1) k-order optimization algorithm
k阶优化算法
1.
The k-order optimization algorithm is also analysed in detail.
本文还详细分析了k阶优化算法,并证明了其近似比为k/(k+1),最后编程模拟了该算法的实现过程,并对结果进行了分析。
3) Zero order optimization algorithm
零阶优化算法
4) first order optimization algorithm
一阶优化算法
1.
The optimization mathematics model is solved with the zero and first order optimization algorithms.
针对第三水准"大震不倒"的抗震设防目标,提出一种在强震作用下建筑结构的优化设计方法,依据"用相同的投资获最好的设计"的设计理念,建立了在强烈地震波的作用下,建筑结构最大的层间相对位移最小化作为优化目标,同时满足体积约束的优化数学模型,并采用动力有限元分析模型和高效的显式动力分析方法进行结构分析获得最大的层间相对位移,采用零阶和一阶优化算法分别求解优化数学模型,在显式动力分析软件ANSYS/LS-DYNA的基础上进行二次开发,实现了一个三维框架结构的抗震优化设计,数值结果表明该方法能获得较高质量的解,经优化设计后建筑结构的抗震性能得到了很大的改善,具有现实的工程意义。
5) algorithm for the dynamic K best paths with multiple aims and constraints
有约束多目标优化动态K最优路算法
6) k-FT Optimal Scheduling Algorithm
K错误模式的容错优化算法
补充资料：计算算法的最优化
计算算法的最优化
ptimization of computational algorifans
计算算法的最优化【。洲咧匕6阅ofc咖例。柱.目习子时-d，”6;onT一Mo3a双，Ra，一eju.Teju.II.叱a几r0P盆n陇o，1 在求解应用问题或精心设计标准程序系统时最优计算算法(comPutatio几al algorithm)的选择.当解决一个具体间题时，最优策略可能不会使解法最优化，可是为优化一个标准程序或应用最简单的解法编制程序则是很直截了当的. 计算算法的最优化问题的理论提法是基于下述原则.当选择一种方法来求解一个问题时，研究人员关心的是某些特性，而且根据这些特性来选择算法，同时这个算法也能用来解决具有这些特性的其他问题.据此，在算法的理论研究中，人们引人了具有特殊性质的一类问题尸.当选择一种解法时，研究人员有一组解法M可供选用.当选用一种方法m来求解一个问题p时，得到的解会有一定的误差e(p，m).称量 E(P，m)=sllp}。(p，m)I P‘P为在这类问题P中方法m的误差(en刀r of the nrth-od)，同时，称量 E(p，M)一惑E(p，m)为M中方法在尸中误差的最优估计(。Ptimal estirnateof the error).如果存在一种方法，使得 E(P，m。)=E(P，M)，那么称这个方法为最优的(optirnal).研究计算算法最优化问题的一个方案可以追溯到A .H .KQJLMoropoB(【2」)，所考虑的是计算积分 1 ‘(f)一Jf(x)dx 0问题的集合，给定的条件是}f(时}成A，其中M是所有可能求积 N ‘(f)澎，万:C，f(x，)的集合·每一种求积由总数为ZN的cj和礼确定.由具有所需精度的某函数类重新生成一个函数所需要的最小信息量(见【2]，「31)也可以包含在这个方案中.这个问题的一个更详细的阐述可查阅【4]，它指出在特定意义下实现算法的工作量与应用的存储量同样大.最优算法仅对极少数类型问题存在(汇1」)，然而，对大量计算问题，已经建立了就其渐近特性而言几乎是最优的方法(见汇5]一【8」). 对某类问题最优的计算算法特性的研究工作(见15]，【71)包含两部分:建立其特性尽可能好的具体解法，和根据计算算法的特性得出估计量(见【2]一【4]，【9】).实质上，问题的第一部分是数值方法理论的一个基本问题，而且在大多数情况下它是与最优化问题无关的研究工作.下面得到的估计通常归结为对￡摘(。
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参考词条