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    188宝金博页面版: Matlab遗传算法工具箱在非线性优化中的应用

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    内容提示： 收稿日期:2007 - 06 - 09基金项目:安徽省高校青年教师科研资助项目(2006jq1160) ;安徽省188宝金博页面版厅自然科学类一般资助项目( KJ2007B070)作者简介:陈广洲(1978 - ) ,男 ,安徽怀远人 ,讲师 ,博士研究生 ,研究方向为资源、 环境信息技术。Matlab 遗传算法工具箱在非线性优化中的应用陈广洲1 ,2,解华明2,鲁祥友2(1. 合肥工业大学 ,安徽 合肥 230009 ;2. 安徽建筑工业学院 ,安徽 合肥 230022)摘 　 要:投影寻踪是一种降维处理技术 ,通过它可以将多维分析问题通过投影方向转化为一维问题分析。应用该法的关键在于寻求最佳投影方向 ,这可以转化为一个复杂的非线...

    文档格式：PDF | 页数：4 | 浏览次数：23 | 上传日期：2012-07-25 21:08:45 | 文档星级：
    收稿日期:2007 - 06 - 09基金项目:安徽省高校青年教师科研资助项目(2006jq1160) ;安徽省188宝金博页面版厅自然科学类一般资助项目( KJ2007B070)作者简介:陈广洲(1978 - ) ,男 ,安徽怀远人 ,讲师 ,博士研究生 ,研究方向为资源、 环境信息技术。Matlab 遗传算法工具箱在非线性优化中的应用陈广洲1 ,2,解华明2,鲁祥友2(1. 合肥工业大学 ,安徽 合肥 230009 ;2. 安徽建筑工业学院 ,安徽 合肥 230022)摘 　 要:投影寻踪是一种降维处理技术 ,通过它可以将多维分析问题通过投影方向转化为一维问题分析。应用该法的关键在于寻求最佳投影方向 ,这可以转化为一个复杂的非线性优化问题来进行解决。选取某地区大气环境质量评价的投影寻踪评价模型 ,编制相关的目标函数和约束函数 ,应用基于 MATLAB 的遗传算法和直接搜索工具箱进行优化求解。结果表明:该工具箱在求解此类非线性优化问题上的有效性和方便性 ,从而为各领域应用投影寻踪模型提供了强有力的优化工具。关键词:遗传算法;非线性优化;投影寻踪模型中图分类号:TP301.6 　　　　　　 文献标识码:A 　　　　　　　 文章编号:1673 - 629X(2008) 03 - 0246 - 03Nonlinear Optimization Based on Genetic Algorithm Toolbox of MatlabCHEN Guang2zhou1 ,2,XIE Hua2ming2,LU Xiang2you2(1. Hefei University of Technology ,Hefei 230009 ,China;2. Anhui Institute of Architecture and Industry ,Hefei 230022 ,China)Abstract :Projection pursuit is a dimension - reduced data treatment method. It can change many dimensions’ question into one dimensionquestion by projection direction. It is difficult to search the best projection direction , but it can be solved by transforming a optimizationquestion. By compiling object function and constraint function ,a model of projection pursuit on air environmental quality assessment wassolved based on genetic algorithm and direct search toolbox. Result indicated that the toolbox was efficient and practical to solve the abovequestion especially other crossed researchers.Key words :genetic algorithm;nonlinear optimization;projection pursuit model0 　 引 　 言投影寻踪方法最早出现于 20 世纪 60 年代末 ,它是用来分析和处理高维观测数据 ,尤其是非线性、 非正态高维数据的一种新型统计方法[1],目前已广泛地应用于预测、 模式识别、 遥感分类、 过程优化控制、 图像处理等领域[2]。应用该法的关键在于寻求最佳投影方向 ,这可以转化为一个复杂的非线性优化问题来进行解决。然而 ,传统的优化方法在处理多变量同时寻优时往往会陷入局部最优、 早熟或提前收敛 ,寻求不到真正的最优解。针对以上弱点 ,文中采用基于 Matlab 的遗传算法和直接搜索工具箱来求解此投影方向。1 　 遗传算法1.1 　 遗传算法原理遗传算法是由美国 Michigan 大学的John Holland教授在 20 世纪 60 年代提出的 ,它是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。理论基础来源于生物的自然选择理论和基因遗传学原理。它是将问题域的可行解看作是群体的 “ 染色体” ,将其置于问题的 “ 环境”中 ,根据适者生存的原则 ,从中选择出适应环境的 “ 染色体”进行复制 ,即再生 ,通过交叉、 变异两种基因操作产生出新一代更适合环境的 “ 染色体”群 ,这样一代代不断改进 ,最后收敛到一个最适合环境的个体上 ,求得问题的最佳解。遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的模式 ,它不依赖于问题的具体领域 ,对问题的求解种类有很强的鲁棒性 ,现已几乎渗透到从工程到社会科学的诸多领域 ,广泛用于函数优化、 组合优化、 生产调度、 机器学习、 自动控制、 图像处理和人工生命等领域[3]。第 18 卷 　 第 3 期2008 年 3 月　　　　　　　　　计 算 机 技 术 与 发 展COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT　　　　　　　　Vol. 18 　 No. 3Mar. 　 2008

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