【摘 要】
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共轭方向法虽是最经典最实用的一类方法,但是在计算过程会出现维度退化现象,导致只能找到局部最优解,从而漏掉全局最优解.针对共轭方向法的缺点,提出了一种新的改进方法,对其计算过程进行了优化.基于共轭方向法的基本原理对不同维度的约束区间进行有限分割并选取节点,将节点进行排列组合确定为初始寻优点,依次代入共轭方向法求出该初始点所对应的极值,最后对所得的所有极值进行所需筛选,确定目标函数的极值点和极值,从而得到全局最优解.给出了新算法的算法步骤和程序流程图,用MATLAB对两种算法分别进行了编程,保证了研究结果的可
【机 构】
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兰州理工大学机电工程学院,甘肃兰州730050
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共轭方向法虽是最经典最实用的一类方法,但是在计算过程会出现维度退化现象,导致只能找到局部最优解,从而漏掉全局最优解.针对共轭方向法的缺点,提出了一种新的改进方法,对其计算过程进行了优化.基于共轭方向法的基本原理对不同维度的约束区间进行有限分割并选取节点,将节点进行排列组合确定为初始寻优点,依次代入共轭方向法求出该初始点所对应的极值,最后对所得的所有极值进行所需筛选,确定目标函数的极值点和极值,从而得到全局最优解.给出了新算法的算法步骤和程序流程图,用MATLAB对两种算法分别进行了编程,保证了研究结果的可重复性.用二次三维目标函数进行了算例验证,对两种算法的计算结果进行了对比.通过对比表明新算法具有更好的寻优效果,且不受维度的限制,可用于多维问题的求解.
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