检索结果-内蒙古大学图书馆

利用增广Lagrange罚函数处理问题的约束条件,提出了一种新的约束优化差分进化算法。基于增广Lagrange惩罚函数,将原约束优化问题转换为界约束优化问题。在进化过程中,根据个体的适应度值将种群分为精英种群和普通种群,分别采用不同的变异策略,以平衡算法的全局和局部搜索能力。用10个经典Benchmark问题进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地处理不同的约束优化问题。

关键词：约束优化问题差分进化算法增广Lagrange罚函数变异策略

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基于组合遗传算法的反应动力学模型参数估计

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计算机应用 2012年第6期32卷 1704-1706,1737页

作者：龙文焦建军徐松金贵州财经学院贵州省经济系统仿真重点实验室贵阳550004 贵州财经学院数学与统计学院贵阳550004 铜仁学院数学与计算机科学系贵州铜仁554300

通过构造一个适当的适应度函数,将渣油加氢精制反应动力学模型的参数估计问题转化为一个多维优化问题,然后提出一种组合遗传算法来求解该优化问题。该算法利用混沌序列初始化种群以保证其均匀分布在搜索空间中。在每次迭代过程中随机组... 详细信息

通过构造一个适当的适应度函数,将渣油加氢精制反应动力学模型的参数估计问题转化为一个多维优化问题,然后提出一种组合遗传算法来求解该优化问题。该算法利用混沌序列初始化种群以保证其均匀分布在搜索空间中。在每次迭代过程中随机组合不同的交叉策略和变异以产生若干个新的子代个体。对四个标准数值优化问题进行了仿真实验,仿真结果表明了组合遗传算法的有效性。以石油炼制工业中典型装置催化裂化为例,对渣油加氢精制反应动力学模型的参数进行了优化,获得了满意的结果。

关键词：遗传算法渣油加氢精制反应动力学模型参数估计混沌

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非线性再生散度随机效应模型的极大似然估计及EM算法

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生物数学学报 2009年第2期24卷 355-362页

作者：张文专王学仁贵州财经学院数学与统计学院贵州贵阳550004 贵州省经济系统仿真重点实验室贵州贵阳550004 云南大学应用统计研究中心云南昆明650091

非线性再生散度随机效应模型是指数族非线性随机效应模型和非线性再生散度模型的推广和发展.通过视模型中的随机效应为假想的缺失数据和应用Metropolis-Hastings(MH)算法,提出了模型参数极大似然估计的Monte-Carlo EM(MCEM)算法,并用模... 详细信息

非线性再生散度随机效应模型是指数族非线性随机效应模型和非线性再生散度模型的推广和发展.通过视模型中的随机效应为假想的缺失数据和应用Metropolis-Hastings(MH)算法,提出了模型参数极大似然估计的Monte-Carlo EM(MCEM)算法,并用模拟研究和实例分析说明了该算法的可行性.

关键词：非线性再生散度随机效应模型极大似然估计 MCEM算法 MH算法 Newton Raphson迭代

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一类具有垂直传染与接种的DS-I-R传染病模型研究