基于約束分類優(yōu)化算法的人群流行病學(xué)空間分布模型仿真研究.pdf

1、關(guān)于約束優(yōu)化的問(wèn)題研究是在進(jìn)行科學(xué)研究和工程計(jì)算中常常遇到的數(shù)學(xué)規(guī)劃方面的問(wèn)題，這幾年來(lái)，如何求解有關(guān)約束優(yōu)化的問(wèn)題逐漸發(fā)展成為了進(jìn)化算法相關(guān)的計(jì)算模型。本文就需要利用約束優(yōu)化研究為基礎(chǔ)，運(yùn)用分類優(yōu)化的方法來(lái)建立分析模型，研究人類流行病學(xué)的空間分布模型。
　　從二十世紀(jì)五十年地開(kāi)始，計(jì)算非線性的約束優(yōu)化的方法各種各樣，隨著電子計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)和發(fā)展，對(duì)于非線性的約束優(yōu)化方法起到了很大的促進(jìn)作用，不過(guò)，計(jì)算這一類問(wèn)題都需要遵循一個(gè)原則，

2、就是將非線性約束轉(zhuǎn)化為無(wú)約束的優(yōu)化算法來(lái)解決，經(jīng)過(guò)計(jì)算單個(gè)或是多個(gè)問(wèn)題從而解決非線性的約束優(yōu)化問(wèn)題。我們所采用的是自適應(yīng)的粒子群優(yōu)化算法，通過(guò)這種方法來(lái)解決無(wú)約束的優(yōu)化，并且通過(guò)拓展使用粒子群法，進(jìn)而來(lái)解決非線性的約束優(yōu)化問(wèn)題。
　　本文的主要工作有以下幾點(diǎn):
　　(1)通過(guò)拓展和研究，把粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用到解決非線性的約束優(yōu)化上，第一步建立相似的函數(shù)，接著與粒子群優(yōu)化算法相互參照，從而將原問(wèn)題的子問(wèn)題引出，并且研究拉格朗日

3、函數(shù)中的乘子以及懲罰因子改正后的方程。通過(guò)使用價(jià)值函數(shù)法以及濾子法，研究試探是否可以被接收的過(guò)程，同時(shí)能夠給試探的步驟增加被接受機(jī)會(huì)。通過(guò)運(yùn)用自適應(yīng)的粒子群優(yōu)化算法這個(gè)方法來(lái)解決非線性的約束優(yōu)化的問(wèn)題，同時(shí)能夠判斷這個(gè)算法的收斂性。
　　(2)建立一般化的非線性約束優(yōu)化模型:主要是運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法，計(jì)算包含非線性式子的方法，將非線性問(wèn)題簡(jiǎn)單化。具體是通過(guò)導(dǎo)入松弛變量、通過(guò)使用積極集的方法把不等式的約束問(wèn)題變化成為等式的約束優(yōu)化，