本文關(guān)鍵詞：人工智能方法在醫(yī)學(xué)圖像處理中的研究新進展，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《廣西醫(yī)科大學(xué)》 2015年

基于約束分類優(yōu)化算法的人群流行病學(xué)空間分布模型仿真研究

農(nóng)杰  

【摘要】：關(guān)于約束優(yōu)化的問題研究是在進行科學(xué)研究和工程計算中常常遇到的數(shù)學(xué)規(guī)劃方面的問題,這幾年來,如何求解有關(guān)約束優(yōu)化的問題逐漸發(fā)展成為了進化算法相關(guān)的計算模型。本文就需要利用約束優(yōu)化研究為基礎(chǔ),運用分類優(yōu)化的方法來建立分析模型,研究人類流行病學(xué)的空間分布模型。從二十世紀五十年地開始,計算非線性的約束優(yōu)化的方法各種各樣,隨著電子計算機的出現(xiàn)和發(fā)展,對于非線性的約束優(yōu)化方法起到了很大的促進作用,不過,計算這一類問題都需要遵循一個原則,就是將非線性約束轉(zhuǎn)化為無約束的優(yōu)化算法來解決,經(jīng)過計算單個或是多個問題從而解決非線性的約束優(yōu)化問題。我們所采用的是自適應(yīng)的粒子群優(yōu)化算法,通過這種方法來解決無約束的優(yōu)化,并且通過拓展使用粒子群法,進而來解決非線性的約束優(yōu)化問題。本文的主要工作有以下幾點：(1)通過拓展和研究,把粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用到解決非線性的約束優(yōu)化上,第一步建立相似的函數(shù),接著與粒子群優(yōu)化算法相互參照,從而將原問題的子問題引出,并且研究拉格朗日函數(shù)中的乘子以及懲罰因子改正后的方程。通過使用價值函數(shù)法以及濾子法,研究試探是否可以被接收的過程,同時能夠給試探的步驟增加被接受機會。通過運用自適應(yīng)的粒子群優(yōu)化算法這個方法來解決非線性的約束優(yōu)化的問題,同時能夠判斷這個算法的收斂性。(2)建立一般化的非線性約束優(yōu)化模型：主要是運用粒子群優(yōu)化算法,計算包含非線性式子的方法,將非線性問題簡單化。具體是通過導(dǎo)入松弛變量、通過使用積極集的方法把不等式的約束問題變化成為等式的約束優(yōu)化,并使用相同的辦法約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)變成無約束的優(yōu)化問題來解決。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：廣西醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R181
【目錄】：

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