文件名称：一种新的基于聚类和抛物线逼近的无约束全局优化方法：该方法使用聚类技术和抛物线逼近。-matlab开发
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文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-18 15:36:49
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一种基于聚类和抛物线逼近的无约束全局优化新方法(GOBC-PA) 被提议。 虽然提出的方法与其他方法基本相似进化和随机方法，它代表了全局优化的重大进步技术的四个重要原因。 首先，它比现有优化快几个数量级无约束问题的全局优化方法。 其次，它具有明显更好的重复性， 数值稳定性，比目前处理高维方法的鲁棒性和许多局部最小值函数。 第三，它可以使用以下方法轻松快速地找到局部最小值抛物线近似代替梯度下降或交叉操作。 四、可以轻松适用于任何使用启发式方法作为智能的理论或工业系统系统。 在本研究中，我们假设最佳聚类中心给出可能的全局最优位置。 聚类和曲线拟合技术的使用带来了多开始和局部搜索属性到所提出的方法。 实验研究表明， 所提出的方法简单、快速，并且表现出卓越的性能与某些最新方法相比。 论文：Pence, I., Cesmeli, MS, Senel, FA, & Cetisli, B. (2016)
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