【摘 要】
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结合遗传算法全局高效搜索和牛顿法局部细致搜索的优势,充分利用一种算法的优点弥补另一种算法的不足,进而引入一种基于遗传算法和牛顿法的联合算法,并将联合算法应用于反演
【机 构】
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南京信息工程大学数学与统计学院; 中国气象局国家卫星气象中心; 南京信息工程大学大气物理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(41105057,41275111,41375115);公益性行业(气象)科研专项(GYHY201206002);面向数值预报的风云3号卫星资料实时质量监测评估关键技术与应用(CMAGJ2015Z14)
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结合遗传算法全局高效搜索和牛顿法局部细致搜索的优势,充分利用一种算法的优点弥补另一种算法的不足,进而引入一种基于遗传算法和牛顿法的联合算法,并将联合算法应用于反演地表发射率的函数关系中.结果表明,联合算法中由遗传算法提供的初始值使得牛顿法下降的速度快,且很快趋于稳定,达到精度要求;而由任意初始值提供给牛顿法,目标函数下降到一定阶段后反而有所回升,然后才保持稳定,且经和联合算法迭代相同的次数后,目标函数的值仍然非常大,远远达不到要求.因此,从可行性、计算效率上看,联合算法均优于单纯的牛顿法,是一种性能稳定,计算高效的下降方法.
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