解互補問題的一種改進的遺傳算法
發(fā)布時間：2021-07-17 16:29
隨著科技的發(fā)展,智能算法的研究飛速發(fā)展起來.由于智能算法大多是模擬了自然過程,因此或多或少存在一些缺陷.為了提升其性能,取長補短,很多混合算法應運而生.將遺傳算法與傳統(tǒng)算法相結合構造的混合算法就是其中的一種.L-M（Levenberg-Marquardt）算法是一種解優(yōu)化問題的傳統(tǒng)算法,它的結構簡單,適用范圍廣,一些學者用它構造混合遺傳算法,求解非線性方程組和函數(shù)優(yōu)化問題.而互補問題作為一種優(yōu)化問題,可以轉化為非線性方程組,進而轉化為優(yōu)化問題.因此本文主要針對解互補問題研究如何用L-M算法改進遺傳算法.第1章介紹互補問題的算法研究歷程和遺傳算法的改進方向.第2章介紹互補問題進行等價轉化的方法,以及遺傳算法和L-M算法的運算流程.第3章至第5章主要結合線性互補問題和水平線性互補問題的六個算例,分別用遺傳算法、L-M算法以及利用L-M算法改進后的遺傳算法進行數(shù)值實驗,并選用其中三個不同類型的算例詳細介紹了精確解的求解過程和轉化為等價的非線性方程組的過程.第3章借助謝菲爾德（Sheffield）遺傳算法工具箱,將求最值的通用遺傳算法簡化為求最小值的遺傳算法,并進行數(shù)值實驗,使得計算結果精度更...
【文章來源】：長春工業(yè)大學吉林省
【文章頁數(shù)】：54 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
算例1適應度進化曲線
第3章解互補問題的遺傳算法15表3-1遺傳算法運算結果算例迭代次數(shù)計算結果誤差值算例11000（2.7466e-04，1.5000，0，1.0000，1.9074e-06，0.5000）1.0459e-11算例2141（9.5368e-7，0，0，0，1）0算例3281（0，0，0，0，9.5368e-07，0，0，0，0，1.0000）0算例41000（0.3572，0.4286，0.3571）1.6068e-08算例51000（0.3750，0.4717，0.5000，0.5020，0.5010，0.5000，0.5000，0.4922，0.4685，0.3750）0.0026算例61000（0.7500，2.0000，0.2500，2.0000）3.5150e-10適應度進化情況如圖3.1—3.6所示.圖3.1算例1適應度進化曲線圖3.2算例2適應度進化曲線圖3.3算例3適應度進化曲線
第3章解互補問題的遺傳算法15表3-1遺傳算法運算結果算例迭代次數(shù)計算結果誤差值算例11000（2.7466e-04，1.5000，0，1.0000，1.9074e-06，0.5000）1.0459e-11算例2141（9.5368e-7，0，0，0，1）0算例3281（0，0，0，0，9.5368e-07，0，0，0，0，1.0000）0算例41000（0.3572，0.4286，0.3571）1.6068e-08算例51000（0.3750，0.4717，0.5000，0.5020，0.5010，0.5000，0.5000，0.4922，0.4685，0.3750）0.0026算例61000（0.7500，2.0000，0.2500，2.0000）3.5150e-10適應度進化情況如圖3.1—3.6所示.圖3.1算例1適應度進化曲線圖3.2算例2適應度進化曲線圖3.3算例3適應度進化曲線
【參考文獻】：
期刊論文
[1]線性互補問題解存在的一個正則性條件[J]. 姜興武,姜舶洋,王秀玉. 吉林大學學報(理學版). 2019(03)
[2]基于改進的遺傳算法在函數(shù)優(yōu)化中的應用[J]. 閆春,厲美璇,周瀟. 計算機應用研究. 2019(10)
[3]求解線性互補問題的Levenberg-Marquardt型算法[J]. 劉志敏,杜守強,王瑞瑩. 應用數(shù)學學報. 2018(03)
[4]GA與PSO的混合研究綜述[J]. 李紅亞,彭昱忠,鄧楚燕,龔道慶. 計算機工程與應用. 2018(02)
[5]非線性互補問題的凝聚同倫方法[J]. 徐維華,王秀玉,姜舶洋. 數(shù)學的實踐與認識. 2017(24)
[6]線性互補問題解存在的一個條件[J]. 劉銘,王明明,王秀玉. 吉林大學學報(理學版). 2017(01)
[7]解非線性互補問題的光滑牛頓方法[J]. 俞昊東. 數(shù)學的實踐與認識. 2016(23)
[8]非線性互補問題的兩種數(shù)值解法[J]. 周光輝,張從軍,張成虎,王月虎. 數(shù)學雜志. 2016(04)
[9]解非線性方程組的擬牛頓混合遺傳算法[J]. 何俊紅,趙天緒. 西北大學學報(自然科學版). 2015(03)
[10]水平互補問題二次優(yōu)化求解[J]. 王秀玉,李維娜. 長春工業(yè)大學學報. 2015(01)
碩士論文
[1]線性與非線性互補問題的若干算法[D]. 李歡歡.中南大學 2014
[2]求解非線性問題的混合遺傳算法研究[D]. 葉海.福建師范大學 2009
本文編號：3288534
【文章來源】：長春工業(yè)大學吉林省
【文章頁數(shù)】：54 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
算例1適應度進化曲線
第3章解互補問題的遺傳算法15表3-1遺傳算法運算結果算例迭代次數(shù)計算結果誤差值算例11000（2.7466e-04，1.5000，0，1.0000，1.9074e-06，0.5000）1.0459e-11算例2141（9.5368e-7，0，0，0，1）0算例3281（0，0，0，0，9.5368e-07，0，0，0，0，1.0000）0算例41000（0.3572，0.4286，0.3571）1.6068e-08算例51000（0.3750，0.4717，0.5000，0.5020，0.5010，0.5000，0.5000，0.4922，0.4685，0.3750）0.0026算例61000（0.7500，2.0000，0.2500，2.0000）3.5150e-10適應度進化情況如圖3.1—3.6所示.圖3.1算例1適應度進化曲線圖3.2算例2適應度進化曲線圖3.3算例3適應度進化曲線
第3章解互補問題的遺傳算法15表3-1遺傳算法運算結果算例迭代次數(shù)計算結果誤差值算例11000（2.7466e-04，1.5000，0，1.0000，1.9074e-06，0.5000）1.0459e-11算例2141（9.5368e-7，0，0，0，1）0算例3281（0，0，0，0，9.5368e-07，0，0，0，0，1.0000）0算例41000（0.3572，0.4286，0.3571）1.6068e-08算例51000（0.3750，0.4717，0.5000，0.5020，0.5010，0.5000，0.5000，0.4922，0.4685，0.3750）0.0026算例61000（0.7500，2.0000，0.2500，2.0000）3.5150e-10適應度進化情況如圖3.1—3.6所示.圖3.1算例1適應度進化曲線圖3.2算例2適應度進化曲線圖3.3算例3適應度進化曲線
【參考文獻】：
期刊論文
[1]線性互補問題解存在的一個正則性條件[J]. 姜興武,姜舶洋,王秀玉. 吉林大學學報(理學版). 2019(03)
[2]基于改進的遺傳算法在函數(shù)優(yōu)化中的應用[J]. 閆春,厲美璇,周瀟. 計算機應用研究. 2019(10)
[3]求解線性互補問題的Levenberg-Marquardt型算法[J]. 劉志敏,杜守強,王瑞瑩. 應用數(shù)學學報. 2018(03)
[4]GA與PSO的混合研究綜述[J]. 李紅亞,彭昱忠,鄧楚燕,龔道慶. 計算機工程與應用. 2018(02)
[5]非線性互補問題的凝聚同倫方法[J]. 徐維華,王秀玉,姜舶洋. 數(shù)學的實踐與認識. 2017(24)
[6]線性互補問題解存在的一個條件[J]. 劉銘,王明明,王秀玉. 吉林大學學報(理學版). 2017(01)
[7]解非線性互補問題的光滑牛頓方法[J]. 俞昊東. 數(shù)學的實踐與認識. 2016(23)
[8]非線性互補問題的兩種數(shù)值解法[J]. 周光輝,張從軍,張成虎,王月虎. 數(shù)學雜志. 2016(04)
[9]解非線性方程組的擬牛頓混合遺傳算法[J]. 何俊紅,趙天緒. 西北大學學報(自然科學版). 2015(03)
[10]水平互補問題二次優(yōu)化求解[J]. 王秀玉,李維娜. 長春工業(yè)大學學報. 2015(01)
碩士論文
[1]線性與非線性互補問題的若干算法[D]. 李歡歡.中南大學 2014
[2]求解非線性問題的混合遺傳算法研究[D]. 葉海.福建師范大學 2009
本文編號：3288534
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