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关于全局最优化问题的一种无需参数的填充函数方法（2014年）

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简介：
本文提出了一种全新的填充函数方法来解决全局最优化问题，该方法独特之处在于无需设定任何参数。通过理论证明和数值实验展示了其有效性和普适性。发表于2014年。 本段落探讨了全局最优化问题，并通过构造填充函数的方法提出了一种新的无参数填充函数，该函数是目标函数的明确表达式。研究还提出了一个新的无参数填充函数算法，数值试验表明此方法有效，从而扩展了填充函数算法在解决全局最优化问题中的应用范围。

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  • 关于全局最优化问题的一种无需参数的填充函数方法（2014年）
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    本文提出了一种全新的填充函数方法来解决全局最优化问题，该方法独特之处在于无需设定任何参数。通过理论证明和数值实验展示了其有效性和普适性。发表于2014年。 本段落探讨了全局最优化问题，并通过构造填充函数的方法提出了一种新的无参数填充函数，该函数是目标函数的明确表达式。研究还提出了一个新的无参数填充函数算法，数值试验表明此方法有效，从而扩展了填充函数算法在解决全局最优化问题中的应用范围。
     
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    本文提出了一种创新性的黑箱函数全局优化算法，该算法通过构建序列参考函数来指导搜索过程，在无需目标函数解析形式的情况下实现高效寻优。 本段落提出的序列参考函数法将黑箱函数全局优化问题转化为一系列易于计算的参考函数的优化问题，减少了对目标函数的依赖。这种方法通过逐步优化表达式的参考函数来实现全局搜索的有效性，从而提高了复杂黑箱环境中寻优算法的应用范围和效率。
     
  • 关于无优先级运算问题的算法函数
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    本研究提出了一种基于强化学习技术的新方法，旨在解决复杂系统中的优化问题，通过智能代理的学习过程找到全局最优解。该方法在多个应用场景中展现了高效性和广泛适用性。 本段落介绍了一种名为“强化学习算法”（MORELA）的新颖方法，用于优化给定的数学函数。尽管最初开发强化学习（RL）是为了解决马尔可夫决策问题，但通过一些改进可以将其应用于数学函数的优化中。在MORELA的核心部分，围绕着可行解决方案空间中的最佳解生成一个子环境，并与原始环境进行比较。因此，MORELA能够发现全局最优解，因为它基于前一学习阶段中得到的最佳解来寻找新的最优点。 为了评估其性能，已经使用了文献描述的其他优化方法的结果进行了测试。结果显示，在采用鲁棒性衡量标准的情况下，MORELA可以提升RL的表现，并且在与许多其它优化方法比较时表现更优。
     
  • 基于改良DE算法的PID参数优化（2014年）
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  • 基于人工生态系统优化（AEO）：一种解决全局优化问题的新方法-MATLAB开发
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    本文提出了一种名为人工生态系统优化(AEO)的新颖算法，专门用于解决复杂的全局优化挑战。通过模拟自然界中的生态规律和物种间互动，该方法在MATLAB平台上得以实现并验证其高效性和广泛适用性。 基于人工生态系统的优化（AEO）是一种新型的解决优化问题的方法。该方法受地球生态系统中能量流驱动，并模仿了生物的三种独特行为：生产、消耗和分解。这种算法简单且易于实现。
     
  • 罚函数的数值最优化方法
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    《罚函数的数值最优化方法》一书深入探讨了利用罚函数技术解决约束优化问题的有效算法和理论基础，为研究者提供了系统的分析与应用指南。 数值最优化方法由高立编著，适用于大学信息与计算科学专业大三学生的PPT讲解课程，该课程属于计算方向的专业课。
     
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    本文深入分析了三种不同的翼型参数化方法，旨在为航空工程设计提供理论支持与优化建议。通过对比研究，探索更高效的翼型生成技术。 本段落研究了型函数扰动法、控制点法以及复合映射法三类翼型参数化方法在翼型优化设计中的应用，并对比这些方法的几何收敛及气动特性收敛结果。研究表明，形状函数具有最强的几何表征能力，其次是Hicks-Henne型函数和Spline函数。通过基于偶极子面元法的逆设计过程并运用SQP算法进行优化求解后发现，第一类方法在计算精度上表现最佳；第二类方法则表现出较强的稳定性；而第三类方法相对而言难以推广使用。
     
  • 基于全局人工鱼群算法的二元函数优化方法
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