1) maximum entropy weighting function
极大熵加权函数
2) maximum-entropy function
极大熵函数
1.
The maximum-entropy functions are used to transform the unconstrained Min-Max-Min problem into differentiable problem.
研究了一类由连续可微函数构成的无约束M in-M ax-M in问题的数值求解方法,且通过构造目标函数的极大熵函数将其转化为无约束优化问题,并建立了基本算法,给出了数值算例,表明算法是可靠和有效的。
2.
The maximum-entropy function of discrete maximum problem and the maximum-entropy function of continuous maximum problem and the penalty function are used to transform the continuous constrained minimax problem into unconstrained differentiable problem.
利用离散型极大熵函数和连续型极大熵函数以及罚函数将带约束连续型minimax问题转化为无约束可微优化问题,建立了基本算法,给出了数值算例,表明算法是可靠和有效的。
3.
Based on the penalty function methods and the idea of the maximum-entropy function,the paper introduces the transformation of this problem into unconstrained differentiable optimization one and the construction of the interval extensions of the maximum-entropy functions.
利用罚函数法和极大熵函数思想将问题转化为无约束可微优化问题,构造了极大熵函数的区间扩张并证明了它的收敛性,给出了无解区域删除原则,建立了区间极大熵算法,理论证明和实例计算表明算法是可靠和有效的。
3) maximum entropy function
极大熵函数
1.
This problem can be converted into an unconstrained optimized differential by means of maximum entropy function and penalty function.
利用极大熵函数和罚函数将问题转化为无约束可微优化问题,借助广义Krawczyk-Hansen算子建立了约束函数的区间迭代;讨论了极大熵函数和罚函数的区间扩张,证明了收敛性等性质,给出了无解区域删除原则,建立了区间极大熵算法。
2.
Firstly, a nonlinear programming problem with multiple constraints can be converted into a programming problem with single constraint via maximum entropy function.
先引入极大熵函数,将多个约束的非线性规划问题,转化为只含一个约束的规划问题。
4) maximum entropy
极大熵函数
1.
For the nonsmooth problem in the objective function,the maximum entropy function is introduced to smooth it,then a nonlinear complementarity method is applied.
针对模型中出现的非光滑问题,引入极大熵函数将其光滑化,并采用非线性互补方法求解。
5) maximum entropy function method
极大熵函数法
1.
This method attempts to overcome some drawbacks of former methods, especially the maximum entropy function method.
本文提出了求解该问题的调节熵函数法并给出了其性质及算法,该算法克服了之前一些算法,特别是极大熵函数法的Hesse阵渐趋病态的缺点。
6) Weighted Hardy-littlewood maximal function
加权Hardy-littewood极大函数
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