基于约束分类优化算法的人群流行病学空间分布模型仿真研究

发布时间：2016-08-24 17:01

  本文关键词：人工智能方法在医学图像处理中的研究新进展，由笔耕文化传播整理发布。

《广西医科大学》 2015年

基于约束分类优化算法的人群流行病学空间分布模型仿真研究

农杰  

【摘要】：关于约束优化的问题研究是在进行科学研究和工程计算中常常遇到的数学规划方面的问题,这几年来,如何求解有关约束优化的问题逐渐发展成为了进化算法相关的计算模型。本文就需要利用约束优化研究为基础,运用分类优化的方法来建立分析模型,研究人类流行病学的空间分布模型。从二十世纪五十年地开始,计算非线性的约束优化的方法各种各样,随着电子计算机的出现和发展,对于非线性的约束优化方法起到了很大的促进作用,不过,计算这一类问题都需要遵循一个原则,就是将非线性约束转化为无约束的优化算法来解决,经过计算单个或是多个问题从而解决非线性的约束优化问题。我们所采用的是自适应的粒子群优化算法,通过这种方法来解决无约束的优化,并且通过拓展使用粒子群法,进而来解决非线性的约束优化问题。本文的主要工作有以下几点：(1)通过拓展和研究,把粒子群优化算法应用到解决非线性的约束优化上,第一步建立相似的函数,接着与粒子群优化算法相互参照,从而将原问题的子问题引出,并且研究拉格朗日函数中的乘子以及惩罚因子改正后的方程。通过使用价值函数法以及滤子法,研究试探是否可以被接收的过程,同时能够给试探的步骤增加被接受机会。通过运用自适应的粒子群优化算法这个方法来解决非线性的约束优化的问题,同时能够判断这个算法的收敛性。(2)建立一般化的非线性约束优化模型：主要是运用粒子群优化算法,计算包含非线性式子的方法,将非线性问题简单化。具体是通过导入松弛变量、通过使用积极集的方法把不等式的约束问题变化成为等式的约束优化,并使用相同的办法约束优化问题转变成无约束的优化问题来解决。

【关键词】：
【学位授予单位】：广西医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R181
【目录】：

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