遺傳算法的參數(shù)分析-wenkub.com
2024-08-31 17:24 本頁面
【正文】 面對實(shí)際應(yīng)用中紛繁復(fù)雜的矩陣特征值問題，現(xiàn)有的算法及計(jì)算機(jī)硬件、軟件常常望之興嘆，今后的研究工作依舊任重而道遠(yuǎn)。作為對冪法的補(bǔ)充，利用矩陣的 WC? 函數(shù)，提出了另一種求非負(fù)方陣的最大特征值及最大特征向量的迭代算法，也就是 WC? 方法。 表 時(shí)間表 時(shí)間 地點(diǎn) 任務(wù) 性格 5 6 7 8 應(yīng)用程序模塊 容錯(cuò)模塊 決策模塊 資源 /權(quán)限模塊 攻擊者 太原科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 3 結(jié)論 本文介紹了當(dāng)前解決各類矩陣特征值問題的方法，特別的研究了計(jì)算矩陣特征值問題的幾種經(jīng)典的算法，具體研究了冪法、反冪法、 Jacobi 方法、 QR 方法的基本思想、算法并用 MATLAB 編制程序?qū)崿F(xiàn)該算法， 對運(yùn)行出來的結(jié)果進(jìn)行分析從而比較這幾種算法的優(yōu)缺點(diǎn)。 太原科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 2 第 2 章 遺傳算法簡介 本章主要介紹了遺傳算法產(chǎn)生的背景，遺傳算法的發(fā)展及研究狀況，以及本文的主要工作。 遺傳算法的產(chǎn)生背景 本章主要介紹了遺傳算法產(chǎn)生的背景，遺傳算法的發(fā)展及研究狀況，以及本文的主要工作。該算法框架具有較強(qiáng)的 通用性，適合于 TSP、頂點(diǎn)著色問題、 Jobshop 調(diào)度問題、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題、系統(tǒng)建模等一大類非數(shù)值優(yōu)化問題。 本文針對解空間為有限空間的非數(shù)值優(yōu)化問題，提出了求解這些問題的思維進(jìn)化計(jì)算通用算法框架。 太原科技大學(xué) 畢 業(yè) 設(shè) 計(jì)（論 文） 設(shè)計(jì) (論文 )題目： 遺傳算法的參數(shù)分析 姓 名 ___ 張 心 悅 __ 學(xué)院（系） 應(yīng)用科學(xué)學(xué)院 專 業(yè) _信息與計(jì)算科學(xué) 班 級 041801 指導(dǎo)教師 ___ 劉 斌 ___ 年 月 日 太原科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書 （由指導(dǎo)教師填寫發(fā)給學(xué)生） 學(xué)院（直屬系）： 時(shí)間： 年 月 日 學(xué) 生 姓 名 指 導(dǎo) 教 師 設(shè) 計(jì)（論文）題目 主要研 究內(nèi)容 研究方法 主要技術(shù)指標(biāo) (或研究目標(biāo) ) 主要參考文獻(xiàn) 說明：一式兩份， 一份裝訂入學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）內(nèi) ，一份交學(xué)院（直屬系）。首先針對這些非數(shù)值優(yōu)化問題的特點(diǎn)，抽象出它們的通用編碼。實(shí)際應(yīng)用中將具體非數(shù)值優(yōu)化問題合理轉(zhuǎn)化，設(shè)計(jì)編碼與解碼策略，定義該問題的特征和信息矩陣等概念，就可以直接應(yīng)用該框架。 遺傳算法產(chǎn)生的生物學(xué)基礎(chǔ) 本章主要介紹了遺傳算法產(chǎn)生的背景，遺傳算法的發(fā)展及研究狀況，以及本文的主要工作。 遺傳算法的基本流程 本章主要介紹了遺傳算法產(chǎn)生的背景，遺傳算法的發(fā)展及研究狀況，以及本文的主要工作。 本文所研究的這幾種經(jīng)典的算法都能有效的解決矩陣特征值問題，但是隨著科技的發(fā)展，電腦硬件不斷提高，人們對于計(jì)算的速度，結(jié)果的精確度，算法的簡潔度都有了更高的要求。 WC? 方法的收斂速度常快于冪法。 太原科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 4 參考文獻(xiàn) [1] 徐成賢，陳志平，李乃成 .近代優(yōu)化方法 [M].北京：科學(xué)出版社 ,～ 27. [2] Isidori A. Nonlinear control systems[M].2nd,New York:Springer Press,～ 33. [3] 王俊偉，汪定偉 .微粒群算法中慣性權(quán)重的實(shí)驗(yàn)與分析 [J].系統(tǒng)工程學(xué)報(bào) ,2020,20(2):194～ 198. [4] Reynolds C W, Locks F. Adistributed behavioral model [J],Computer Graphic,1987,21(4):25～ 30. [5] 肖龍光 .部分智能優(yōu)化算法的改進(jìn)及其數(shù)學(xué)理論分
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