基于免疫进化规划的岩体渗流参数反演

岩体渗流参数反演是一个复杂的非线性函数优化的问题,采用传统优化技术及目前采用的全局优化算法--遗传算法都存在计算效率低等本质问题.本文采用更加合理的算法一免疫进化规划进行岩体渗流参数反演,并用一个算例证明了算法的有效法.     

应用混合优化算法求解一类热传导反问题

热传导反问题具有非线性,不适定性等特点,研究方法很多,但通常方法很难较好地接近全局最优.在遗传算法的基础上,研究了基于遗传算法+梯度法的混合优化算法求解一类热传导反问题.具体介绍依据目标函数如何利用上述的算法寻找最优参数组合.进行了大量仿真实验,结果显示在解决热传导反问题优化问题中,混合优化算法性能优越,具有良好的收敛性和快速性.     

用Powell方法求解不可微函数

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法.混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法.     

基于遗传算法的TOPMODEL参数优化

模型参数的确定是模型研制与应用成功与否的关键.一般采用人工经验率定和自动率定两种方法来确定.遗传算法和一般的优化算法不同,它具有全局寻优能力,是一类优秀的非线性函数优化算法.利用遗传算法来进行TOPMODEL参数优化,并和人工率定的计算结果作了简要的对比,明显地显示该方法的优点.采用遗传算法所得到的精度较高,可以类推到其他水文模型的参数优化中去.     

多流股换热器网络综合问题的优化算法设计

多流股换热器网络综合问题是一个混合整数非线性规划问题（MINLP），这类问题规模大、约束条件多，严重的非凸非线性使得目标函数存在多个局部最优解．传统的基于梯度的优化算法在求解时极易陷于局部最优．有鉴于此，本研究采用遗传算法解决此类问题，通过对遗传算法进行改进，针对简单遗传算法存在的早熟和运行参数难以确定的问题，设计了多样性保持算子和多种群进化的算法结构；计算时运行参数自适应确定，并把模拟退火算法思想引入遗传算法子代的生成中去．实例证明，采用所构造的算法可有效求解MINLP问题，并有利于寻求到全局最优解．     

基于模拟退火算法的最优控制问题全局优化

参数化后的最优控制问题是一类高维非光滑非线性约束优化问题,传统的非线性规划算法求解时存在着收敛性差、局部收敛等问题。针对上述问题,该文采用多重参数化方法处理最优控制问题,非可微精确罚函数方法处理约束条件,引入了具有良好全局收敛性的模拟退火算法求解参数化后的最优控制问题。典型的时间最优和燃料最优控制问题的求解结果表明：模拟退火算法有着可靠的全局收敛性,优于遗传算法以及序列二次规划等经典优化算法。     

改进填充函数法求解一类非线性规划全局极小点

针对带约束的非线性规划问题,构造了求解这一类优化问题的改进单参数填充函数,给出了相应的算法.理论分析和数值试验表明:构造的填充函数对参数依赖性小,全局收敛速度快.该方法对解决带约束的非线性全局优化问题是行之有效的.     

一种结合NCP函数的SQP滤子新算法

提出一种带非线性互补函数的信赖域序列二次规划滤子算法.通过引入滤子概念,避免了罚函数法中罚参数选择的困难.借助非线性互补函数简化了非线性规划问题的KKT条件,并用非线性互补函数代替滤子中的约束违反度函数,在一定的条件下证明了算法具有全局收敛性.数值试验结果表明算法是有效的.     

全局最优化的填充修正打洞函数法

研究求解全局最优化问题的算法同.在分析了已有的填充函数法和打洞函数法之后,吸取了这两类算法的优点,给出了一种求取非线性最优化问题全局最优解的填充打洞函数算法.与通常的填充函数法相比,该算法降低了对其中参数的依赖,并且具有较好的求解可操作性.数值试验显示,计算效果是满意的.     

求解静态 Stackelberg 决策问题全局优化方法

将静态Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ问题转化为目标函数带有罚函数子项的非线性优化问题的基础上，提出了基于遗传算法求解该问题的优化方法，分析了算法的全局收敛性。示例仿真表明，该算法是有效的。     

基于特征方程的蝙蝠算法分析及其改进策略

在求解复杂非线性优化问题时,蝙蝠算法因其进化机制中引入了更多可调参数因子而比粒子群算法和遗传算法等具有更好的收敛性能.然而,在其迭代过程中,一旦群体中出现"超级"蝙蝠个体,算法极易出现"迟滞"问题.针对该问题,采用特征方程方法对基本蝙蝠算法的收敛性进行了分析,在一定假设条件下,讨论了算法参数灵敏性.基于负梯度理论,通过调整算法中蝙蝠个体的速度更新策略,使其沿群体当前最优解的负梯度方向飞行,引导个体飞向全局最优解.典型benchmark函数仿真实验结果表明,改进蝙蝠算法表现出较基本蝙蝠算法和带速度权重的改进粒子群算法更好的全局寻优能力.     

求解Po-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法

构建了一个新的光滑价值函数来求解Po-函数非线性互补问题.区别于以往所构建的价值函数,构建的新的光滑价值函数不含任何光滑参数.对于Po-函数,可以得到,此价值函数的任一稳定点都是非线性互补问题的解.基于这个简单的光滑价值函数,提出了求解Po-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法.在适当的条件下,该算法的全局收敛性及局部超线性(二次收敛性)也得到了证明.     

关于优化的一种算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

基于GA-BP算法的神经网络非线性系统辨识与仿真

本文根据神经网络在非线性函数中的逼近能力,发挥遗传算法(GA)全局寻优和BP算法局部收敛结合的优势,将GA-BP算法应用于神经网络,完成系统的非线性辨识功能.仿真结果表明:基于GA-BP算法的神经网络具有良好的非线性逼近能力和泛化能力,具有较高的系统辨识精度.     

高非线性水质模型参数最优化估值的改进遗传算法实现

遗传算法是一种具有全局搜索功能的进化算法,对解决水质模型参数最优化估值问题针对性强,但该算法存在着局部早熟收敛和收敛速度慢两个不足,因此目前在水质模型参数优化中的应用主要以具有解析解形式的简单模型为主,解决多维非线性度高的综合水质模型参数最优化问题效果不佳.本文在标准遗传算法(SGA)的基础上,建立改进的实编码混合遗传算法(IRHGA),通过设定目标函数最大控制因子,运用SA算法拉伸适应度值,串行混合单纯形直接搜索算法三项主要改进措施,达到改善算法在非线性响应曲面陡峭峰谷间搜索时,不丢失最优解空间和后期有效分辨最优适应度的效果.以测试函数Rastrigin为验证,得到了已知的最优结果.最后,以高非线性水质模型的参数优化估值问题为实例进行验证,结果表明,针对非线性度高的陡峭曲面搜索,具有避免局部早熟收敛的优点.优化搜索过程中,各搜索个体全局均匀分布,对有可能被陡峭峰谷掩盖的最优点位置都能进行搜索,并且,在搜索后期接近最优点附近时,搜索分辨率高,速度比改进前更快.优化后的水质参数代入模型中,模拟所得结果与给定的实测值间误差更小,实现了高维复杂水质模型多参数的同时优化功能.该算法对其他非线性优化问题同样具有较好的适用性.     

求解不可微函数优化的一种混合遗传算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

基于多群体遗传算法的非线性最小二乘估计

由于非线性模型参数估计理论广泛使用的传统牛顿类算法对初值的敏感性,以及简单遗传算法易陷入局部最优的问题,提出了一种多群体遗传算法,它采用多个群体执行遗传算法搜索解,并且能根据各个群体在较少迭代次数中找到的最优解动态调整参数域,提高了遗传算法的性能及搜索到的解是全局最优解的可靠性.实验结果表明:新的算法是一种有效的非线性...     

利用遗传算法进行振动吸振器的优化设计

为了解决振动吸振器优化设计的非线性多维离散问题,引入了全局搜索遗传算法,以频率范围内的声功率峰值最小作为目标函数,对吸振器的位置及结构参数进行了优化设计。采用了混合编码与ｓｔｅａｄｙｓｔａｔｅ算法操作,以提高遗传算法的性能,用位移响应基础法替代传统的有限元方法计算了声功率值,节约了遗传算法的计算时间。最后以悬臂板梁为例,对算法进行了验证。     

遗传算法及其在遥感线性、非线性模型反演中的应用效果分析

分别以2类常见的遥感模型--线性光谱混合模型和GOMS模型为代表研究了遗传算法在遥感线性和非线性模型反演中的应用效果,并与逐步二次规划法等确定性搜索算法进行了比较.结果表明,遗传算法在线性遥感模型反演中的优势并不明显.而在非线性遥感模型反演中优于确定性搜索算法.这主要是因为对于线性模型来说,一般定义的代价函数为凸函数,大多优化算法可以收敛于全局最优解,相比较而言,遗传算法因其搜索效率低,故优势不明显.而在非线性模型反演中,代价函数的形式比较复杂,可能是非凸的,因此遗传算法的优势得以发挥,这也说明与一般确定性搜索算法相比,遗传算法具有更好的全局收敛性.     

求解P0-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法

构建了一个新的光滑价值函数来求解P0-函数非线性互补问题.区别于以往所构建的价值函数,构建的新的光滑价值函数不含任何光滑参数.对于P0-函数,可以得到,此价值函数的任一稳定点都是非线性互补问题的解.基于这个简单的光滑价值函数,提出了求解P0-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法.在适当的条件下,该算法的全局收敛性及局部超线性(二次收敛性)也得到了证明.