基于一种改进型遗传算法的源强反算

发布时间：2017-07-01 02:00

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【摘要】：为突破遗传算法(GA)在危险化学品泄漏事故应用中存在早熟收敛等不足,有针对性地引入淘汰者基因库,提高种群多样性,避免算法过早陷入局部极值。同时,借鉴粒子群算法的跟随思想,引入启发信息,强化收敛域内的局部搜索力度,最终整理得到改进型遗传算法(MGA)。统计结果表明,MGA的计算结果更准确,误差适应性更强,可为泄漏事故现场的应急决策提供快速有效的数据支持。
【作者单位】： 清华大学热能工程系;
【关键词】： 改进型遗传算法(MGA) 源强反算 早熟收敛 全局寻优 误差适应性
【基金】：国家自然科学基金创新研究群体项目资助(51321002) 国家重点基础研究发展计划课题(2011CB706904)
【分类号】：TQ086.52
【正文快照】：

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本文编号：504166