一种非线性回归模型参数估计的混合基因算法
陈金山; 韦岗
华南理工大学电信学院,广州,510641
A HYBRID GENETIC ALGORITHM FOR ESTIMATION OF PARAMETER OF NONLINEAR REGRESSION MODELINGS
Chen Jinshan; Wei Gang
College of Electron. Info., South China Univ. of Technology Guangzhou 510641 China
摘要 提出了一种新的结合可变多面体法和基因算法的混合基因算法(HGA),它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了基因算法在达到全局最优解前收敛慢的问题。非线性回归模型参数估计的实验表明该算法具有较好的通用性和有效性。
关键词 :
混合基因算法 ,
可变多面体法 ,
非线性参数估计
Abstract :A new hybrid genetic algorithm (HGA) that incorporates the flexible polyhedron method into the conventional genetic algorithm is proposed. The HGA speeds up convergence before the genetic algorithm reachs the global optima, and achieves better performance by performing global search and local search alternatively. The experiments for parameter estimation of nonlinear regression modelings show that the HGA has better generalization and effectiveness.
Key words :
Hybrid genetic algorithm
flexible polyhedron method
Nonlmear parameter estimation
收稿日期: 1999-12-23
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