| 基于遗传算法的非线性系统参数优化方法 |
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| 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 |
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| 作者姓名： | 甘俊英 张有为 |
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| 作者单位： | 五邑大学,信息科学研究所,广东,江门,529020 |
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| 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。
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| 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： | 2001-04-16 |
Parametric Optimization in Nonlinear System Based on Genetic Algorithms |
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| 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 |
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| Authors: | GAN Jun-ying ZHANG You-ei |
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| 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. |
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| Keywords: | non-lineal system optimization method of parameters genetic |
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