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在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。
在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。
发布时间:
2025-05-13 11:46:44
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1.
在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。
2.
基于梯度的数值优化算法容易陷入局部最优解,不适用于求解复杂系统的全局最优解。()
3.
凸优化的任何局部最优解就是全局最优解。
4.
在用遗传算法解决TSP问题时,下列说法中正确的有( )。
5.
基因遗传算法的终止
6.
请简述优化设计中局部最优解和全局最优解的区别。
7.
基因遗传算法的组成部分包括
8.
用贪婪算法解决零钱兑换问题时,总能找到问题的最优解
9.
动态规划算法适用于解最优化问题,以下哪个不是动态规划法解决问题的步骤( )A、找出最优解的性质,并刻画其结构特征B、递归地定义最优值C、以自顶向下的方式计算出最优值D、根据计算最优值时得到的信息,
10.
1基因遗传算法的组成部分包括()。
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