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基于模拟退火算法的遗传程序设计方法 被引量:8
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作者 胡为成 王本年 程转流 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第23期4437-4439,共3页
遗传程序设计(GP)是运用遗传算法的思想,通过生成计算机程序来解决问题的,但用它来解决大型或复杂问题时,就存在一些难以解决的问题,尤其是大量使用计算机内存和CPU时间,大大影响了工作性能。以符号回归问题为例,针对传统的遗传程序设... 遗传程序设计(GP)是运用遗传算法的思想,通过生成计算机程序来解决问题的,但用它来解决大型或复杂问题时,就存在一些难以解决的问题,尤其是大量使用计算机内存和CPU时间,大大影响了工作性能。以符号回归问题为例,针对传统的遗传程序设计方法在解决问题时所遇到的困难,提出一个基于模拟退火算法的遗传程序设计方法,进一步提高GP系统求解问题的能力。 展开更多
关键词 遗传程序设计 模拟退火算法 参数估计 适应度 符号回归
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基于遗传算法的岭回归模型在大坝安全监测中的应用 被引量:5
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作者 冯宇强 陈五一 +1 位作者 陶丛丛 王锋 《水电能源科学》 北大核心 2010年第10期51-52,127,共3页
针对大坝安全监测数据存在的多重共线性问题,利用岭回归方法建模,并采用遗传算法优化岭参数k。实例结果表明,基于遗传算法优化的岭回归较传统的最小二乘法更合理,结果更符合实际。
关键词 基于遗传算法 岭回归模型 大坝安全监测 genetic algorithm based DAM Safety Monitoring regression Model 遗传算法优化 最小二乘法 岭回归方法 线性问题 结果 监测数据 岭参数 建模
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考虑低周疲劳损伤效应的钢筋混凝土柱Park-Ang损伤修正模型 被引量:8
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作者 朱汉波 缪长青 +1 位作者 白六涛 邵越风 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期71-80,共10页
针对现有钢筋混凝土构件损伤模型存在指标上下界不收敛、疲劳效应考虑不足等问题,提出了一种考虑低周疲劳效应的Park-Ang损伤修正模型.按照非线性叠加规律,调整模型最大变形和滞回耗能效应的组合形式.考虑低周疲劳效应的影响,通过遗传... 针对现有钢筋混凝土构件损伤模型存在指标上下界不收敛、疲劳效应考虑不足等问题,提出了一种考虑低周疲劳效应的Park-Ang损伤修正模型.按照非线性叠加规律,调整模型最大变形和滞回耗能效应的组合形式.考虑低周疲劳效应的影响,通过遗传算法确定滞回耗能损伤的最优函数.以钢筋混凝土柱为研究对象,采用该修正模型进行了损伤评估,并与6种经典的损伤模型的评估结果进行了对比分析.结果表明,修正的Park-Ang模型适用于单调加载、变幅循环加载和等幅循环加载等各种加载路径的损伤评估,并且在构件失效状态的损伤计算误差小于10%,可以更准确地评估钢筋混凝土构件在任意加载路径下的损伤演化规律. 展开更多
关键词 钢筋混凝土柱 Park-Ang损伤修正模型 低周疲劳损伤效应 基于遗传算法的符号回归
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新的线性遗传程序设计方法 被引量:1
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作者 潘小海 徐蔚鸿 周恺卿 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第7期1896-1898,共3页
受其他多种线性编码的遗传程序设计算法的启发,提出一种新的编码方式的遗传程序设计——符号遗传程序设计。该编码方式具有简单、无语法限制并且能够在不增加计算量的情况下将染色体翻译成多个表达式等特点。分析与实验表明该算法具有... 受其他多种线性编码的遗传程序设计算法的启发,提出一种新的编码方式的遗传程序设计——符号遗传程序设计。该编码方式具有简单、无语法限制并且能够在不增加计算量的情况下将染色体翻译成多个表达式等特点。分析与实验表明该算法具有较高的效率和较强的稳定性。 展开更多
关键词 遗传程序设计 进化算法 符号回归 线性编码
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遗传规划的改进算法 被引量:2
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作者 牛爱光 王惠文 《运筹与管理》 CSCD 2007年第1期67-70,共4页
通过改变遗传规划算法中初始群体的生成方法,改变变异策略和修正适应度函数,对遗传规划算法进行了改进,并通过符号回归数值实验对改进后算法的性能进行了测试,且将改进后的算法与改进前以及其它改进算法进行了比较,数值实验结果表明,改... 通过改变遗传规划算法中初始群体的生成方法,改变变异策略和修正适应度函数,对遗传规划算法进行了改进,并通过符号回归数值实验对改进后算法的性能进行了测试,且将改进后的算法与改进前以及其它改进算法进行了比较,数值实验结果表明,改进后的算法有效地提高了遗传规划的效率。 展开更多
关键词 运筹学 遗传规划 改进算法 符号回归
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芳香族硝基化合物爆速的定量构效关系预测 被引量:3
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作者 何培 潘勇 +1 位作者 蒋军成 周炜 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期32-37,共6页
为提高芳香族硝基化合物爆速的预测精度,提出基于定量结构-性质相关性(QSPR)的芳香族硝基化合物爆速的理论预测方法。应用Dragon软件计算21种芳香族硝基化合物的分子描述符,利用遗传-多元线性回归方法(GA-MLR)从大量描述符中筛选出... 为提高芳香族硝基化合物爆速的预测精度,提出基于定量结构-性质相关性(QSPR)的芳香族硝基化合物爆速的理论预测方法。应用Dragon软件计算21种芳香族硝基化合物的分子描述符,利用遗传-多元线性回归方法(GA-MLR)从大量描述符中筛选出4个与爆速关系最为密切的分子描述符,建立相应的4参数线性理论预测模型,并采用内部和外部验证方式,验证模型的拟合能力、稳健性和预测能力。结果表明:训练集和测试集的平均绝对误差(AAE)分别为0.048和0.208km/s,均方根误差(RMSE)分别为0.058和0.302 km/s,所建模型具有较好的稳健性和预测性能。 展开更多
关键词 芳香族硝基化合物 爆速 定量结构-性质相关性(QSPR) 遗传-多元线性回归方法(GA-MLR) 预测
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