| 面向全局优化基于分形的混合混沌优化算法 |
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| 引用本文： | 刘振军,杨迪雄. 面向全局优化基于分形的混合混沌优化算法[J]. 数学的实践与认识, 2016, 0(9): 192-202 |
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| 作者姓名： | 刘振军 杨迪雄 |
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| 作者单位： | 大连理工大学工程力学系,工业装备结构分析国家重点实验室,辽宁大连116023 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(51478086 |
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| 摘 要： | ![]()
Julia集具有分形结构,一旦确定吸引域边界上任一点,就可通向任一个吸引周期点的吸引域.Newton-Raphson法利用此性质可计算方程所有根,并可精确计算BFGS法和共轭梯度法中下降方向步长,将两种算法分别与混沌优化算法结合,因而从新的视角建立一种融合分形理论的混合混沌优化算法.研究表明,所提出算法的计算效率高于利用Wolf一维不精确搜索求得步长的混合算法,而且混合混沌BFGS算法的优化能力优于混合混沌共轭梯度算法,也说明BFGS的局部搜索能力比共轭梯度法强.
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| 关 键 词： | 混沌优化算法 分形 共轭梯度法 BFGS算法 Newton-Raphson迭代 |
Global Optimization Oriented Hybrid Chaos Optimization Algorithm Based on the Fractal Theory |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | chaos optimization algorithm fractals conjugate gradient method BFGS method Newton-Raphson iterative method |
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