【摘 要】
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针对传统非线性方程组解法的初始点敏感、收敛性差等问题,结合遗传算法和拟牛顿法的优点,提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法.该算法具有遗传算法的群体搜索和全
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针对传统非线性方程组解法的初始点敏感、收敛性差等问题,结合遗传算法和拟牛顿法的优点,提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法.该算法具有遗传算法的群体搜索和全局收敛性,有效地克服了拟牛顿法的初始点敏感问题;同时引入拟牛顿迭代法对精英个体进行局部强搜索,克服了遗传算法收敛速度慢和精度差的缺点,使得算法具有较高的收敛速度和求解精度.选择了几个典型非线性方程组,从收敛可靠性、计算成本和适用性等指标分析对不同算法进行了比较.计算结果表明所设计的混合算法有着可靠的收敛性和较高的收敛速度与精度.
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