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1.
求解方程组是工程研究中的基本问题,因此将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,应用一种新的智能优化算法-布谷鸟搜索算法求解此优化问题,数值实验结果表明了该算法在求解非线性方程组时的可行性和有效性。 相似文献
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《淮北师范大学学报》2017,(4):1-6
利用绝对值函数的光滑函数将约束非线性方程组转化为一个光滑方程组,用非精确Levenberg-Mar-quardt方法求解该光滑方程组,得到一种求解约束非线性方程组的非精确Levenberg-Marquardt算法,证明该算法具有全局收敛性,并给出数值实验. 相似文献
3.
基于人工鱼群算法的复杂系统可靠性优化 总被引：1，自引：0，他引：1
由于复杂系统可靠性函数常常具有非线性的特点,因此设计既要满足可靠度又要使系统成本最小,成了优化设计中的难点。针对这一问题,提出了基于群体智能-人工鱼群算法（Artificial Fish School Algorithm,AFSA）的优化方法。给出了基于鱼群算法的可靠性的求解策略,详细探讨了鱼群算法在系统的可靠性优化计算中应用的可行性．并对非串-并联系统的可靠性分配的可靠性优化设计问题进行分析计算。结果表明该算法具有较强的局部搜索能力和较高的搜索效率,论证了该算法在复杂系统可靠性优化中的可行性和有效性。 相似文献
4.
欧谦宁 《赤峰学院学报(自然科学版)》2010,26(11):6-7
本文主要研究了数值分析中数值优化与非线性方程组求解这两个重要问题.文中首先概述了数值优化与非线性方程组的关系,然后对BFGS法的算法公式进行了改进,并对非线性方程组求解问题提出了一种改进的算法——Newton-CG算法. 相似文献
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钱树华 《邢台职业技术学院学报》2006,23(1):70-72
本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法,将方程组转换成一个优化问题。利用优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种新的混合优化算法。该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优。算法的收敛性也进行了证明,数值结果表明该算法是有效的。 相似文献
7.
钱树华 《宁夏师范学院学报》2006,27(3):38-41
本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法,将方程组转换成一个优化问题.利用优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种新的混合优化算法.该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优.通过对算法的收敛性的证明及数值分析,结果表明该算法是有效的. 相似文献
8.
钱树华 《楚雄师范学院学报》2005,20(6):14-17
本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法，将方程组转换成一个优化问题。将优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合，提出了一种新的混合优化算法。该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优，最终获得全局最优。算法的收敛性也进行了证明，数值结果表明该算法是有效的。 相似文献
9.
求解非线性互补问题的一种方法是将其转化为非光滑方程组。本文通过引进一个基于Fischer-Burmeister函数的光滑NCP函数[8],建立了求解P0函数非线性互补问题的一个新的光滑牛顿算法。这个算法在每步迭代中只需要解一个光滑方程且不要求给出具体光滑因子下降的过程。在一定的条件下,证明了该算法的全局收敛性。数值试验表明该算法是有效的. 相似文献
10.
MPRP方法是求解优化问题的一种共轭梯度算法,将其推广至求解单调非线性方程组,给出收敛性的证明,并通过数值实验表明算法是稳定和有效的。 相似文献
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王永军 《延安教育学院学报》2009,23(3):107-108
装箱问题在实际生产中应用非常广泛,文章在分析该问题特点的基础上提出了使用类CF近似算法和人工鱼群算法相结合的混合人工鱼群算法求解装箱问题,并给出了具体的算法步骤。跟遗传算法试验结果的对比表明该算法在求解装箱问题所得的结果优于遗传算法,具有良好的应用前景。 相似文献
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本文通过分析和比较粒子群和人工鱼群算法的优点和缺点,提出了一种新的混合优化算法,并用此算法求解无约束优化问题,实际仿真数值结果表明,新算法的收敛精度和收敛速度都明显优于粒子群和鱼群算法,且亦然符合动物的自然规律,是一种很高效的优化算法． 相似文献
13.
刘佳 《石家庄铁路工程职业技术学院学报》2011,(3):33-37
为改进AFSA优化精度低、运行时间长的问题,借鉴模拟退火算法中的Metropolis判别准则改进人工鱼的觅食行为,在利用人工鱼全局寻优的同时并利用模拟退火算子实施局部细化,提出一种改进的人工鱼群优化算法（SA_IAFSA）,并用于求解多峰函数的优化问题。仿真结果表明,该算法保持AFSA算法简单、易实现的特点,克服人工鱼漫无目的随机游动以及容易陷入局部最优值的缺点,显著提高算法的运行效率和求解质量。 相似文献
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针对人工鱼群算法在函数优化中存在陷入局部最优、后期收敛速度过慢及人工鱼群寻优精度低等问题,对动态分组方案的人工鱼群算法进行了研究,提出一种新的自适应人工鱼群算法。该算法利用猴群算法中的空翻行为替代鱼群的聚群和追尾行为,同时引入模糊函数,自适应调整鱼群算法的视野及步长,提高了算法的运行效率,更好地平衡了全局搜索与局部搜索之间的关系。算法在后期避免提前收敛,能够快速跳出局部最优位置,保证了寻优质量。仿真实验表明,该算法明显优于基于动态分组方案的人工鱼群算法,有效提高了寻优精度和寻优质量,避免了人工鱼群的早熟现象。 相似文献
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设计了一种新的遗传算法求解非线性方程组.该算法采用精英选择策略,能一次求出非线性方程组的所有解.数值实验结果表明,该算法具有较高的求解速度和精度,与其它传统方法比较,具有一定的优越性. 相似文献
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针对K-means算法对初始聚类中心敏感、容易收敛于局部极值和人工鱼群算法最大步长固定、寻优精度不高、后期收敛速度慢的问题,提出一种K-means和人工鱼群相结合的聚类算法。该算法将K-means聚类中心引入人工鱼群适应度函数,自动确定近似全局最优的初始聚类中心,并将其作为K-means初值详细进行局部搜索,以提高精度。同时采用淘汰机制和自适应的最大步长策略,优化人工鱼群算法性能。在Iris、Wine数据集和EPA-HTTP应用日志数据上对IAFSA KM算法进行实验仿真分析,验证了算法的有效性和可行性。 相似文献
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基于CHKS光滑函数,将非线性互补问题转化为非线性光滑方程组,再构造光滑算子,将非线性光滑方程组转化为优化问题,且构造了一个新的牛顿算法,该算法引入了非单调线搜索,并在一定条件下证明了它的全局收敛性,及在非奇异条件而非严格互补条件条件下,证明了它的局部二次收敛性。最后给出数值实验结果。 相似文献
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本文中,在假设矩阵A的奇异值大于1的条件下,给出了求解绝对值方程的一个新的光滑化梯度型算法.通过引入极大熵函数对绝对值方程进行光滑化处理,得到一个非线性光滑方程组,再引入适当的目标函数,把绝对值方程转化为无约束优化问题,进而利用共轭梯度算法对其求解,从而获得原问题的解.数值实验表明了新方法的有效性. 相似文献
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遗传算法(GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率算法,然而在GA求解过程中,往往会出现早熟现象。基于GA传统算法,结合最速下降法和惩罚函数方法,提出求解非线性优化问题的混合遗传算法(HGA)。在无约束优化和约束优化两类问题中分别使用基于最速下降法的SHGA、基于惩罚函数法的PHGA进行求解。通过数值算例验证,表明HGA在非线性优化问题中比GA传统算法具有更快的收敛速度以及更好的最优解。 相似文献