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解非线性优化问题GM(1,1)模型的多子群遗传算法  
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【英文篇名】 A Multi- subgroup Genetic Algorithm for Solving GM( 1,1)Model of Nonlinear Optimization Problem
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【作者】 刘兵兵; 郝庆一;
【英文作者】 LIU Bing-bing; HAO Qing-yi; School of Mathematics and Computation Science; Anqing Teachers College;
【作者单位】 安庆师范学院数学与计算科学学院;
【文献出处】 安庆师范学院学报(自然科学版) , Journal of Anqing Teachers College(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2015年 03期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 GM(1; 1)模型; 非线性优化问题; 均值白化; 多子群遗传算法; 全局最优解;
【英文关键词】 GM(1; 1) model; nonlinear optimization problem; mean whitenization; multi-subgroup genetic algorithm; global optimal solution;
【摘要】 针对非线性优化问题约束条件中待定参数的时间序列数据,首先使用GM(1,1)方法进行建模预测得到参数的预测值,进而将参数预测值代入原问题中提出一个确定型的非线性优化问题。对该确定型问题设计了一个多子种群并行进化的遗传算法进行求解,在分析所提算法的收敛性的基础上,给出了初步的数值算例。数值算例实验结果表明:该算法能够较为精确地获得预测型非线性优化问题的(近似)全局最优解。
【英文摘要】 According to the historical data of the time series of the constraints parameters in the nonlinear optimization problem,the values of the constraints parameters are modeled and predicted using GM( 1,1) method. Substituting the predicted values of the parameters into the grey nonlinear optimization problem,we obtain a determinate nonlinear optimization problem. Then,we design a multi- subgroup genetic algorithm genetic algorithm to solve the resulting problem. Moreover,we analyze the convergence of our metho...
【基金】 安徽省高校省级自然科学基金重点项目(KJ2014A139)
【更新日期】 2015-09-30
【分类号】 TP18
【正文快照】 灰色非线性优化问题从上世纪八十年代提出以后,在实际应用中取得了初步成效[1-6]。灰色非线性优化问题可以看作是普通非线性优化问题的拓展,但又与普通非线性优化问题有着明显不同的特点:灰色非线性优化问题在处理实际问题中的贫信息不确定小样本的参数数据特别有效。关于灰色?

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