二维泊松方程的遗传PSOR改进算法

• 作者: 何怡刚 彭武 方葛丰 樊晓腾
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 泊松方程 遗传算法 并行超松弛迭代法 有限差分法
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 总论
• 页码范围: 55-64
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.62.020301

摘要

针对二维泊松方程在实际应用过程中几种常用方法存在计算量大、易发散、局部收敛等不足,提出了一种改进算法.该算法基于并行超松弛迭代法,采用遗传算法对松弛因子进行全局寻优,解决了超松弛迭代法求解泊松方程时最佳松弛因子难以确定的问题.构建了多目标适应度函数,优化了遗传算子参数,分析了算法的计算量、计算时间与误差精度,与传统方法进行了对比研究.结果表明:松弛因子对泊松方程求解的速度与精度影响显著;改进算法能减少迭代次数,节省计算时间,加快方程的求解;算法适合于求解计算量较大、精度要求较高的时域有限差分方程,而且精度要求越高,算法的性能越好,节省的时间也越多.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何怡刚	湖南大学电气与信息工程学院	426	5127	34.0	51.0
3	方葛丰		10	131	6.0	10.0
6	彭武	湖南大学电气与信息工程学院	2	4	1.0	2.0
7	樊晓腾		3	10	2.0	3.0