导读:本文包含了全局的算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:元启发式算法,极值优化算法,增强变体,混合算法
全局的算法论文文献综述
朱洋洋[1]（2019）在《混合花粉算法求解全局优化问题》一文中研究指出元启发式算法可以用作寻找近似最优解的有效工具,因此,对元启发式算法进行改进,提高算法性能是有必要的。本文介绍花粉算法(Flower Pollination Algorithm, FPA)的增强变体,将花粉算法与极值优化算法(Extremal Optimization, EO)混合形成FPA-EO算法。FPA-EO算法综合利用了FPA的全局搜索能力和EO的局部搜索能力,并将其应用于11个基准测试函数来测试新算法。同时将该算法与其他4种着名优化算法(标准花粉算法(FPA)、蝙蝠算法(BAT)、萤火虫算法(FA)、模拟退火算法(SA))进行比较。综合结果表明,本文算法能够找到比其他4种算法更精确的解。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2019年10期）
谷欣超,徐福祥,杨勇,曲福恒[2]（2019）在《基于全局K-means算法的高校学生成绩分析》一文中研究指出采用无监督聚类算法实现对学生成绩的评价分析。在给定的聚类个数区间内,全局K-means聚类算法对学生成绩数据进行聚类,得到不同聚类个数下的成绩分类结果;结合聚类有效性指标自动地确定出最佳聚类数目,实现对学生多科成绩数据的无监督分类。实验结果表明,本方法能够发现不同成绩聚类结果之间的差异,揭示影响数据分布的主要因素,平衡了数据的所有属性对最终的分析结果的影响,同时避免了手动分析中结果容易产生较大偏差的问题。对指导学生选修课程、教师对个人的教学方法进行调整以及改善学校教学质量和提升学生成绩都具有重要作用。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
张博,高岳林[3]（2019）在《求二次比式和问题全局解的一个新的确定性算法》一文中研究指出本文研究一类二次比式和规划问题.首先,利用等价转换的方法把原问题转化为一个非线性规划问题,并且这个非线性规划问题的目标函数通项的分子和分母都分别是两项线性函数乘积和再加上一个线性函数的形式,再根据两项线性函数乘积和的特性,对目标函数进行线性松弛,以确定原问题最优值的下界,从而提出一个求解线性规划问题的分支定界算法,并证明该算法的收敛性.最后,数值结果表明所提出的算法是可行有效的.(本文来源于《应用数学》期刊2019年04期）
刘海秋,高彦伟,闫得杰[4]（2019）在《基于遥感图像及工程参数的全局像移探测算法》一文中研究指出相邻两片成像传感器的拼接区能够形成具有相同目标景物的图像,是提炼像移信息的关键,具有相同目标景物的图像并非贯穿于每次成像任务全程,无相同目标景物期间的像移估计问题仍然存在。提出基于遥感图像及工程参数的全局像移探测算法,试图对包含无相同目标景物期间在内的像移进行全覆盖探测。根据拼接区成像特点,将成像过程分为无相同目标景物和有相同目标景物两个阶段:在无相同目标景物阶段,利用工程参数计算像移的低频分量,建立基于拼接区图像和像移低频分量的目标函数,衡量像移曲线与低频分量之间的偏离程度;采用最速下降法搜索偏离度最小值点,作为无相同目标景物期间像移的最优估计;推导有相同目标景物期间的像移计算公式,利用无相同目标景物期间的估计值求解像移。以XX-1号空间光学遥感器为实验对象,检测到0.133 Hz、7 pixels左右的像移,可探测的时间范围包含最初226 ms的无相同目标景物阶段,且显着削弱了盲点处的像移测量偏差。实验结果证明,提出的算法能够对包含无相同目标景物期间的全局像移进行有效测量。(本文来源于《应用光学》期刊2019年05期）
朱荣华,葛广英,张广世,申哲,孙群[5]（2019）在《基于Census变换和多扫描线优化的半全局立体匹配算法》一文中研究指出为了解决局部匹配算法误匹配率高的问题,提出一种基于AD-Census变换和多扫描线优化的半全局匹配算法。首先,通过绝对差AD算法与Census变换相结合作为相似性度量函数计算初始匹配代价,并构建动态交叉域聚合匹配代价;然后在代价聚合计算阶段,将一维动态规划的代价聚合推广到多扫描线优化,利用上下左右四个方向逐次扫描进行匹配代价聚合的计算,并引入正则化约束以确保匹配代价聚合的一致性,大大减少初始代价中的匹配异常点;最后,运用简单高效的胜者为王策略选出像素点在代价聚合最小时对应的视差,并在视差细化阶段,采用左右一致性检测和抛物线拟合方法进行后续处理以提高立体匹配的正确率。实验结果证明,该算法可获得高匹配率的视差图并且耗时较少。(本文来源于《光电子·激光》期刊2019年09期）
丁帅,陈苗苗,王猛,谷志珉,任峰[6]（2019）在《基于RRT*算法的水下机器人全局路径规划方法》一文中研究指出针对海洋环境的复杂性,考虑水下机器人能量的局限性,为减小洋流环境中作业全程水下机器人的能量消耗,以某水下机器人为研究对象,设计实现基于RRT*的路径最短和能耗最低的路径规划算法;并进行包括RRT*算法和RRT算法在复杂环境下的对比、不同洋流流速环境中水下机器人路径最短和能耗最低路径规划的仿真模拟。最后在水池中,利用实验室现有的水下机器人平台进行了真机实验。仿真测试和真机实验结果表明:所设计的基于RRT*的路径最短和能耗最低的路径规划算法可行有效。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年17期）
周家萱,徐常凯[7]（2019）在《基于粗糙集全局离散和粒子群算法的启发式航材订货模型》一文中研究指出为了解决目前航材订货模型单纯依托人为经验,对航材消耗规律变化反应滞后且可信度不高工作量过大的问题,提出在原始订货模型的框架下,使用PAM聚类、粗糙集全局离散和粒子群算法,计算模型中的航材分类、属性离散和区间权重,从而建立启发式航材订货模型,并在测试集上对比新老模型的均方离差。结果表明,启发式航材订货模型可以使人摆脱依靠经验确定模型的繁琐工作,并且能有效提高模型的准确性和及时性,从而提高航材订货工作效率。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
马伟丽,王健,孙文潇[8]（2019）在《曲率约束的激光点云全局优化配准算法》一文中研究指出针对对于多视角下测得的散乱点云数据,ICP算法存在不稳定性和易收敛到局部最优的问题,提出基于曲率特征的ICP改进算法。该方法首先引入随机抽样一致性算法查找特征点,以距离最近为判断依据获得特征点对,然后利用四元数法计算配准参数,最后基于模拟退火法得到全局最优配准参数完成点云精确配准。实验表明,与传统ICP算法相比,改进的ICP算法可以有效提高点云配准的稳定性和精度。(本文来源于《遥感信息》期刊2019年04期）
郑爱媛[9]（2019）在《全局视域下约束性载荷感知局向风险抗毁算法》一文中研究指出当前由云计算和大数据引发的网络载荷出现延迟、阻塞等业务失效风险问题日益凸显。为解决此问题,传统算法研究的焦点是通过提取冗余带宽资源来实施风险把控,但是算法的成效仅限于局部性。故考虑从全局适应性角度出发,依托软件定义胖树数据中心网络功能结构的优势,统筹分析如何运用全局网络中软硬件可用开销资源,用以抗毁随机突发模式下具有重载风险数据流载荷在调度过程中所面临的潜在局向瓶颈风险。所构思的抗毁算法在为局向风险计算可调度开销资源期间始终与网络状态保持同步。相对于传统研究,抗毁算法具备良好的动态适应性。测试数据表明,抗毁算法规划的局向方案在多个指标考察中均保持了长效的优势,具备显着的抗毁成效。同时,由于抗毁算法摆脱了对开销资源的依赖,进一步增强了算法在复杂多变网络环境中的实用性。(本文来源于《四川理工学院学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
毕略,孙文心,熊伟丽[10]（2019）在《一种基于全局信息保持的局部线性嵌入算法及应用》一文中研究指出局部线性嵌入(LLE)作为一种经典的流形学习算法,能够得到高维空间的低维流形,但对近邻样本数选择敏感,缺乏全局结构保持能力.为解决此问题,提出了一种改进的LLE算法.在综合考虑样本间差异和数据全局代表性的基础上,通过引入离散度保持项和全局权重指标,提高了算法在降维重构过程中的信息挖掘能力,并降低了对噪声的敏感度,克服了传统LLE算法只关注局部流形特征而忽略全局结构的缺陷.数值仿真和小麦籽粒蛋白质含量软测量的应用仿真验证了该算法的有效性和优越性.(本文来源于《信息与控制》期刊2019年04期）
全局的算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
采用无监督聚类算法实现对学生成绩的评价分析。在给定的聚类个数区间内,全局K-means聚类算法对学生成绩数据进行聚类,得到不同聚类个数下的成绩分类结果;结合聚类有效性指标自动地确定出最佳聚类数目,实现对学生多科成绩数据的无监督分类。实验结果表明,本方法能够发现不同成绩聚类结果之间的差异,揭示影响数据分布的主要因素,平衡了数据的所有属性对最终的分析结果的影响,同时避免了手动分析中结果容易产生较大偏差的问题。对指导学生选修课程、教师对个人的教学方法进行调整以及改善学校教学质量和提升学生成绩都具有重要作用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
全局的算法论文参考文献
[1].朱洋洋.混合花粉算法求解全局优化问题[J].计算机与现代化.2019
[2].谷欣超,徐福祥,杨勇,曲福恒.基于全局K-means算法的高校学生成绩分析[J].长春理工大学学报(自然科学版).2019
[3].张博,高岳林.求二次比式和问题全局解的一个新的确定性算法[J].应用数学.2019
[4].刘海秋,高彦伟,闫得杰.基于遥感图像及工程参数的全局像移探测算法[J].应用光学.2019
[5].朱荣华,葛广英,张广世,申哲,孙群.基于Census变换和多扫描线优化的半全局立体匹配算法[J].光电子·激光.2019
[6].丁帅,陈苗苗,王猛,谷志珉,任峰.基于RRT*算法的水下机器人全局路径规划方法[J].舰船科学技术.2019
[7].周家萱,徐常凯.基于粗糙集全局离散和粒子群算法的启发式航材订货模型[J].空军工程大学学报(自然科学版).2019
[8].马伟丽,王健,孙文潇.曲率约束的激光点云全局优化配准算法[J].遥感信息.2019
[9].郑爱媛.全局视域下约束性载荷感知局向风险抗毁算法[J].四川理工学院学报(自然科学版).2019
[10].毕略,孙文心,熊伟丽.一种基于全局信息保持的局部线性嵌入算法及应用[J].信息与控制.2019