【摘 要】
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拟蒙特卡罗搜索方法能用来有效地解决不可微优化问题 .借用遗传算法中种群的概念 ,介绍了一种解全局优化的拟蒙特卡罗自适应搜索算法 .由于应用了自适应搜索技术 ,局部搜索能
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拟蒙特卡罗搜索方法能用来有效地解决不可微优化问题 .借用遗传算法中种群的概念 ,介绍了一种解全局优化的拟蒙特卡罗自适应搜索算法 .由于应用了自适应搜索技术 ,局部搜索能够快速找到局部极值 .同时 ,拟随机序列的低偏差性保证了函数定义域能够被均匀地搜索 ,为找到多个局部极值包括全局极值提供了保证 .
The quasi-Monte Carlo search method can be used to solve the problem of non-differentiable optimization effectively.According to the concept of population in genetic algorithm, a quasi-Monte Carlo adaptive search algorithm for global optimization is introduced.As a result of the application of adaptive search technology, Local search can find the local extremum quickly, meanwhile, the low deviation of the quasi-random sequence ensures that the function domain can be searched uniformly, which guarantees the finding of multiple local extremums including the global extremum.
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