北京师范大学学报(自然科学版)
北京師範大學學報(自然科學版)
북경사범대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF BEIJING NORMAL UNIVERSITY (NATURAL SCIENCE)
2002年
2期
266-272
,共7页
唐世浩%朱启疆%闫广建%周晓东
唐世浩%硃啟疆%閆廣建%週曉東
당세호%주계강%염엄건%주효동
遥感%反演%先验知识%遗传算法
遙感%反縯%先驗知識%遺傳算法
요감%반연%선험지식%유전산법
分别以2类常见的遥感模型--线性光谱混合模型和GOMS模型为代表研究了遗传算法在遥感线性和非线性模型反演中的应用效果,并与逐步二次规划法等确定性搜索算法进行了比较.结果表明,遗传算法在线性遥感模型反演中的优势并不明显.而在非线性遥感模型反演中优于确定性搜索算法.这主要是因为对于线性模型来说,一般定义的代价函数为凸函数,大多优化算法可以收敛于全局最优解,相比较而言,遗传算法因其搜索效率低,故优势不明显.而在非线性模型反演中,代价函数的形式比较复杂,可能是非凸的,因此遗传算法的优势得以发挥,这也说明与一般确定性搜索算法相比,遗传算法具有更好的全局收敛性.
分彆以2類常見的遙感模型--線性光譜混閤模型和GOMS模型為代錶研究瞭遺傳算法在遙感線性和非線性模型反縯中的應用效果,併與逐步二次規劃法等確定性搜索算法進行瞭比較.結果錶明,遺傳算法在線性遙感模型反縯中的優勢併不明顯.而在非線性遙感模型反縯中優于確定性搜索算法.這主要是因為對于線性模型來說,一般定義的代價函數為凸函數,大多優化算法可以收斂于全跼最優解,相比較而言,遺傳算法因其搜索效率低,故優勢不明顯.而在非線性模型反縯中,代價函數的形式比較複雜,可能是非凸的,因此遺傳算法的優勢得以髮揮,這也說明與一般確定性搜索算法相比,遺傳算法具有更好的全跼收斂性.
분별이2류상견적요감모형--선성광보혼합모형화GOMS모형위대표연구료유전산법재요감선성화비선성모형반연중적응용효과,병여축보이차규화법등학정성수색산법진행료비교.결과표명,유전산법재선성요감모형반연중적우세병불명현.이재비선성요감모형반연중우우학정성수색산법.저주요시인위대우선성모형래설,일반정의적대개함수위철함수,대다우화산법가이수렴우전국최우해,상비교이언,유전산법인기수색효솔저,고우세불명현.이재비선성모형반연중,대개함수적형식비교복잡,가능시비철적,인차유전산법적우세득이발휘,저야설명여일반학정성수색산법상비,유전산법구유경호적전국수렴성.
