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本文提出一种基于量子差分进化算法的识别方法。首先根据样本数据建立非线性回归模型,然后采用差分进化算法优化模型参数。方法简单直观,物理概念清楚。以函数极值优化为例进行仿真,结果表明该方法计算效率有所降低,但寻优能力明显提高,整体优化性能优于原算法。
量子差分进化算法及在函数极值优化中的应用研究
【摘 要】
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本文提出一种基于量子差分进化算法的识别方法。首先根据样本数据建立非线性回归模型,然后采用差分进化算法优化模型参数。方法简单直观,物理概念清楚。以函数极值优化为例进
【机 构】
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大庆油田电力集团供电二公司
【出 处】
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自动化技术与应用
【发表日期】
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2014年08期
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