Butterfly Algorithm(나비 알고리즘)란 무엇입니까?
Butterfly Algorithm 나비 알고리즘 - In this communication, we propose a hybrid matrix decomposition algorithm (HMDA) that combines the H-matrix and butterfly algorithms. [1] This architecture supports matrices whose rows and columns are integer multiples; it is mainly used for radix-본 통신에서는 H-행렬과 버터플라이 알고리즘을 결합한 HMDA(Hybrid Matrix Decomposition Algorithm)를 제안합니다. [1] 이 아키텍처는 행과 열이 정수 배수인 행렬을 지원합니다. 행렬 전치를 사용하는 기수- <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$2^{s} $ </tex-math></inline-formula> 나비 알고리즘에 주로 사용됩니다. [2] 정방향 데이터와 역방향 데이터 간의 관계를 설정하기 위해 버터플라이 알고리즘에서 고속 푸리에 변환(FFT) 및 역 FFT 경로의 데이터 흐름을 연구했습니다. [3] 최적화 알고리즘은 수렴 속도를 높이기 위해 개선된 버터플라이 알고리즘의 새로운 버전을 기반으로 합니다. [4] 제안된 솔버는 그래프 거리 유도 입력 평가 또는 무작위 행렬-벡터 곱셈 기반 방식을 통해 큰 정면 행렬을 압축 및 인수분해하기 위해 버터플라이 알고리즘과 계층적 행렬 확장을 활용합니다. [5] MLACA는 ACA 및 버터플라이 알고리즘을 사용하여 순위 결핍 행렬을 압축합니다. [6] 르장드르-방데르몽드 행렬의 블록 분할과 버터플라이 알고리즘을 사용하여 이론상 계산 복잡도가 O(Nlog2N /loglogN)이고 실제 적용에서 O(Nlog3N)인 새로운 르장드르 변환 알고리즘을 얻습니다. [7] MLACA는 나비 알고리즘과 ACA 알고리즘을 사용하여 임피던스 매트릭스에서 잘 분리된 블록을 근사화합니다. [8]
Monarch Butterfly Algorithm 바둑 나비 알고리즘
Also the weights and the parameters associated with the summed activation functions are optimized using an efficient modified sine cosine algorithm based monarch butterfly algorithm with levy distribution optimization algorithm with better exploitation and exploration capabilities in order to improve overall identification accuracy. [1] The binary variables of unit commitment problems are handled by modifying the continuous-time nature of the monarch butterfly algorithm. [2] The Enhanced Monarch Butterfly Algorithm (EMBA) is used to boost the FNN algorithm’s efficiency. [3] the proposed topic simulation outcomes of the response of AVR assimilate with Grey wolf Optimization (GWO), Water Cycle Algorithm (WCA), Monarch butterfly algorithm (MBA), Particle Swarm Optimization (PSO), Chaotic PSO(CPSO), algorithm in terms of peak time, amplitude and settling time with performance check including IAE, ISE, and ITAE function. [4]또한 합산된 활성화 함수와 관련된 가중치 및 매개변수는 전반적인 식별 정확도를 개선하기 위해 더 나은 활용 및 탐색 기능을 갖춘 부담금 분포 최적화 알고리즘과 함께 효율적인 수정 사인 코사인 알고리즘 기반 모나크 나비 알고리즘을 사용하여 최적화됩니다. [1] 단위 확약 문제의 이진 변수는 모나크 나비 알고리즘의 연속 시간 특성을 수정하여 처리됩니다. [2] EMBA(Enhanced Monarch Butterfly Algorithm)는 FNN 알고리즘의 효율성을 높이는 데 사용됩니다. [3] AVR의 응답 시뮬레이션 결과 GWO(Gray Wolf Optimization), WCA(Water Cycle Algorithm), MBA(Monarch 나비 알고리즘), PSO(Particle Swarm Optimization), Chaotic PSO(CPSO), 알고리즘 측면에서 IAE, ISE 및 ITAE 기능을 포함한 성능 검사로 피크 시간, 진폭 및 안정화 시간. [4]