基于SEIV传染病模型的函数优化方法

发布时间：2017-09-19 17:19

  本文关键词：基于SEIV传染病模型的函数优化方法

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【摘要】：为了求解某些类型的复杂函数优化问题,基于SEIV传染病模型提出了一种新型函数优化算法,即SEIV算法。在该算法中,假设某个生态系统由若干个人和动物个体组成;每个人和动物个体均由若干个特征来表征。该生态系统存在一种传染病在人与动物之间传染,其传染规律为动物传给人或动物传给动物,这种传染病攻击的是个体的部分特征。每个染病个体均经历易感、暴露、接种或发病等阶段。个体的体质强弱是通过该个体的某些特征的暴露、某些特征的接种、某些特征的发病与某些特征的易感等情况综合决定的。依据SEIV传染病模型的疾病传播规律构造出了相关演化算子,其中E-E、V-V和I-I算子能传递强壮个体的特征信息,使得虚弱个体能向好的方向发展;S-E和S-S算子能使异类或同类(仅指动物)个体之间交换信息;S-V、V-S、E-I和E-V算子能使个体获得其他同类个体的平均特征信息,从而降低了个体陷入局部最优解的概率;S-S算子能使个体的活跃度提高,从而扩大搜索范围。体质强壮的个体能继续生长,而体质虚弱的个体则停止生长,从而确保该算法具有全局收敛性。结果表明,本算法对求解某些复杂函数优化问题具有较高的适应性和收敛速度。
【作者单位】： 西安建筑科技大学管理学院;西安建筑科技大学信息与控制工程学院;
【关键词】： 函数优化 群智能优化计算 传染病动力学 SEIV传染病模型 SEIV算法
【基金】：陕西省科学技术研究发展计划项目(2013K11-17) 陕西省重点学科建设专项资金资助项目(E08001) 陕西省教育厅科技计划项目(12JK0789)
【分类号】：R311;TP18
【正文快照】： 0引言考虑某些类型的函数优化问题:min f(X)s.t.gi(X)≥0,i=1,2,…,Ihi(X)=0,i=1,2,…,EX∈H，

本文编号：882923