分散搜索

分散搜索本章讨论分散搜索的原理和基础，以及它在训练神经网络问题中的应用。散点搜索是一种进化方法，已成功地应用于大量的硬优化问题。分散搜索通过结合所谓的参考解决方案和利用上下文知识的战略设计来构建新的试验解决方案。与其它随机搜索方法相比，遗传算法在创造新的随机性设计方法的前提下，具有显著的优越性。我们的实现目标是创建分散搜索方法中的五个元素的组合，该方法在多层神经网络中搜索最优权重值时被证明是有效的。通过实验，我们证明了我们的分散搜索实例在训练质量上可以与最著名的训练算法相媲美，同时计算量保持在合理的水平(资料来源：http://plato.asu.edu)

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  3. 格洛弗，弗雷德；科钦伯格，加里；杜，余：量子桥分析。一： 关于制定和使用QUBO模型的教程（2019年）
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  10. Gannbarzadeh，Ali；Pouladian，Majid；Shabestani Monfared，Ali；Mahdavi，Seied Rabi:调强放射治疗中基于散射搜索的波束角优化算法（2018）
  11. Hare，Warren；Loeppky，Jason；Xie，Shangwei：昂贵随机优化算法与随机重启的比较方法（2018）
  12. Anonymous Goyen，Jawelúdynamic；Anonio Larúdynamic；Anonio Larújar；Anonymous Larúynamic；作者：Manuel Largújar；Anonymous Larúdynamic；作者：Manuel Laraj；2018
  13. Daniel Martins；Vianna，Gabriel M.；Rosseti，Isabel；Martins，Simone L.；Plastino，Alexandre:通过数据挖掘使最先进的启发式更快（2018）
  14. Muritiba，Albert Einstein Fernandes；Rodrigues，Carlos Diego；da Costa，Francíio Araùjo:多模式资源受限项目调度问题的路径重新链接算法（2018）
  15. Chen，Yujie；Cowling，Peter；Polack，Fiona；Remde，Stephen；Mourdjis，Philip：大型城市排水系统预防性和纠正性维护计划的动态优化（2017）
  16. de Souza Lima，Fátima M.；Pereira，Davi S.D.；da Conceiço，Samuel V.；de Camargo，Ricardo S.：具有异构车队和混合负载的多目标容量农村校车路径问题（2017年）
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  18. Hoff，Arild；Peiró，Juanjo；Corberán，Ángel；Martí，Rafael:Capacity模块化轮毂位置问题的启发式算法（2017）
  19. Leyman，Pieter；Vanhoucke，Mario：资本和资源受限的净现值优化项目调度（2017）
  20. Marinakis，Yannis；Migdalas，Athanasios；Sifaleras，Angelo:混合粒子群优化——约束最短路径问题的可变邻域搜索算法（2017）

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