基于禁忌搜索的工程设计优化
机器学习
2016-06-21 v1 计算与语言
机器学习
摘要
本文描述了一种专门针对工程设计问题开发的优化方法。该方法基于禁忌搜索(Tabu search, TS)算法，该算法已被证明能以相对较少的目标函数评估次数找到高质量的解。虽然该方法最初是为少数设计问题设计的，但后来在未改变底层方法的情况下，已成功应用于来自不同领域的问题。本文描述了该方法及其在三个不同问题上的应用。第一个问题来自结构设计领域，第二个涉及电磁极形状的设计，第三个涉及涡轮机械叶片的设计。
引用
@article{arxiv.1606.05925,
title = {Graph based manifold regularized deep neural networks for automatic speech recognition},
author = {Vikrant Singh Tomar and Richard C. Rose},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.05925},
year = {2016}
}
备注
12 pages including citations, 2 figures