均值平移算法在函数优化中的作用
作者机构：武汉理工大学理学院武汉430070
出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)
年 卷 期：2007年第27卷第B12期
页 面：180-181,184页
核心收录：
学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：均值平移算法是一种非参数的统计迭代算法,将其引入函数优化领域,提出新的权重函数:根据各个样本点对应的函数值之间的关系确定其相应的权重;由样本点的空间分布特征,提出一种自适应选择核窗宽的方法,为不同的样本点选择不同的核窗宽,较大地提高了算法的执行效率。与遗传算法的对照实验表明,该算法在求解具有多个极值的函数时,能更直观地指出存在这些极值点的分布情况;对存在唯一极值的情况也能够很快地跳出局部极大值点的干扰。
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