±±¾©Ê¯ÓÍ»¯¹¤Ñ§Ôº2026ÄêÑо¿ÉúÕÐÉú½ÓÊÕµ÷¼Á¹«¸æ
²é¿´: 130  |  »Ø¸´: 1
¡¾½±Àø¡¿ ±¾Ìû±»ÆÀ¼Û1´Î£¬×÷ÕßyishenÔö¼Ó½ð±Ò 0.5 ¸ö
µ±Ç°Ö÷ÌâÒѾ­´æµµ¡£

yishen

Ìú¸Ëľ³æ (ÖøÃûдÊÖ)


[×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

½ð³æ (СÓÐÃûÆø)


¡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] 291Çóµ÷¼Á +20 Y-cap 2026-03-29 25/1250 2026-04-01 23:49 by ÐÀϲ777
[¿¼ÑÐ] 289Çóµ÷¼Á +21 ÐÂʱ´ú²ÄÁÏ 2026-03-27 23/1150 2026-04-01 22:42 by peike
[¿¼ÑÐ] 286Çóµ÷¼Á +5 Sa67890. 2026-04-01 7/350 2026-04-01 19:50 by 6781022
[¿¼ÑÐ] 265Çóµ÷¼Á +11 yelck 2026-04-01 12/600 2026-04-01 19:12 by 549790059
[¿¼ÑÐ] 285Çóµ÷¼Á +7 AZMK 2026-03-30 13/650 2026-04-01 17:00 by Æß¶È²»ÐÅÈÎ
[¿¼ÑÐ] ²ÄÁÏרҵµ÷¼Á +5 À²À²À²¿Þ 2026-03-31 6/300 2026-04-01 16:48 by JourneyLucky
[¿¼ÑÐ] 0703»¯Ñ§/290Çóµ÷¼Á/±¾¿Æ¾­Àú·á¸»/¹¤¿ÆÒ²¿É +14 µ¤ÇàÄÌ¸Ç 2026-03-26 16/800 2026-04-01 15:58 by oooqiao
[¿¼ÑÐ] Çóµ÷¼Á +4 ͼ¼ø212 2026-03-30 5/250 2026-04-01 15:32 by ͼ¼ø212
[¿¼ÑÐ] 301Çóµ÷¼Á +8 axibli 2026-04-01 8/400 2026-04-01 09:51 by ÎҵĴ¬Îҵĺ£
[¿¼ÑÐ] ¸÷λÀÏʦºÃ£¬ÎÒµÄһ־ԸΪ±±¾©¿Æ¼¼´óѧ085601²ÄÁÏר˶ +12 Koxui 2026-03-28 12/600 2026-03-31 23:17 by wwytracy
[¿¼ÑÐ] 070300»¯Ñ§×¨Òµ279µ÷¼Á +10 ¹þ¹þ¹þ^_^ 2026-03-31 10/500 2026-03-31 23:13 by liu823948201
[¿¼ÑÐ] 281Çóµ÷¼Á +5 ÑÇ¿ËÎ÷good 2026-03-26 7/350 2026-03-30 20:42 by dophin1985
[¿¼ÑÐ] 279Çóµ÷¼Á +12 jµÄÁ¢·½ 2026-03-29 12/600 2026-03-30 20:30 by dick_runner
[¿¼ÑÐ] Çóµ÷¼Á +10 ¼Ò¼Ñ¼Ñ¼Ñ¼Ñ¼Ñ 2026-03-29 10/500 2026-03-30 18:34 by 544594351
[¿¼ÑÐ] 085602 »¯Ñ§¹¤³Ìר˶ 340·ÖÇóµ÷¼Á +4 qianbai11 2026-03-29 4/200 2026-03-30 11:34 by ÌÆãå¶ù
[¿¼ÑÐ] 295Çóµ÷¼Á +5 wei-5 2026-03-26 5/250 2026-03-30 08:34 by ̽123
[¿¼ÑÐ] Ò»Ö¾Ô¸±±¾©Àí¹¤´óѧ±¾¿Æ211²ÄÁϹ¤³Ì294Çóµ÷¼Á +8 mikasaµÄΧ½í 2026-03-28 8/400 2026-03-29 12:48 by Î޼ʵIJÝÔ­
[¿¼ÑÐ] 086000ÉúÎïÓëÒ½Ò©µ÷¼Á +5 Feisty¡£ 2026-03-28 9/450 2026-03-29 12:02 by longlotian
[¿¼ÑÐ] 081200-314 +3 LILIQQ 2026-03-27 4/200 2026-03-28 09:41 by ±£»¤µØÇòÄãÎÒ×öÆ
[¿¼ÑÐ] 352·Ö »¯¹¤Óë²ÄÁÏ +5 º£Äɰٴ¨Ly 2026-03-27 5/250 2026-03-28 03:39 by fmesaito
ÐÅÏ¢Ìáʾ
ÇëÌî´¦ÀíÒâ¼û