模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2006年
4期
538-545
,共8页
李康顺%李元香%康立山%李邦河
李康順%李元香%康立山%李邦河
리강순%리원향%강립산%리방하
粒子相空间%动力学演化算法%粒子输运理论%约束优化问题%粒子熵
粒子相空間%動力學縯化算法%粒子輸運理論%約束優化問題%粒子熵
입자상공간%동역학연화산법%입자수운이론%약속우화문제%입자적
根据输运理论中的粒子输运方程、相空间能量最小原理和熵增法则,构造一种能够高效求解带约束条件优化问题的动力学演化算法(CPDEA).并利用这种能量和熵的变化使整个粒子系统从非平衡达到平衡的理论来定义适应值函数,使得所有的个体都能够有机会参与杂交和变异,最终达到快速求出约束优化问题的所有全局最优解的目的.在数据实验中通过用该算法求解一些复杂的带约束条件的函数优化问题并得到较好的结果.同时实验还显示,该算法不仅能快速容易地求出复杂的带约束优化问题的所有全局最优解,而且还能避免求解问题的早熟现象.
根據輸運理論中的粒子輸運方程、相空間能量最小原理和熵增法則,構造一種能夠高效求解帶約束條件優化問題的動力學縯化算法(CPDEA).併利用這種能量和熵的變化使整箇粒子繫統從非平衡達到平衡的理論來定義適應值函數,使得所有的箇體都能夠有機會參與雜交和變異,最終達到快速求齣約束優化問題的所有全跼最優解的目的.在數據實驗中通過用該算法求解一些複雜的帶約束條件的函數優化問題併得到較好的結果.同時實驗還顯示,該算法不僅能快速容易地求齣複雜的帶約束優化問題的所有全跼最優解,而且還能避免求解問題的早熟現象.
근거수운이론중적입자수운방정、상공간능량최소원리화적증법칙,구조일충능구고효구해대약속조건우화문제적동역학연화산법(CPDEA).병이용저충능량화적적변화사정개입자계통종비평형체도평형적이론래정의괄응치함수,사득소유적개체도능구유궤회삼여잡교화변이,최종체도쾌속구출약속우화문제적소유전국최우해적목적.재수거실험중통과용해산법구해일사복잡적대약속조건적함수우화문제병득도교호적결과.동시실험환현시,해산법불부능쾌속용역지구출복잡적대약속우화문제적소유전국최우해,이차환능피면구해문제적조숙현상.
