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摘要:
函数的极值求解问题是实际应用中有许多优化问题的最基本的问题,大多数模型的优化问题最终都转化为目标函数的极值问题,如最大似然估计和最小二乘估计。在极值问题的数值解法中,遍历搜索可用于函数的高精度极值求解问题,但其时间复杂度非常高;为解决遍历搜索时间过长的问题,随机搜索方法被引入,如遗传算法和模拟褪火算法,而遗传算法极不稳定不适合大数据下智能问题的复杂目标函数的极值搜索。结合遍历搜索和随机搜索,设计一种基于二进制编码的搜索树,并引入基于模拟退火思想的随机剪枝算法,在保证模型精度的基础上对搜索树进行剪枝。在实验环节使用多种形态的函数进行效用分析,说明其在精度和稳定性及时间效用方面的优势。
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文献信息
篇名 一种加速搜索函数极值的剪枝方法
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 极值求解 遍历搜索 模拟退火 数值解法
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 3-9
页数 7页 分类号 TP311.12
字数 语种
DOI
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 张磊 中山大学数学学院 101 554 13.0 21.0
2 卢伟荣 中山大学数学学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
极值求解
遍历搜索
模拟退火
数值解法
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
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
出版文献量(篇)
9067
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