【摘 要】
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文章提出了一种混合遗传LM算法,并将其用于求解非线性最小二乘问题,该方法利用遗传算法摆脱局部最小值,在全局极小值的领域内估计解,找到全局最小值的近似后,利用遗传算法找到的全局最优解作为LM算法的起点.像遗传算法这样的随机搜索算法可以很容易地在全局最小值附近计算出一个解,但由于搜索的随机性,需要很长时间才能收敛到精确的最小值.因此,该算法协同结合了确定性局部搜索和启发式随机全局搜索的优点,高效地计算出精确的解.利用了一个圆柱拟合的实验来验证该算法,结果表明该算法在拟合问题上有良好的性能.
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文章提出了一种混合遗传LM算法,并将其用于求解非线性最小二乘问题,该方法利用遗传算法摆脱局部最小值,在全局极小值的领域内估计解,找到全局最小值的近似后,利用遗传算法找到的全局最优解作为LM算法的起点.像遗传算法这样的随机搜索算法可以很容易地在全局最小值附近计算出一个解,但由于搜索的随机性,需要很长时间才能收敛到精确的最小值.因此,该算法协同结合了确定性局部搜索和启发式随机全局搜索的优点,高效地计算出精确的解.利用了一个圆柱拟合的实验来验证该算法,结果表明该算法在拟合问题上有良好的性能.
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