發(fā)布時(shí)間：2017-09-19 17:19

  本文關(guān)鍵詞：基于SEIV傳染病模型的函數(shù)優(yōu)化方法

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【摘要】：為了求解某些類型的復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,基于SEIV傳染病模型提出了一種新型函數(shù)優(yōu)化算法,即SEIV算法。在該算法中,假設(shè)某個(gè)生態(tài)系統(tǒng)由若干個(gè)人和動(dòng)物個(gè)體組成;每個(gè)人和動(dòng)物個(gè)體均由若干個(gè)特征來(lái)表征。該生態(tài)系統(tǒng)存在一種傳染病在人與動(dòng)物之間傳染,其傳染規(guī)律為動(dòng)物傳給人或動(dòng)物傳給動(dòng)物,這種傳染病攻擊的是個(gè)體的部分特征。每個(gè)染病個(gè)體均經(jīng)歷易感、暴露、接種或發(fā)病等階段。個(gè)體的體質(zhì)強(qiáng)弱是通過(guò)該個(gè)體的某些特征的暴露、某些特征的接種、某些特征的發(fā)病與某些特征的易感等情況綜合決定的。依據(jù)SEIV傳染病模型的疾病傳播規(guī)律構(gòu)造出了相關(guān)演化算子,其中E-E、V-V和I-I算子能傳遞強(qiáng)壯個(gè)體的特征信息,使得虛弱個(gè)體能向好的方向發(fā)展;S-E和S-S算子能使異類或同類(僅指動(dòng)物)個(gè)體之間交換信息;S-V、V-S、E-I和E-V算子能使個(gè)體獲得其他同類個(gè)體的平均特征信息,從而降低了個(gè)體陷入局部最優(yōu)解的概率;S-S算子能使個(gè)體的活躍度提高,從而擴(kuò)大搜索范圍。體質(zhì)強(qiáng)壯的個(gè)體能繼續(xù)生長(zhǎng),而體質(zhì)虛弱的個(gè)體則停止生長(zhǎng),從而確保該算法具有全局收斂性。結(jié)果表明,本算法對(duì)求解某些復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題具有較高的適應(yīng)性和收斂速度。
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院;西安建筑科技大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 函數(shù)優(yōu)化 群智能優(yōu)化計(jì)算 傳染病動(dòng)力學(xué) SEIV傳染病模型 SEIV算法
【基金】：陜西省科學(xué)技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2013K11-17) 陜西省重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(E08001) 陜西省教育廳科技計(jì)劃項(xiàng)目(12JK0789)
【分類號(hào)】：R311;TP18
【正文快照】： 0引言考慮某些類型的函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題:min f(X)s.t.gi(X)≥0,i=1,2,…,Ihi(X)=0,i=1,2,…,EX∈H，

本文編號(hào)：882923