Zobrazeno 1 - 10
of 3 977
pro vyhledávání: '"optimal values of parameters"'
Autor:
Liu, Chein-Shan1 (AUTHOR) csliu@mail.ntou.edu.tw, El-Zahar, Essam R.2,3 (AUTHOR) er.elzahar@psau.edu.sa, Chang, Chih-Wen4 (AUTHOR) cwchang@nuu.edu.tw
Publikováno v:
Mathematics (2227-7390). 9/15/2023, Vol. 11 Issue 18, p3828. 21p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Mathematics, Vol 11, Iss 18, p 3828 (2023)
This paper proposes a dynamical approach to determine the optimal values of the parameters used in each iteration of the symmetric successive over-relaxation (SSOR), accelerated over-relaxation (AOR), and symmetric accelerated over-relaxation (SAOR)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9f5acc08cf6640ccb0516f09d8eb83ab
Autor:
L.A. Demidova, M.S. Ivkina
Publikováno v:
Vestnik of Ryazan State Radio Engineering University. 69:123-134
Publikováno v:
Proceedings of the Tavria State Agrotechnological University. 19:169-175
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Mathematics, Vol 12, Iss 12, p 1808 (2024)
The symmetric successive overrelaxation (SSOR) and symmetric accelerated overrelaxation (SAOR) are conventional iterative methods for solving linear equations. In this paper, novel approaches are presented by combining a splitting–linearizing metho
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2d2b6d21ced34d109fbfefc4027ed8cc
Autor:
Liu, Chein-Shan1 (AUTHOR) csliu@ntou.edu.tw, El-Zahar, Essam R.2,3 (AUTHOR) er.elzahar@psau.edu.sa, Chang, Chih-Wen4 (AUTHOR) cwchang@nuu.edu.tw
Publikováno v:
Mathematics (2227-7390). Jun2024, Vol. 12 Issue 12, p1808. 24p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Keiji Kamei, Masumi Ishikawa
Publikováno v:
International Congress Series. 1269:193-196
Reinforcement learning is useful in location estimation, obstacle avoidance and path planning for autonomous mobile robots. We have to determine various parameters in reinforcement learning without prior information. We propose to determine the optim