| 引用本文: | 雷桂媛.自适应拟蒙特卡罗多极值优化方法（英文）[J].控制理论与应用,2002,19(3):431~434.[点击复制] |
| LEI Guiyuan.Adaptive Quasi-Monte Carlo Method for Multiple-Extrema Optimization[J].Control Theory and Technology,2002,19(3):431~434.[点击复制] |
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| 自适应拟蒙特卡罗多极值优化方法（英文） |
| Adaptive Quasi-Monte Carlo Method for Multiple-Extrema Optimization |
| 摘要点击 2132 全文点击 1265 投稿时间：2000-07-10 修订日期：2002-01-06 |
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| DOI编号 |
| 2002,19(3):431-434 |
| 中文关键词 全局优化 不可微函数 拟蒙特卡罗方法 自适应搜索技术 子群体 |
| 英文关键词 global optimization nondifferentable function quasi-Monte Carlo methods adaptive random search sub-population |
| 基金项目 |
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| 中文摘要 |
| 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. |
| 英文摘要 |
| Quasi-Monte Carlo random search is useful in nondifferentiable optimization. By borrowing the ideas of population from genetic algorithms, we introduce an adaptive random search in quasi-Monte Carlo method(AQMC) for global optimization. The adaptive search technique enables local search to head for local extrema quickly. The low discrepancy of quasi-random sequence ensures that the function field be searched evenly and various local extrema including global extremum be found. |