对于多参数,非线性的优化问题您一般用什么方法?(200分)

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我想用java写,基因可以用Bitset.
主要的问题是效率.
我们先把类结构构思一下,画出来.
昨天刚算是完成我们项目的任务...
 
Haha..., 等着拜读你的GA程序呢:)
 
GA 偶刚开始看GA !
up一下
用类 来实现ga算法 如何???
 
GA 偶刚开始看GA !
up一下
 
对于大规模的多参数非线性优化问题,演化计算是一个很好的方法。
你可以看看武汉大学潘正君写的一本书《演化计算》(具体题目我不记得了)。
这本书详细的介绍了演化计算的理论和实现。是国内出版的一本比较好的书籍。
对于非线性优化问题的求解,传统方法有很多缺点。比如:不通用,依赖背景知识,
需要目标函数连续可导等。我认为可以尝试EA.
 
“注意、在目前讨论约所有爬山法中,袋鼠最有希望到达靠近它出发点的山顶。
但不能保证该山项是珠穆朗玛峰,或者是一个非常高的峰。各种使用的方法都
试图找到实际全局最优值。
在模拟退火中,袋鼠喝碎了,而且随机地跳跃很长时间。但是、它渐浙
清醒了并朝着峰项跳去
在遗传算法中,有很多袋鼠,它们降落列喜玛拉雅山脉的任意地方(如果
飞行员没有迷失方向。这些袋鼠并不知道它们被设想寻找珠穆朗玛峰。但每
过几年,你就在一些高度较低的地方射杀一些袋鼠,并希望存活下束的那些是
多产的,并在那里生儿育女”。
 
呵呵,有点意思:)
 
这一段话是这里面的《演化程序——遗传算法和数据编码的结合》
作者: (美)Z.米凯利维茨 出版社:科学出版社 出版日期:2000年1月第1版
里面有若干例子,有“一个简单实用的遗传算法C代码”,超星转化中文尚可,英文转化面目全非,否则,我就把代码贴在这里了。
 
在袋鼠算法寓言中,为何要射杀袋鼠,因为如果事先知道袋鼠生存地
的海拔高度的话,还让袋鼠降落到那里岂不是白白浪费宝贵的资源。
  所以,我想象的景象是:
  “许多袋鼠降落到喜马拉雅山脉,散布在群山之间生息繁衍。随着夏
季的到来,高山冰川开始融化,冰水奔泻而下,山谷和低处坡地连同那些
地方的袋鼠都被淹没了,只有峰巅处的袋鼠幸存。”
  于是,“冰川融化”算法……
 
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