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1.
非线性函数的混沌优化方法比较研究   总被引:16,自引:0,他引:16  
已有的混沌优化方法几乎都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器,而Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数服从两头多、中间少的切比雪夫型分布,不利于搜索的效率和能力。为此,首先根据Logistie映射混沌轨道点密度函数的特点,建立改进的混沌-BFGS混合优化算法。之后,考虑到Kent映射混沌轨道点密度为均匀分布,建立了基于Kent映射的混沌-BFGS混合优化算法。然后对五种混合优化方法——不加改进的和改进的基于Logistic映射的混沌-BFGS法,基于Kent映射的混沌-BFGS法,Monte Carlo试验-BFGS法,网格-BFGS法进行了研究,分别对3个低维和2个高维非线性复杂测试函数进行优化计算,对它们的全局优化计算效率和寻优能力做了比较,并探讨了混合优化方法全局优化性能差异的原因。结果表明,混沌优化方法是与Monte Carlo方法类似的一种随机性试验优化方法。而且,这类优化方法的计算性能至少与以下因素有关:混沌/随机序列的统计性质,优化问题全局最优点位置。  相似文献
2.
The multivalued general mixed implicit equilibrium-like problems are introduced and studied. To solve these problems, a new predictor-corrector iterative algorithm is proposed and analyzed using the auxiliary principle technique. The convergence of the suggested algorithm is also proved in weaker conditions.  相似文献
3.
非线性函数参数率定基本上都是以误差平方和目标函数为信息依据的,其过程通常包括误差平方和目标函数构建和一阶函数求导为零得其参数优值解这两步操作.本文通过研究发现以上两步操作给非线性函数参数增加了不相关的局部极优值,提出了非线性函数参数的线性化率定方法.该方法对非线性函数以参数为自变量求导,再通过导函数差分线性化,并对线性化的参数用误差平方和目标函数进行率定,然后逐步迫近非线性函数参数的最优值.本文在理论上证明了该方法的收敛性,检验了此方法的合理性、优点和效果,解决了非线性函数参数以误差平方和为目标函数增加不相关的局部极优值的理论性问题,而且该方法的实用性和效果都比较好.  相似文献
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