基于最小生成树的全局优化立体匹配方法,全局优化,效果非常好,跑赢局部优化方法,效果刚刚的。
并且已经进行了simd优化
5.13MB 立体匹配
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Isight功能强大,内容丰富。
本书力求通过循序渐进,图文并茂的方式使读者能以最快的速度理解和掌握基本概念和操作方法,同时提高工程应用的实践水平。
全书共分十五章,第1章至第7章为入门篇,介绍Isight的界面、集成、试验设计、数值和全局优化算法;
第8章至第13章为提高篇,全面介绍近似建模、组合优化策略、多目标优化、蒙特卡洛模拟、田口稳健设计和6Sigma品质设计方法DFSS(DesignFor6Sigma)的相关知识。
2024/10/19 10:11:44 21.08MB isight
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这里列出其中一些名堂:1.[book]globaloptimization(全局最优化算法)2.[book]numerical+optimization(数值最优化经典)3.ConvexOptimizationOverview(凸优化技术综述)4.HandbookofGlobalOptimization(全局优化手册5.IntroductiontoGlobalOptimization全局优化入门.....
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针对弹性光网络中业务的选路、频谱分配进行了研究,考虑到物理节点对业务安全性的影响,建立了以满足业务最低安全级别要求为约束、以最小化网络中最大占用频隙号为优化目标的全局约束优化模型。
为有效求解该约束优化模型,设计了全局优化算法。
将疏导后的业务按照某种排序策略进行排序,为每个业务选择K条满足业务最低安全级别要求的路径。
利用改进的遗传算法为每个业务选择合适的路径并确定最优的频谱分配方案,使得网络中最大占用频谱号最小。
为验证该算法的有效性,在不同的网络拓扑中进行了仿真,结果表明,所设计的算法可实现高效的频谱分配。
2024/8/2 8:19:37 8.92MB 光通信 弹性光网 安全性约 选路
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GaA全局优化算法.zip
2024/7/31 0:11:54 30KB 优化算法
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提出了一种用于全局优化的混合差分进化算法。
在新算法中,混沌系统的随机性被用来在搜索空间中尽可能多地散布个体,模式搜索方法被用来加速局部开发,而DE算子被用来跳到一个更好的点。
证明了全局收敛。
详细研究了三种典型的混沌系统。
在包含13个高维函数的基准示例上的数值实验表明,该新方法以较少的计算量实现了更高的成功率和最终解决方案。
2024/7/27 13:07:01 215KB differential evolutionary algorithm; global
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数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归,曲线拟合,非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄,首屈一指,居世界领先地位。
【通用全局优化算法】最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题,即用户勿需给出参数初始值,而由1stOpt随机给出,通过其独特的全局优化算法,最终找出最优解。
2024/7/15 19:12:35 13.88MB 函数优化
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迭代算法IterativemethodsKA:Kaczmarz算法KA:Kaczmarz’sAlgorithmART:代数重建技术ART:AlgebraicReconstructionTechniqueSIRT:同步迭代重建技术SIRT:SimultaneousIterativeReconstructionTechniqueCG:共轭梯度算法CG:ConjugateGradientmethodLM:Levenberg-Marquardt算法LM:Levenberg-Marquardtmethod全局优化算法
2024/6/23 20:58:49 21KB Matlab MIC
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压缩包中分为两部分,一部分为全局优化问题,另一部分为matlab源代码,每个代码块都有大量的注释,很简明,用户也可用本代码求解其他无约束优化问题。
2024/5/18 6:32:56 81KB 人工蜂群 无约束优化 matlab
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1stOpt一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归,曲线拟合,非线性复杂模型参数估算求解,线性/非线性规划等领域傲视群雄,首屈一指,居世界领先地位。
其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO),该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题,即用户勿需给出参数初始值,而由1stOpt随机给出,通过其独特的全局优化算法,最终找出最优解。
---------------------------------------------以非线性回归为例,目前世界上在该领域最有名的软件包诸如Matlab,OriginPro,SAS,SPSS,DataFit,GraphPad等,均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛,其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中,对大多数用户来说,给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事,特别是在参数量较多的情况下,更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优,容错能力,在大多数情况下(>90%),从任一随机初始值开始,都能求得正确结果。
2024/3/30 14:24:30 10.1MB 回归 1stopt 规划
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡