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相似文献
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1.
线性规划问题中,为了提高算法的求解速度,快速得到最优解,对于鞍点问题相关的鞍点算法和鞍点共轭梯度算法进行比较研究与分析。发现两种算法在计算精度和计算工作量上各有所长,文中提出将两种算法结合使用的新方法,并在计算机上编程实现,实验结果表明新方法相对两种独立的算法,求解线性规划问题解题效率更高。  相似文献   

2.
为有效解决在求解具有鞍点的无约束最优化问题时寻优算法提前终止的问题,提出了一种能克服鞍点的计算机并行计算寻优算法。该算法以共轭梯度法为基础,对该算法寻优终止的条件进一步改进,提出当算法迭代到鞍点时,选择雅克比矩阵的所有正特征值对应的特征向量所对应的方向作为新的搜寻方向,重新搜索且并行计算取最优。最后通过实例验证了该算法能成功克服鞍点,并成功收敛到函数的极小值。  相似文献   

3.
李炯城  肖恒辉  李桂愉 《计算机工程》2012,38(23):173-176,180
针对目前神经网络中的Levenberg-Marquardt反向传播(LMBP)算法在训练过程中有可能迭代到鞍点的问题,提出一种能有效克服鞍点的LMBP改进算法。计算鞍点处雅克比矩阵的正特征值对应的特征向量并将其作为新的搜索方向。通过实例对比传统LMBP算法与改进LMBP算法的效果,证明改进的算法能有效地脱离鞍点并进一步收敛到极小点处。  相似文献   

4.
《软件》2016,(8):16-19
本文通过把经典模式搜索法中模式步的思想融入到梯度法中,提出了带模式步的梯度法(Pattern Steepest Descent),克服了梯度法收敛速度变慢的缺陷。通过计算CUTEst中的测试问题对PSD算法和SD算法进行了比较。数值实验表明,对绝大数测试问题,PSD算法的计算效率优于SD算法。最后,我们对该PSD算法的理论分析做了一定的探索。  相似文献   

5.
针对鞍点求解结果收敛速度慢、CPU消耗时间较长等问题,提出一种正则化HSS预处理鞍点矩阵的多尺度算法.运用最优正则化方法确定正则参数,得到计算最优正则参数公式;通过HSS方法完成系数矩阵预处理,得到新的预处理子NHSS;为了更加具体地分析预处理后的鞍点矩阵多尺度算法特征值分布形态,择优选取预处理子参数,确保算法收敛速率.通过仿真,结果表明所提算法可以提升鞍点矩阵方程求解的收敛速率,减少计算过程的CPU占用率,具有较好的鲁棒性,在大规模线性方程运算中可进行广泛应用.  相似文献   

6.
基于求解多集分裂可行问题与非线性最优化问题的等价性,考虑Jinling Zhao and Qingzhi Yang在[1]中提出的求解SFP的共轭梯度法和Censor等在[2]中提出的梯度投影法,尝试运用共轭梯度法求解多集分裂可行问题;并且证明了所构造算法的收敛性.提出的新算法克NT求矩阵逆的缺点.初步的数值结果表明新算法对于不同的问题都能够有较快的收敛速度,具有良好的稳定性和可行性,在问题维数增大时表现得越发明显.  相似文献   

7.
为了克服分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于改进形态学梯度和自适应标记提取的分水岭新方法。用两组结构元素进行梯度计算;对重构后的梯度图像用Otsu算法提取标记;用h-minima变换修改标记图像,将各尺度下标记点的并集作为最终的标记图像;对修改的梯度图像进行分水岭变换。实验结果表明:与传统分水岭算法相比,该算法对于改善过分割现象有明显的效果,能够获得具有实际意义且更合理的分割区域。  相似文献   

8.
共轭梯度法的GPU实现   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
夏健明  魏德敏 《计算机工程》2009,35(17):274-276
提出基于图形处理单元(GPU)实现矩阵与向量相乘的新算法,只需渲染四边形一次即可实现矩阵与向量乘法。并给出实现向量元素求和的新算法,与缩减算法不同,该算法不要求向量大小为2的幂。基于这2种算法使用OpenGL着色语言(GLSL)编程,用GPU实现求解线性方程组的共轭梯度法。与Krtiger算法相比,该方法所用计算时间更少。  相似文献   

9.
鞍点在图像粘连对象分割的过程中起着非常关键的作用,目前已有若干以分割为目的的鞍点搜索算法,但在其简捷性、鲁棒性等方面仍有改善的余地。提出一种基于数学规划条件的颗粒图像鞍点搜寻新方法。该方法首先根据颗粒图像3维地貌化后得到的像素空间分布信息,利用数学规划原理提出颗粒图像的鞍点规划条件,然后根据其条件进行鞍点检测。将提出的算法应用在真实粘连颗粒图像上,实验结果表明,该算法具有较高的准判率,为颗粒图像的分割以及相关后续处理奠定了理论分析基础。  相似文献   

10.
线性二次微分对策鞍点策略的小波分析法   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究线性二次微分对策鞍点策略的数值求解问题,基于小波多尺度多分辨逼近特性,提出一种求解新方法。该方法将原问题转化为代数问题,算法简捷明了,适合于计算机求解。数值例子表明该方法是合理而可行的。  相似文献   

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