求解非线性方程组的社会认知算法

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——社会认知算法求解此优化问题,实验结果表明了社会认知算法在求解非线性方程组时的可行性和有效性。     

竞选优化算法求解非线性方程组的应用研究

针对非线性方程组的求解在工程上具有广泛的实际意义,经典的数值求解方法存在其收敛性依赖于初值而实际计算中初值难确定的问题,将复杂非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,引入竞选优化算法进行求解。同时竞选优化算法求解时无需关心方程组的具体形式,可方便求解几何约束问题。通过对典型非线性测试方程组和几何约束问题实例的求解,结果表明了竞选优化算法具有较高的精确性和收敛性,是应用于非线性方程组求解的一种可行和有效的算法。     

基于混合遗传算法求解非线性方程组

将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,且综合考虑了拟牛顿法和遗传算法各自的优点,提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法。该混合算法充分发挥了拟牛顿法的局部搜索、收敛速度快和遗传算法的群体搜索、全局收敛的优点。为了证明该混合遗传算法的有效性,选择了几个典型的非线性方程组,从实验计算结果、收敛可靠性指标对比不同算法进行分析。数值模拟实验表明,该混合遗传算法具有很高的精确性和收敛性,是求解非线性方程组的一种有效算法。     

基于混合遗传算法求解非线性方程组

将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题，且综合考虑了拟牛顿法和遗传算法各自的优点，提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法。该混合算法充分发挥了拟牛顿法的局部搜索、收敛速度快和遗传算法的群体搜索、全局收敛的优点。为了证明该混合遗传算法的有效性，选择了几个典型的非线性方程组，从实验计算结果、收敛可靠性指标对比不同算法进行分析。数值模拟实验表明，该混合遗传算法具有很高的精确性和收敛性，是求解非线性方程组的一种有效算法。     

基于差异演化算法的非线性方程组求解

在科学技术和工程应用中经常遇到求解非线性方程组的问题。文中利用差异演化算法（DE）对非线性方程组进行求解,仿真实验显示了差异演化算法在求解非线性方程组时的高效性。     

求解非线性方程组的蚁群算法

研究非线性方程组的求解问题,提高有效性。针对非线性方程数与变量数一致的非线性方程组问题,当方程组是一些强非线性方程组时,传统方法易导致失败,有效率低。为了提高求解强非线性方程组的求解效率,提出一种蚁群算法的求解方法。首先将方程组问题转化为函数优化问题,然后用全局搜索速度快的蚁群算法对函数进行求解,找到最优解,最后通过具体实例进行仿真研究,结果表明蚁群算法的有效性。     

烟花算法求解非线性方程组

烟花算法是最近提出的一种效率较高的优化算法,已被用于求解众多的优化问题.给出利用烟花算法求解非线性方程组的方法.实验表明,所提出的算法对于求解变量耦合的非线性方程组比其他算法占有优势,进一步分析存在优势的原因.     

解非线性方程组的多目标优化进化算法

如何有效地求解复杂非线性方程组是进化计算领域一个新的研究问题。将非线性方程组等价地转化成多目标优化问题,同时设计了求解的多目标优化进化算法。为了提高算法的搜索能力及避免算法陷入局部最优,采用了自适应Levy变异进化算子和均匀杂交算子。计算机仿真表明该算法对非线性方程组的求解是有效的。     

一种求解非线性方程组的混合优化算法

本文针对非线性方程组的求解问题提出了一种混合算法。将修正牛顿法与最速下降法相结合。使两个方法相互最长补短,使得在迭代初始值不太好的情况下也能保证收敏性,同时加快收敛速度,数值结果表明该算法是有效的。     

求解非线性方程组的混合人口迁移算法

针对变尺度法对初始值敏感和人口迁移算法容易陷入局部极值的缺陷,结合变尺度法和人口迁移算法各自的优点,提出了一种混合人口迁移算法,用来求解非线性方程组。该混合算法不仅发挥了人口迁移算法强大的全局搜索能力,而且利用了变尺度法的局部精细搜索能力。实验结果表明,该算法不但以较高的精度求出了各种非线性方程组的解,而且鲁棒性强,收敛速度快速,是一种解决非线性方程组问题的较好方法。     

并行智能优化算法研究进展

基于种群迭代搜索的智能优化算法在农业、交通、工业等很多领域都取得了广泛的应用.但是该类算法迭代寻优的特点使其求解效率通常较低,很难应用到大规模、高维或实时性要求较高的复杂优化问题中.随并行分布式技术的发展,国内外很多学者开始着手研究智能优化算法的并行化.本文首要介绍了并行智能优化算法的基本概念;其次从协同机制、并行模型以及硬件结构3个维度综述了几类常见的并行智能优化算法,详细分析阐述了它们优点及不足;最后对并行智能优化算法的未来研究进行了展望.     

整数规划问题智能求解算法综述*

为了对大规模整数规划问题的求解方法提供参考,对基于智能算法求解整数规划问题的研究进行了分析和评述。鉴于现有算法的缺陷与不足,讨论了应用智能算法求解整数规划问题未来可能的研究方向。     

求解非线性方程组的混合粒子群算法

结合Hooke-Jeeves和粒子群的优点,提出了一种混合粒子群算法,用于求解非线性方程组,以克服Hooke-Jeeves算法对初始值敏感和粒子群容易陷入局部极值而导致解的精度不够的缺陷。该算法充分发挥了粒子群强大的全局搜索能力和Hooke-Jeeves的局部精细搜索能力,数值实验结果表明：能够以满意的精度求出对未知数具有敏感性的非线性方程组的解,具有良好的鲁棒性和较快的收敛速度和较高的搜索精度。     

Genetic production systems for intelligent problem solving

The paper discusses an evolutionary knowledge approach to intelligent problem solving. A rule-based production system is used to model the problem and the means by which the problem space should be searched. Search heuristics are modelled as production rules. These rules are redundant as there may be more than one view on the best method for building solutions. Some rules may have complex reasoning for their actions, others have none. Deciding which rule is most appropriate is solved by a genetic algorithm and ultimately only the fitter rules will survive. The approach eliminates the necessity of designing problem specific search or variation operators, leaving the genetic algorithm to process patterns independent of the problem at hand. Learning methods and how they aid evolution is also discussed: they are Lamarckian learning and the Baldwin effect. The approach is tested on a scheduling problem.     

求解复杂非线性方程组的新方法

提出了一种求解非线性方程组的数值方法,将求解非线性方程组的解转化为函数优化问题,应用粒子群优化算法求出一个近似解,将此解作为初始猜测值,进一步应用Levenberg-Marquardt（LM）算法求得更高精度的解,提高了时间效率。     

一种智能优化算法解质量评价方法

如何评价智能优化算法在有限时间内所得解的质量, 是计算智能基础研究和工程实践中都亟待解决的问题. 受序优化思想启发, 针对连续优化问题, 提出一种评价智能优化算法解质量的方法. 首先利用聚类方法对解记录均匀化分区, 然后根据适应度值分布计算对准概率作为解质量评价指标. 通过对均匀采样、非均匀采样、粒子群算法和遗传算法的寻优结果进行实验表明了所提出方法的有效性.

     

求解非线性方程及方程组的人工蜂群算法

提出了用蜂群算法求解非线性方程和方程组。通过计算几个非线性方程和方程组问题,将结果与其他算法进行比较与分析,验证了算法的有效性。     

非线性控制系统状态方程直接积分解法

鉴于非线性系统分析的核心归结为系统状态方程的求解,针对一般非线性控制系统,引入由状态量、控制量与自变量时间t为坐标构成的＂广义时态空间＂.为了求解非线性状态方程,在广义时态空间（tk,x（k）,u（k））处将方程的右端展开为（t？tk）的Taylor级数,通过直接积分获得了非线性控制系统状态方程关于自变量时间（τ=t？tk）的级数解,并证明了解的收敛性.