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多变元非线性复杂系统的优化与模拟退火算法
引用本文:耿平,刘静,曾梅光.多变元非线性复杂系统的优化与模拟退火算法[J].东北大学学报(自然科学版),2002,23(3):270-272.
作者姓名:耿平  刘静  曾梅光
作者单位:东北大学理学院;东北大学理学院;东北大学理学院辽宁沈阳110004;辽宁沈阳110004;辽宁沈阳110004
基金项目:辽宁省自然科学基金资助项目 (9910 3 0 0 10 3 ),国家“九五”重点科技攻关项目 (98 A2 8 0 1 0 2 )
摘    要:为了解决高合金高强高韧钢的性能优化问题,以获得最佳的强度和韧性的配合,采用人工神经网络方法建立多变量与多目标函数之间的关系,并将MonteCarlo方法中的模拟退火算法与人工神经网络BP算法相结合,解决了这类复杂系统中多函数变量与多目标函数之间没有确定的解析关系因而无法进行直接优化的难题·解决了航天用高强高韧钢性能优化问题,并为解决多变元非线性复杂系统的优化问题提供了一种新的有效的方法·

关 键 词:系统优化  MonteCarlo方法  模拟退火算法  人工神经网络  BP算法  多目标函数  高强高韧钢
文章编号:1005-3026(2002)03-0270-03
修稿时间:2001年6月26日

Optimization for Multi-Variable Non-Linear Complicated System and Simulated Annealing Algorithm
GENG Ping,LIU Jing,ZENG Mei guang.Optimization for Multi-Variable Non-Linear Complicated System and Simulated Annealing Algorithm[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2002,23(3):270-272.
Authors:GENG Ping  LIU Jing  ZENG Mei guang
Abstract:To solve the optimization problem of high strength high fracture toughness steels, the relationship between multi variable and multi objective function was established by back propagation (BP) arithmetic in artificial neural network. A new method for optimization of multi variable non linear complicated system was provided by combining simulated annealing algorithm in Monte Carlo with BP algorithm of artificial neural network. This method is applied to the optimization to the high strength high fracture toughness steels.
Keywords:system optimization  Monte Carlo method  simulated annealing algorithm  artificial neural network  BP arithmetic  multi  objective function  high strength high fracture toughness steels  
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