zbMATH参考文献(参考 86篇文章 参考,1标准件)

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  1. Gergel,Victor;Grishagin,Vladimir;Gergel,Alexander:多维全局搜索的自适应嵌套优化方案(2016)
  2. Grimstad,Bjarne;Sandnes,Anders:样条约束的全局优化:基于B样条的新分枝定界法(2016)
  3. Khong,Sei Zhen;Nešić,Dragan;Krstić,Miroslav:基于极值搜索的迭代学习控制(2016)
  4. Paulavičius,Remigijus;Žilinskas,Julius:带线性约束的Lipschitz优化问题的简单划分优势(2016)
  5. Pintér,János D.;Castellazzo,Alessandro;Vola,Mariachiara;Fasano,Giorgio:基于全局优化的非线性回归分析:空间工程案例研究(2016)
  6. Sergeyev,Yaroslav D.;Kvasov,Dmitri E.;Mukhametzhanov,Marat S.:关于正弦波数据的最小二乘拟合(2016)
  7. Sergeyev,Yaroslav D.;Mukhametzhanov,Marat S.;Kvasov,Dmitri E.;Lera,Daniela:嵌入单变量全局优化的无导数局部调谐和局部改进技术(2016)
  8. Ziadi,Raouf;Bencherif Madani,Abdelatif;Ellia,Rachid:通过生成参数曲线的连续全局优化(2016)
  9. Censor,Yair;Reem,Daniel:可行性研究方法的零凸函数、扰动弹性和次梯度投影(2015)
  10. Khalil,Ahmed M.E.;Fateen,Seif Eddeen K.;Bonilla Petricolilet,Adrián:MAKHA——一种新的混合群智能全局优化算法(2015)
  11. Lampariello,F.;Liuzzi,G.:无约束全局优化的填充函数法(2015)
  12. Lampariello,Francesco;Liuzzi,Giampaolo:用填充函数法对蛋白质肽对接进行全局优化(2015)
  13. Liu,Haitao;Xu,Shengli;Ma,Ying;Wang,Xiaofang:使用潜在Lipschitz常数和响应面对昂贵黑盒函数进行全局优化(2015)
  14. Sergeyev,Yaroslav D.;Kvasov,Dmitri E.:使用平滑对角辅助函数的确定性全局优化(2015)
  15. Chu,Moody T.;Lin,Matthew M.;Wang,Liqi:基于全局优化技术的奇异谱分析研究(2014)
  16. Paulavičius,Remigijus;Sergeyev,Yaroslav D.;Kvasov,Dmitri E.;Žilinskas,Julius:用于昂贵全局优化的全局偏压disimpl算法(2014)
  17. Paulavičius,Remigijus;Žilinskas,Julius:没有Lipschitz常数的简单Lipschitz优化(2014)
  18. Sabo,Kristian:基于中心的(l_1)-聚类方法(2014)
  19. Kristian Sabo;Scitovski,Rudolf:(k)均值算法的解释和优化。(2014年)
  20. 乔拉扬,Mustafa Onur;Pintér,János D.:使用全球优化制定和校准货币交易策略(2013年)