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摘要:
求解条件非线性最优扰动(Conditional Nonlinear Optimal Perturbation,CNOP)属约束最优化问题,一般采用基于伴随模式提供梯度信息的约束优化算法(简称ADJ)进行求解.当优化问题涉及不连续的“开关”过程时,传统优化算法的寻优能力会受到较大的影响.近年来遗传算法(Genetic Algorithm,GA)因其在非光滑优化问题中的鲁棒性备受关注,但GA的性能不仅与优化问题有关,还取决于遗传算子的配置.本文将一种新的约束GA(GA1)用于求解CNOP,并对GA1,ADJ及具有不同遗传算子配置的约束GA(GA2)求解含“开关”过程的CNOP时的性能进行了比较.数值试验结果显示,GA1和GA2的全局寻优能力明显优于ADJ,后者易于陷入局部最优;对于不同的初猜值(不同的初始种群),GA1求解的CNOP能够保持一个较为一致的空间结构,ADJ求解的CNOP呈现了明显的两种结构,一种代表的是全局CNOP,一种是局部CNOP.通过验证不同遗传策略对优化结果的影响发现,对不同的优化问题,采用合适的遗传策略以及合适的参数设置是获取更好优化结果的一种有效途径.
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文献信息
篇名 几种约束优化算法求解含“开关”过程的条件非线性最优扰动的比较
来源期刊 大气科学学报 学科
关键词 遗传算法 条件非线性最优 扰动 “开关”过程
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 短论
研究方向 页码范围 273-279
页数 7页 分类号
字数 5365字 语种 中文
DOI 10.13878/j.cnki.dqkxxb.20140506011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郑琴 解放军理工大学理学院 18 28 3.0 4.0
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条件非线性最优
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期刊影响力
大气科学学报
双月刊
1674-7097
32-1803/P
16开
江苏省南京市宁六路219号
28-405
1978
chi
出版文献量(篇)
2289
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9
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33710
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