區域性最優造句怎麼寫

8、為了避免陷入區域性最優，對變異運算元進行了改進。

10、這些演算法均屬於貪心演算法，存在典型的區域性最小問題，是一種靜態的區域性最優演算法。

12、本文將對比度最優自聚焦演算法等效為一個求解區域性最優解的優化模型。

14、遺傳演算法的隨機*和隱含並行*，使它能同時搜尋到多個區域性最優解並獲得最優解集。

16、另外，該演算法可有效避免陷入區域性最優，也不要求提供初始可行解。

18、基本遺傳演算法存在著收斂速度慢、易陷入區域性最優等缺陷。

20、實驗結果*，優化後的BP網路可有效地避免收斂於區域性最優值，大大地縮短了訓練時間。

22、針對粒子群演算法用於高維數、多區域性極值點的複雜函式尋優時易陷入區域性最優解現象，提出一種改進的帶擾動項粒子群演算法並進行收斂*分析。

24、在搜尋的過程中，採取跳坑策略以跳出區域性最優解，始終向目標最接近的方向搜尋。

26、標準的粒子群優化演算法作為一種隨機全域性搜尋演算法，因其在種群中傳播速度過快，易陷入區域性最優解。

28、在遺傳演算法中引入個體學習機制能夠提高演算法的*能，避免演算法收斂過慢或陷入區域性最優。

32、但是與其它仿生學進化演算法相比，蟻群演算法存在搜尋時間長、易陷入區域性最優等缺點。

34、由於遺傳演算法是在解空間的多個區域內進行搜尋，能以較大的概率跳出區域性最優，因此可找到整體最優解。

36、在每一代變異、交叉和競爭之後，又增加了與隨機新種群的競爭*作，使演算法易於跳出區域性最優點，以提高全域性搜尋能力。

38、該方法不僅具有追跡法計算簡單、運算量小的優點，而且克服了G - S演算法容易陷入區域性最優的缺點。

40、為了解決傳統高斯混合模型（GMM）對初值敏感，在實際訓練中極易得到區域性最優引數的問題，提出了一種採用微粒群演算法優化GMM引數的新方法。

1、演算法中單個排課任務的區域性最優解具有全域性最優*.

3、簡要概述了區域性最優化、全域性最優化的優缺點和混合最優化演算法的基本內容；

5、你可以通過子問題的區域性最優方案從而得到全域性優化解決方案。

7、混沌能有效地跳出區域性最優解而接近全域性最優點，同時利用單純形法在混沌優化解的鄰域內區域性尋優。

11、該演算法通過構造子問題來尋找優於當前區域性最優解的可行解。

15、但BP神經網路本質是梯度下降法，容易陷入區域性最優。

19、演算法中採用的記憶指導搜尋策略重點搜尋了各記憶段的區域性最優值，避免了全域性搜尋的盲目*；

23、針對電力系統無功最優潮流問題，提出一種混沌粒子群優化（CPSO）方法，以克服粒子群優化（PSO）方法容易早熟而陷入區域性最優解的缺點。

27、傳統K均值演算法對初始聚類中心敏感，聚類結果隨不同的初始輸入而波動，容易陷入區域性最優值。

33、迭代tfidf演算法屬於爬山演算法，初始值的選取對精度影響較大，演算法容易收斂到區域性最優值。

37、針對該演算法易陷入區域性最優解、求解速度較慢的缺陷，本文通過對蟻群演算法的改進和調整，構造出最大—最小蟻群演算法。

41、且改進的粒子群演算法在模糊神經網路權值的訓練中收斂速度和跳出區域性最優的能力都要比BP演算法更優。

4、它以當前的情況作最優選擇，通過多個區域性最優解最終獲得一個全域性次最優解。

9、針對演算法侷限*，給出一種改出區域性最優點的策略。

17、給出了跳坑策略以跳出區域性最優解並且將搜尋引向有希望的方向。

25、提出了簡捷優化法與逐板嚴格計算優化相結合的方法，克服了以往優化設計計算中僅求得區域性最優解的弊端。

35、以能量解耦指標為目標函式對汽車動力總成懸置系統進行優化是一個有許多區域性最優解的優化問題。

2、演算法中單個排課任務的區域性最優解具有全域性最優*。

13、採用人工神經網或梯度爬山演算法均存在對優化函式形式有限制及陷入區域性最優等侷限*。

31、提出了一種改進的KFCM聚類異常檢測演算法，該演算法可獲得區域性最優劃分。

6、但在處理高維的具有太多區域性最優前沿的多峰函式時極易陷入區域性最優前沿。

39、為了克服遺傳演算法易陷入區域性最優或早熟問題,提出了一種模擬退火大變異遺傳演算法,採用了大比例優秀個體保護策略,以保*演算法的收斂*。

21、針對模糊C均值聚類演算法對初始值敏感、易陷入區域性最優的缺陷，提出一種新的優化方法。