拋物型方程反問題的遺傳算法.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩64頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、在自然科學(xué)與工程技術(shù)領(lǐng)域中有許多問題都可以用偏微分方程來描述,研究偏微分方程的數(shù)值解是解決上述問題的有力工具。偏微分方程反問題由于其源于各種實際背景以及研究領(lǐng)域的廣闊性、多學(xué)科性等特點,使得其在理論研究和實際應(yīng)用方面都有重要意義,己成為一門專門的學(xué)科。 國內(nèi)外有很多學(xué)者在這個領(lǐng)域進行研究,并利用各種數(shù)值方法和最新的研究結(jié)果來解決各種偏微分方程反問題。 但反問題在Hadamard意義下是不適定的,主要表現(xiàn)在解不連續(xù)依賴于數(shù)

2、據(jù),也就是當(dāng)方程右端項有微小變化時,所求得的近似解與真實值之間相差非常大,即不穩(wěn)定。由于反問題的非適定性與非線性,使得它的理論與求解都比正問題要困難得多,而且涉及面廣。 目前國內(nèi)外有許多求解反問題的方法,例如選擇法、擬解法、以及Tikhonov正則化等,PST(脈沖普技術(shù))與擾動方法也是求解此類問題的數(shù)值方法,但這些方法都各有不足之處。為此本文提出利用遺傳算法求解反問題的新方法。 遺傳算法是一種模擬自然界生物進化的搜索算

3、法,由于它的簡單易行、魯棒性強,尤其是其不需要專門的領(lǐng)域知識而僅用適應(yīng)度函數(shù)作評價來指導(dǎo)搜索過程,從而使它的應(yīng)用范圍極為廣泛,并且已在眾多領(lǐng)域得到了實際應(yīng)用,取得了許多令人矚目的成果,引起了廣大學(xué)者和工程人員的關(guān)注。但遺傳算法是一種新興的技術(shù),正處于發(fā)展期,雖然在應(yīng)用領(lǐng)域獲得了豐收,但其理論基礎(chǔ)還較薄弱,有許多地方需要研究和發(fā)展充實。 本文對遺傳算法理論與應(yīng)用進行了一些研究工作,在對傳統(tǒng)遺傳算法的基本結(jié)構(gòu)和基本流程的研究分析基礎(chǔ)

4、上,對傳統(tǒng)遺傳算法作了一些改進:擴展了傳統(tǒng)遺傳算法的群體概念,根據(jù)生物學(xué)上的“大量繁殖,生存競爭”的原理,細(xì)分了原來傳統(tǒng)遺傳算法的單一群體概念,提出了根據(jù)遺傳的不同階段分為兩個不同的群體——競爭群體和適應(yīng)性群體。 在此基礎(chǔ)上,提出相關(guān)的遺傳算子——繁殖因子,由此改進了傳統(tǒng)遺傳算法計算模型,并將其用在拋物型方程反問題的求解中,通過數(shù)值模擬表明,用改進后的遺傳算法求得的近似值與真實解之間具有很小的誤差,達到很理想的程度,證明在實際應(yīng)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論