【摘 要】
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工程应用中,会出现各种各样的多元非线性方程组,对于线性和连续较简单的问题,可以选择一些经典的算法,比如梯度下降算法、哈希矩阵、单纯形算法等。但是对于复杂问题,包括实
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工程应用中,会出现各种各样的多元非线性方程组,对于线性和连续较简单的问题,可以选择一些经典的算法,比如梯度下降算法、哈希矩阵、单纯形算法等。但是对于复杂问题,包括实际采样中难以避免的误差问题,需要考虑智能优化算法,例如遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、禁忌搜索、粒子群等等。本文主要研究了遗传算法在解多元非线性方程组中的应用,经过研究发现,本算法能够很好的解决实际采样的误差影响问题。
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