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按年份排序(引用)
  1. 高思阳;史乐元;张正军:一种基于峰值超阈值的全局优化搜索方法(2018)
  2. Martins,J.S.;Moura,C.S.;Vargas,R.M.F.:电阻抗断层成像中使用模拟退火的图像重建:新方法(2018)
  3. McGree,J.M.:贝叶斯设计中用于模型判别和参数估计双重目的的总熵效用函数的发展(2017)
  4. Moriguchi,Kai;Ueki,Tatsuhito;Saito,Masashi:识别模拟退火优化单株林分间伐计划的有效实施(2017年)
  5. McGree,James M.;Drovandi,C.C.;White,Gentry;Pettitt,A.N.:贝叶斯序列设计中随机效应模型的伪边际序贯蒙特卡罗算法(2016)
  6. 逆分布(Shinomi-Zhu,Sim-Zhu-al;Sim-Zhu-al-Sim-application;2016)
  7. Crisan,Dan;Míguez,Joaqueín:状态空间模型中滤波器密度的粒子核估计(2014)
  8. Abdelkhalik,Ossama:变尺寸设计空间问题的隐藏基因遗传优化(2013)
  9. Brigante,Michele:用圆形超声波扫描重建弹性介质中缺陷的数值算法(2013)
  10. Andrea Cassioli;Dario Izzo;David Di Lorenzo;Marco Locatelli;Schoen,Fabio:最优轨迹规划的全局优化方法(2013)
  11. Elliott,Graham;Lieli,Robert P.:预测二元结果(2013)
  12. Solonen,Antti:连续优化问题的模拟退火方案适应性(2013)
  13. 周恩禄;陈曦:序贯蒙特卡罗模拟退火(2013)
  14. Ali,M.M.;Gabere,M.N.;Zhu,Wenxing:Dekkers和Aarts的连续模拟退火算法DFSA的无导数变体(2012)
  15. Fujii,Sae;Uchiyama,Akira;Umedu,Takaki;Yamaguchi,Hirozumi;Higashino,Teruo:使用遭遇信息和地理信息的移动节点轨迹估计算法(2012)ioport公司
  16. Kosmas,O.T.;Vlachos,D.S.:模拟退火优化船舶路径(2012)ioport公司
  17. 蔡伟伟;尤因,大卫J.;马,林:优化连续函数的温度并行模拟退火研究及其在高光谱层析成像中的应用(2011)
  18. Denman,N.G.;Mcgree,J.M.;Eccleston,J.A.;Duffull,S.B.:用copula函数建模的二元二元响应实验设计(2011)
  19. Andreasen,Martin Møller:如何最大化DSGE模型的似然函数(2010)
  20. Brigante,M.;Sumbatyan,M.A.:弹性介质中裂纹重建的有效数值算法(2010)