The variable HSS iteration based on the bacterial foraging optimisation algorithm
The variable HSS iteration based on the bacterial foraging optimisation algorithm
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基于细菌觅食优化算法的变量HSS迭代
DOI：
10.1504/ijcsm.2015.072969
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发表时间：
2015-11
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Yu-Lan Hu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Guo-Yan Meng;Qing-Shan Zhao;Yu-Lan Hu
在Hermitian和斜Hermitian分裂HSS迭代法中，求解大型稀疏非Hermitian正定线性方程组时，最优参数的确定是一个坚韧的问题。本文提出了具有非固定正常数的变HSS迭代法。为了获得该方法的近似最优参数，我们求解了基于细菌觅食优化BFO算法的最小化优化模型。数值实验表明，新策略是可行的，比HSS迭代法更有效。
In the Hermitian and skew-Hermitian splitting HSS iteration method, the determination of the optimal parameter is a tough task when solving a large sparse non-Hermitian positive definite linear systems. In this paper, we present the variable HSS iteration with the non-fixed positive constant. For obtaining the approximate optimal parameters of this method, we solve the minimising the optimisation model based on the bacterial foraging optimisation BFO algorithm. Numerical experiments have shown that the new strategy is feasible and effective than the HSS iteration method.
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影响因子：
3.7
作者：
Zhong-Zhi Bai;M. Benzi;Fang Chen
通讯作者：
Zhong-Zhi Bai;M. Benzi;Fang Chen
DOI：
10.2307/2003862
发表时间：
1961-11
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
R. Varga;J. Gillis
通讯作者：
R. Varga;J. Gillis
DOI：
10.1137/s0895479801395458
发表时间：
2003-01-01
影响因子：
1.5
作者：
Bai, ZZ;Golub, GH;Ng, MK
通讯作者：
Ng, MK
DOI：
--
发表时间：
--
期刊：
2006 IEEE Information Theory Workshop - ITW '06 Chengdu
影响因子：
--
作者：
Arijit Biswas;Swagatam Das;S. Dasgupta;A. Abraham
通讯作者：
Arijit Biswas;Swagatam Das;S. Dasgupta;A. Abraham
DOI：
10.1016/j.eswa.2009.05.036
发表时间：
2010
期刊：
Expert Syst. Appl.
影响因子：
--
作者：
B. Majhi;G. Panda
通讯作者：
B. Majhi;G. Panda