±±¾©Ê¯ÓÍ»¯¹¤Ñ§Ôº2026ÄêÑо¿ÉúÕÐÉú½ÓÊÕµ÷¼Á¹«¸æ
²é¿´: 126  |  »Ø¸´: 1
¡¾½±Àø¡¿ ±¾Ìû±»ÆÀ¼Û1´Î£¬×÷ÕßyishenÔö¼Ó½ð±Ò 0.5 ¸ö
µ±Ç°Ö÷ÌâÒѾ­´æµµ¡£

yishen

¶Ò»»¹ó±ö

ÓÅÐ㣡£¡ÓÐľÓУ¡£¡£¡ÓÅÐ㣡£¡ÓÐľÓУ¡£¡£¡ÓÅÐ㣡£¡ÓÐľÓУ¡£¡£¡ÓÅÐ㣡£¡ÓÐľÓУ¡£¡£¡


[×ÊÔ´] UCSDµÄ²©Ê¿ÂÛÎÄAdaptive Global Optimization with Local Search

Adaptive Global Optimization with Local Search

I Introduction .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
A Global Optimization .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
B Adaptive Global Optimization .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

C Genetic Algorithms with Local Search .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
D Parallel Genetic Algorithms with Local Search .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
E Dissertation Overview .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

II Background and Related Work .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
A Local Search .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Random Local Search .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

 Conjugate Gradient .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Stochastic Approximation .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

B Global Optimization .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Methods with Guaranteed Accuracy .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

 Indirect Methods .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Direct Methods .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
C Evolutionary Search .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Genetic Algorithms .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..


 Panmictic and Geographically Structured Genetic Algorithms .. .. ..

 GAs with Local Search .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

D Related Work .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

III Local Search with Nonadaptive Global Search .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

A De        nitions .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

B Complexity Analysis .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
C Monte Carlo vs Multistart .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Monte Carlo Complexity .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

 Multistart Complexity .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

 Comparison .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

v
D Probabilistic Multistart .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
 Complexity .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

 Comparison .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
E Summary .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
IV Test Problems and Methods .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

A WorstCase Analysis .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

 Complexity Analysis .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

 Performance Guarantees .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
B Test Problems .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Griewank .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 


 Modi        ed Griewank .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

 Rastrigin .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
C Optimization Methods .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Floating Point GA .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

 FloatingPoint Mutation .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Performance Comparisons .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
V Selective Local Search .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
A Introduction .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
B Nonadaptive Selection .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

 Fixed Frequency Local Search .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

 Elitism .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Population Size and Local Search Length .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

C Adaptive Selection .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

 Distributionbase Adaptation .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..


 Fitnessbased Adaptation .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

 Results .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..

 Discussion .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

D Summary and Discussion .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
VI Parallel Geographically Structured Genetic Algorithms .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
A Introduction .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
B A MIMD GSGA Design .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

C Complexity Analysis I .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Time Complexity .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

 Performance Analysis .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
D Complexity Analysis II .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Local Search on Random Subsets .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

 Variable Length Local Search .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

E Methods .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
F Experimental Results .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Results without Local Search .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

 Results with Local Search .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

vi
G Discussion .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
H Conclusions .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
VII Applications .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
A Neural Networks .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
B Molecular Conformation .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Introduction .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

 Parametrization .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 Results .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
C Drug Docking .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
D Summary and Discussion .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

VIIIConclusions .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
A Conclusions .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
B Implications for Biological Models .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
C Future Directions .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 GALS Hybrids .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

 MIMD GSGAs .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 
 General Issues .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 

A Generalizing the F Statistic .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 


A Formalism .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
»Ø¸´´ËÂ¥
ÒÑÔÄ   ¹Ø×¢TA ¸øTA·¢ÏûÏ¢ ËÍTAºì»¨ TAµÄ»ØÌû

loappleve

ʵϰ°æÖ÷

ÓÅÐ㣡£¡ÓÐľÓУ¡£¡£¡ÓÅÐ㣡£¡ÓÐľÓУ¡£¡£¡ÓÅÐ㣡£¡ÓÐľÓУ¡£¡£¡ÓÅÐ㣡£¡ÓÐľÓУ¡£¡£¡


¡ï¡ï¡ï ÈýÐǼ¶,Ö§³Ö¹ÄÀø

!   C:\Downloads\thesis.part1.rar: ѹËõ°üÊý¾ÝÖÐµÄ thesis.pdf CRC ʧ°Ü¡£Ñ¹Ëõ¾í±»ÆÆ»µ
!   thesis.pdf CRC ʧ°Ü¡£Îļþ±»ÆÆ»µ
!   C:\Downloads\thesis.part2.rar: ²»¿ÉÔ¤ÁϵÄѹËõÎļþÄ©¶Ë
2Â¥2007-12-27 07:36:38
ÒÑÔÄ   ¹Ø×¢TA ¸øTA·¢ÏûÏ¢ ËÍTAºì»¨ TAµÄ»ØÌû
Ïà¹Ø°æ¿éÌø×ª ÎÒÒª¶©ÔÄÂ¥Ö÷ yishen µÄÖ÷Ìâ¸üÐÂ
×î¾ßÈËÆøÈÈÌûÍÆ¼ö [²é¿´È«²¿] ×÷Õß »Ø/¿´ ×îºó·¢±í
[¿¼ÑÐ] ×Ü·Ö343£¬ÇóÉúÎïѧµ÷¼Á +3 Éî¿ÌµÄ¿­Èö 2026-03-26 3/150 2026-04-01 11:19 by Fish_lpl
[¿¼ÑÐ] 311Çóµ÷¼ÁÒ»Ö¾Ô¸ºÏ·Ê¹¤Òµ´óѧ +13 Çï¶þÊ®¶þ 2026-03-30 13/650 2026-04-01 10:56 by oooqiao
[¿¼ÑÐ] »·¾³¹¤³Ìµ÷¼Á +7 hyzzzzzzz. 2026-04-01 7/350 2026-04-01 10:42 by ¸øÄãÄã×¢ÒâÐÝÏ¢
[¿¼ÑÐ] 318Çóµ÷¼Á +8 ÆßÒä77 2026-04-01 8/400 2026-04-01 10:37 by Jaylen.
[¿¼ÑÐ] Ò»Ö¾Ô¸ ÄϾ©º½¿Õº½Ìì´óѧ £¬080500²ÄÁÏ¿ÆÑ§Ó빤³Ìѧ˶ +10 @taotao 2026-03-31 11/550 2026-04-01 09:43 by xiayizhi
[¿¼ÑÐ] ÉúÎïѧ308·ÖÇóµ÷¼Á£¨Ò»Ö¾Ô¸»ª¶«Ê¦´ó£© +3 ÏàÐűػá¹ââÍòÕ 2026-03-31 3/150 2026-04-01 02:16 by СÇཷ26
[¿¼ÑÐ] 080200ѧ˶£¬»úе¹¤³Ìרҵ277·Ö£¬Çó´ø×ߣ¡ +4 Æ¿×ÓPZ 2026-03-31 4/200 2026-03-31 20:16 by vgtyfty
[¿¼ÑÐ] 329Çóµ÷¼Á£¬Ò»Ö¾Ô¸Î÷±±¹¤Òµ´óѧ£¬²ÄÁϹ¤³Ì£¨085601£© +6 СС»úÁ鳿 2026-03-29 12/600 2026-03-31 16:58 by ¼Çʱ¾2026
[¿¼ÑÐ] 086000ÉúÎïÓëÒ½Ò© ³õÊÔ274Çóµ÷¼Á +4 С¶£µ±À´ÁË 2026-03-30 4/200 2026-03-31 16:48 by shengliu165
[¿¼ÑÐ] 286Çóµ÷¼Á +6 Faune 2026-03-30 6/300 2026-03-31 14:37 by jp9609
[¿¼ÑÐ] Ò»Ö¾Ô¸Î÷µç085401ÊýÒ»Ó¢Ò»299Çóµ÷¼Á Áù¼¶521 +4 °®³Ô´óѼÀæ 2026-03-31 4/200 2026-03-31 11:51 by ²«»÷518
[¿¼ÑÐ] 286Çóµ÷¼Á +5 ¶ªµôÀÁ¶è 2026-03-27 8/400 2026-03-31 11:27 by Delta2012
[¿¼ÑÐ] 085600²ÄÁÏÓ뻯¹¤329·ÖÇóµ÷¼Á +5 ÕâÊÇÓÐÌ«ÑôÍÛ 2026-03-25 5/250 2026-03-31 09:59 by luoyongfeng
[¿¼ÑÐ] ÉúÎïѧѧ˶£¬Ò»Ö¾Ô¸ºþÄÏ´óѧ£¬³õÊԳɼ¨338 +7 YYYYYNNNNN 2026-03-26 9/450 2026-03-30 20:29 by YYYYYNNNNN
[¿¼ÑÐ] 297Çóµ÷¼Á +17 ÌïºéÓÐ 2026-03-26 18/900 2026-03-30 18:32 by nothingͶ¸åÖÐ
[¿¼ÑÐ] »·¾³¿ÆÑ§Ó빤³Ì334·ÖÇóµ÷¼Á +6 ÍõÒ»Ò»ÒÀÒÀ 2026-03-30 8/400 2026-03-30 11:52 by yjolah
[¿¼ÑÐ] 085600£¬×¨Òµ¿Î»¯¹¤Ô­Àí£¬321·ÖÇóµ÷¼Á +5 ´ó²öС×Ó 2026-03-28 5/250 2026-03-29 08:56 by qingfeng258
[¿¼ÑÐ] 324Çóµ÷¼Á +5 hanamiko 2026-03-26 5/250 2026-03-27 10:33 by wangjy2002
[¿¼ÑÐ] 081200-11408-276ѧ˶Çóµ÷¼Á +3 ´Þwj 2026-03-26 3/150 2026-03-26 19:57 by nihaoar
[¿¼ÑÐ] »úеѧ˶310·Ö£¬ÊýÒ»Ó¢Ò»£¬Ò»Ö¾Ô¸211±¾¿ÆË«·ÇÕÒµ÷¼ÁÐÅÏ¢ +3 @357 2026-03-25 3/150 2026-03-26 16:34 by by.MENG
ÐÅÏ¢Ìáʾ
ÇëÌî´¦ÀíÒâ¼û