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摘要:
用已知样本点信息构造单纯形梯度及插值函数,提出一种基于单纯形梯度的局部搜索算法。该算法结合有效样本点集Ω的混合选取策略,改进了多起点聚类全局优化算法。结果表明,新算法在效率和稳定性方面均有较大改进,并可有效处理原算法针对“窄谷”类函数估值次数过高的问题。
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文献信息
篇名 基于单纯形梯度的多起点全局优化算法
来源期刊 吉林大学学报(理学版) 学科 数学
关键词 全局算法 单纯形梯度 无导数 单链接聚类
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 数 学
研究方向 页码范围 1282-1288
页数 7页 分类号 O221.2
字数 4849字 语种 中文
DOI 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2016.06.17
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘红卫 西安电子科技大学数学与统计学院 63 222 8.0 12.0
2 刘泽显 西安电子科技大学数学与统计学院 5 7 2.0 2.0
6 刘二涛 西安电子科技大学数学与统计学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
全局算法
单纯形梯度
无导数
单链接聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
出版文献量(篇)
4812
总下载数(次)
6
总被引数(次)
24333
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导