人工智能策略和离散优化算法

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混合离散变量优化是工程优化设计中最常见的一类。实用而有效的方法是目前工程优化中所急需的。本文介绍一种引入人工智能策略求解离散优化问题的方法。MQPAI文章重点介绍了利用人工智能来建立的基本原理和算法原理的实现步骤以及算法结构。该算法在充分利用拟牛顿搜索方向具有区域性最速下降的特点、加速离散空间的搜索效率的同时,设计邻域搜索策略来解决离散问题的组合性。数值结果表明,本软件是成功的。全文10000字,图1幅。 Hybrid discrete variable optimization is the most common type of engineering optimization design. Practical and effective method is currently needed in engineering optimization. This article describes a method of introducing artificial intelligence to solve discrete optimization problems. MQPAI article focuses on the use of artificial intelligence to establish the basic principles and principles of algorithm implementation steps and algorithm structure. This algorithm makes full use of the feature that the quasi - Newton search direction has the steepest descent, accelerates the search efficiency in the discrete space, and designs the neighborhood search strategy to solve the combination of discrete problems. Numerical results show that the software is successful. The full text of 10,000 words, a picture.
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