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基于模矢搜索和遗传算法的混合约束优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
近年,免梯度方法又开始引起大家的注意,由于不需要计算函数的梯度.特别适合用来求解那些无法得到梯度信息或需要花很大计算量才能得到梯度信息的问题.本文构造了一个基于模矢搜索和遗传算法的混合优化算法.在模矢搜索方法的搜索步,用一个类似于遗传算法的方法产生一个有限点集.算法是全局收敛的. 相似文献
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采用计算流体力学软件Fluent模拟研究了11种不同形状参数的指数型热声谐振管内二维非线性声场特性,分析了驱动频率和驱动强度对管内声压演化过程及固有频率的影响,并探索了指数管的固有频率与理论计算谐频之间的关系.研究发现:当驱动频率偏离谐振管固有频率时,管内将出现明显的"拍"现象;指数管的固有频率随驱动强度的增加而增加,呈现硬弹簧效应,但驱动强度对固有频率的影响较小并且在任何驱动下指数管的固有频率均小于理论计算谐频.针对所研究的指数型管,获得了其固有频率与理论计算谐频之间的关系式.结果表明,相同驱动下,形状参数m值约等于2.8的指数管所能获得的压力幅值及压比最大,且m=2.8指数管的固有频率与理论计算谐频之间的关系式与其他管型略有不同. 相似文献
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本构造一个求解非线性无约束优化问题的免梯度算法,该算法基于传统的模矢法,每次不成功迭代后,充分利用已有迭代点的信息,构造近似下降方向,产生新的迭代点。在较弱条件下,算法是总体收敛的。通过数值实验与传统模矢法相比,计算量明显减少。 相似文献
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