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一種非線性回歸模型參數(shù)估計的混合基因算法

陳金山,  韋崗

陳金山, 韋崗. 一種非線性回歸模型參數(shù)估計的混合基因算法[J]. 電子與信息學(xué)報, 2001, 23(8): 819-823.
引用本文: 陳金山, 韋崗. 一種非線性回歸模型參數(shù)估計的混合基因算法[J]. 電子與信息學(xué)報, 2001, 23(8): 819-823.
Chen Jinshan, Wei Gang . A HYBRID GENETIC ALGORITHM FOR ESTIMATION OF PARAMETER OF NONLINEAR REGRESSION MODELINGS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2001, 23(8): 819-823.
Citation: Chen Jinshan, Wei Gang . A HYBRID GENETIC ALGORITHM FOR ESTIMATION OF PARAMETER OF NONLINEAR REGRESSION MODELINGS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2001, 23(8): 819-823.

一種非線性回歸模型參數(shù)估計的混合基因算法

A HYBRID GENETIC ALGORITHM FOR ESTIMATION OF PARAMETER OF NONLINEAR REGRESSION MODELINGS

  • 摘要: 提出了一種新的結(jié)合可變多面體法和基因算法的混合基因算法(HGA),它通過對問題的解空間交替進(jìn)行全局和局部搜索,達(dá)到快速收斂至全局最優(yōu)解,較好地解決了基因算法在達(dá)到全局最優(yōu)解前收斂慢的問題。非線性回歸模型參數(shù)估計的實驗表明該算法具有較好的通用性和有效性。
    Abstract: A new hybrid genetic algorithm (HGA) that incorporates the flexible polyhedron method into the conventional genetic algorithm is proposed. The HGA speeds up convergence before the genetic algorithm reachs the global optima, and achieves better performance by performing global search and local search alternatively. The experiments for parameter estimation of nonlinear regression modelings show that the HGA has better generalization and effectiveness.
    • HTML全文
  • J.C. Nash, M. Walker-Smith, Nonlinear Parameter Estimation, Marcel Dekker Inc., New York,Basel,1987, chap.1-5.[2]方開泰,張金廷,非線性回歸模型參數(shù)估計的一個新算法,應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報,1993,16(3),366-377.[3]潘正君,康立山,陳毓屏,演化計算,北京,清華大學(xué)出版社,1998,1-63.[4]D.E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Reading,MA, Addison-Wesley Publishing Company, 1989, chap. 1-3.[5]賀前華,韋崗,陸以勤,基因算法研究進(jìn)展,電子學(xué)報,1998,26(10),118-122.[6]J.M. Render, S. P. Flasse, Hybrid methods using genetic algorithms for global optimization,IEEE Trans. on System,Man, and Cybernetics (Part B). 1996, 26(2), 243-258.[7]R.I. Jennrich, Asymptotic properties of nonlinear least squares estimators. Ann. Math. Statist.,1969, 40(2), 633-643.[8]張青富,彭偉,吳少巖等,遺傳算法+正交設(shè)計:一種新的全局優(yōu)化算法,第4屆中國人工智能聯(lián)合學(xué)術(shù)會議論文集,北京,清華大學(xué)出版社,1996,127-133.[9]D.A. Ratkowky, Nonlinear Regression Modeling-A Unified Practical Approach, New York. Marcel Dekker Inc., 1983, Chap.2-4.
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出版歷程
  • 收稿日期:  1999-12-23
  • 修回日期:  2000-04-08
  • 刊出日期:  2001-08-19

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