均值平移算法在函数优化中的作用

均值平移算法在函数优化中的作用

王展青;凡友福

【期刊名称】《计算机应用》 【年(卷),期】2007(027)0z2

【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. 【总页数】3页(180-181,184)

【关键词】均值平移算法;权重函数;核窗宽;函数优化 【作者】王展青;凡友福

【作者单位】武汉理工大学理学院,武汉430070;武汉理工大学理学院,武汉430070

【正文语种】中文 【中图分类】TP301.6 【相关文献】

1.均值平移算法在函数优化中的作用 [J], 王展青; 凡友福

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3.基于OpenCL的均值平移算法在多个众核平台的性能优化研究 [J], 庞旭; 张云泉; 龙国平; 贾海鹏; 颜深根

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