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文档简介

1、 模型评价与方法改进 变异有利于增加种群的多样性 。但变异概 率太小则很难产生新模式,变异概率太大 则会使遗传算法成为随机搜索算法。 遗传欺骗问题:在遗传算法进化过程中, 有时会产生一些超常的个体,这些个体因 竞争力太突出而控制了选择运算过程,从 而影响算法的全局优化性能,导致算法获 得某个局部最优解。 模型评价与方法改进 我们建议可以先对原始的数据进行相关性 回归分析剔除纯在问题的数据,保证原始 种群数据的优良 改进算法,比如根据实际需求改善遗传控 制参数,提高收敛精度和速度 最后进行模型的误差、灵敏度分析 参考文献 1 Abt C, Harries S, Heimann J, Winter

2、 H. From redesign to optimal hull lines by means of parametric modeling. In: 2nd intl. conf. computer applications and information technology in the maritime industries. 2003. 2 SHIPFLOW. Users manual, Rev. 2.4, FLOWTECH. Gothenburg, Sweden; 1999. 3 Harries S, Abt C. Parametric curve design applying fairness criteria. In: Intl. workshop on creating fair and shape-preserving curves and surfaces. Berlin (Potsdam, Teubner: Network Fairshape; 1998. 4 Onesti L, Poian M, Pediroda V, Poloni C. Distributed computing solutions for Multidisciplinary design optimization. In: ECCOMAS 200

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