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基于遗传算法的非线性系统参数优化方法
引用本文:甘俊英,张有为.基于遗传算法的非线性系统参数优化方法[J].五邑大学学报(自然科学版),2003,17(3):20-25.
作者姓名:甘俊英  张有为
作者单位:五邑大学,信息科学研究所,广东,江门,529020
摘    要:提出了一种基于遗传算法的非线性系统参数仿真优化方法,解决了非线性系统参数优化问题,由于遗传算法是在解空间的多个区城内进行搜索,能以较大的概率跣出局部最优,因此可找到整体最优解。仿真结果表明,该方法是一种有效的非线性系统参数优化方法。

关 键 词:非线性系统  参数优化方法  遗传算法  整体最优解  目标函数  适应值函效  搜索空间
文章编号:1006-7302(2003)03-0020-06
修稿时间:2001年4月16日

Parametric Optimization in Nonlinear System Based on Genetic Algorithms
GAN Jun-ying,ZHANG You-ei.Parametric Optimization in Nonlinear System Based on Genetic Algorithms[J].Journal of Wuyi University(Natural Science Edition),2003,17(3):20-25.
Authors:GAN Jun-ying  ZHANG You-ei
Abstract:In this paper, an optimization method of non-lineal system parameters based on genetic algorithms is presented which solves the problem of parameter optimization in non-lineal systems. As the genetic algorithms method can be used to search in various regions of a solution space, and to jump out of partial optimization by a greater probability to achieve an overall optimization. The result of simulation shows that the method is an effective one of optimization.
Keywords:non-lineal system  optimization method of parameters  genetic
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