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Evolving Algebraic Multigrid Methods Using Grammar-Guided Genetic Programming
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内容提要
本研究提出了一种基于语法引导的遗传编程优化代数多重网格（AMG）的方法。通过生成灵活的多重网格循环，并独立选择平滑器及其松弛权重，优化后的循环在效率和性能上显著优于传统方法。
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关键要点
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本研究提出了一种基于语法引导的遗传编程优化代数多重网格（AMG）的方法。
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该方法解决了AMG在效率上的依赖性问题，特别是对个别组件的精确选择。
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通过使用语法规则生成任意形状的灵活多重网格循环。
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在每个步骤中独立选择平滑器及其松弛权重。
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优化后的循环在效率和性能上显著优于传统的循环类型。
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