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
2007年
2期
194-198
,共5页
预报模型%参数优化%遗传算法%混沌%含沙量
預報模型%參數優化%遺傳算法%混沌%含沙量
예보모형%삼수우화%유전산법%혼돈%함사량
利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性,通过在遗传进化过程中加入混沌变异操作,在变量的定义域内投放大量的混沌初始群体,在实编码遗传算法进化过程中加入单纯形法学习算子,建立了一种新的混沌高效遗传算法(chaos higher efficient genetic algorithm, CHEGA).应用该法对3个非线性、高维、多峰值测试函数进行了仿真,在收敛速度和全局优化方面好于现有的简单遗传算法和改进的遗传算法.建立了水库含沙量预报模型.并将CHEGA用于求解上述模型的参数优化问题,与实数编码加速遗传算法(RAGA)、二进制加速遗传算法和随机优化算法等方法相比,CHEGA可以遍历到整个区域,较好的保持了种群的多样性,并且精度高、收敛速度快.CHEGA对求解实际水库计算模型的参数优化问题非常有效.
利用混沌映射的遍歷性和實編碼遺傳算法的全跼優化性,通過在遺傳進化過程中加入混沌變異操作,在變量的定義域內投放大量的混沌初始群體,在實編碼遺傳算法進化過程中加入單純形法學習算子,建立瞭一種新的混沌高效遺傳算法(chaos higher efficient genetic algorithm, CHEGA).應用該法對3箇非線性、高維、多峰值測試函數進行瞭倣真,在收斂速度和全跼優化方麵好于現有的簡單遺傳算法和改進的遺傳算法.建立瞭水庫含沙量預報模型.併將CHEGA用于求解上述模型的參數優化問題,與實數編碼加速遺傳算法(RAGA)、二進製加速遺傳算法和隨機優化算法等方法相比,CHEGA可以遍歷到整箇區域,較好的保持瞭種群的多樣性,併且精度高、收斂速度快.CHEGA對求解實際水庫計算模型的參數優化問題非常有效.
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