【摘 要】
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遗传算法在反演概率积分法预计参数时从参数取值范围内的串集开始搜索,并使用弹性策略来维持群体的多样性,使得算法可以跨过局部收敛的障碍,向全局最优解方向进化;但这种概率
【机 构】
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山东省鲁南地质工程勘察院,自然资源部采煤沉陷区综合治理工程技术创新中心,兖州煤业股份有限公司兴隆庄煤矿
【基金项目】
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山东省重点研发计划“采煤沉陷地绿色综合治理与生态修复关键技术”项目资助(编号：2016ZDJS11A02);山东省重点研发计划“井上井下时空耦合的采煤沉陷区矸石充填动态复垦技术”项目资助(编号：2019GSF109031)
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遗传算法在反演概率积分法预计参数时从参数取值范围内的串集开始搜索,并使用弹性策略来维持群体的多样性,使得算法可以跨过局部收敛的障碍,向全局最优解方向进化;但这种概率化的寻优算法存在局部探索能力差、结果不稳定的缺陷,只能获得问题的近似最优解。模矢法是一种降梯度算法,算法局部探索能力强、收敛快;但这种算法对初值选取敏感,初值选择不当易陷入局部极值。本文提出并实现了一种模矢法与遗传算法结合的组合算法:先使用遗传算法求得参数的全局近似最优解,然后将近似最优解作为探索初值,使用模矢法获得参数的稳定、精确最优解。研究
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