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An Iterative Global Optimization Algorithm for Potential Energy Minimization

机译：潜在能量最小化的迭代全局优化算法

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作者
N. P. Moloi; M. M. Ali;
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年度 2003
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1. An iterative global optimization algorithm for potential energy minimization [J] . Moloi NP, Ali MM Computational optimization and applications . 2005,第2期

机译：潜在能量最小化的迭代全局优化算法
2. Efficient Geometry Minimization and Transition Structure Optimization Using Interpolated Potential Energy Surfaces and Iteratively Updated Hessians [J] . Zheng Jingjing, Frisch Michael J. Journal of chemical theory and computation: JCTC . 2017,第12期

机译：使用插值潜在能量表面和迭代更新的Hessians有效几何最小化和转换结构优化
3. A GA-Simplex Hybrid Algorithm for Global Minimization of Molecular Potential Energy Functions [J] . HELIO J.C. BARBOSA, CARLILE C. LAVOR, FERNANDA M.P. RAUPP Annals of Operations Research . 2005,第期

机译：用于分子势能函数全局最小化的GA-单纯形混合算法
4. A GENERAL GLOBAL OPTIMIZATION ALGORITHM FOR ENERGY MINIMIZATION FROM STEREO MATCHING [C] . Xiaofei Huang Asian Conference on Computer Vision(ACCV 2004) vol.1; 20040127-30; Jeju(KR) . 2004

机译：立体匹配的最小化能量的通用全局优化算法
5. Global free energy minimization by top down hierarchical dissection of smoothed potential energy landscapes. [D] . Gans, Jason David. 2002

机译：通过自上而下的分层剖析平滑的势能图景，将全球自由能最小化。
6. Hybridization of Taguchi and Genetic Algorithm to minimize iteration for optimization of solution [O] . P.A. Vaghela, J.M. Prajapati 2019

机译：Taguchi和遗传算法的混合可最大程度地减少迭代以优化解决方案
7. Correction: Sato, M., et al. Total Optimization of Energy Networks in a Smart City by Multi-Population Global-Best Modified Brain Storm Optimization with Migration, Algorithms 2019, 12, 15 [O] . 2019

机译：纠正：佐藤，M.等人。多人全球最佳修改脑风暴优化与迁移的智能城市能源网络总量优化，算法2019,12,15

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