版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、智能優(yōu)化算法因其具有魯棒性強(qiáng)、收斂快和求解質(zhì)量高等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用到許多領(lǐng)域。因此,智能優(yōu)化算法的研發(fā)工作顯得十分重要。
本文主要研究入侵雜草優(yōu)化算法的應(yīng)用與改進(jìn)。將入侵雜草優(yōu)化算法分別應(yīng)用于確定越流含水層參數(shù)和一維水動(dòng)力彌散實(shí)驗(yàn)中的參數(shù),然后采用變異策略對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn),改善算法自身的缺陷,提高算法的性能,并將改進(jìn)的入侵雜草優(yōu)化算法應(yīng)用于確定各向異性含水層參數(shù)。主要內(nèi)容如下:
1、介紹入侵雜草優(yōu)化算法的由來(lái)和國(guó)內(nèi)外研究
2、成果,對(duì)入侵雜草優(yōu)化算法的原理與基本步驟做詳細(xì)闡述,分析了入侵雜草優(yōu)化算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
2、將入侵雜草優(yōu)化算法應(yīng)用于確定越流含水層參數(shù)和一維水動(dòng)力彌散實(shí)驗(yàn)中的參數(shù),通過(guò)與其他方法計(jì)算結(jié)果比較和與實(shí)際數(shù)據(jù)吻合程度分析,表明入侵雜草優(yōu)化算法對(duì)兩種模型中參數(shù)的計(jì)算結(jié)果的可靠性,并且能在較短的時(shí)間內(nèi)得到較精確的計(jì)算結(jié)果;待估參數(shù)的初始取值范圍對(duì)入侵雜草優(yōu)化算法的收斂率和運(yùn)算時(shí)間有細(xì)微的影響,但不會(huì)影響入侵雜草優(yōu)化算法的計(jì)算結(jié)果和收斂性。
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 改進(jìn)入侵雜草優(yōu)化算法及其在天線中的應(yīng)用.pdf
- 基于入侵雜草算法的改進(jìn)研究及其應(yīng)用.pdf
- 基于改進(jìn)入侵雜草算法的倉(cāng)庫(kù)貨位分配優(yōu)化研究.pdf
- 入侵雜草優(yōu)化算法在陣列天線綜合中的應(yīng)用.pdf
- 基于改進(jìn)雜草算法的網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化.pdf
- 基于入侵雜草算法的數(shù)據(jù)挖掘聚類(lèi)算法研究.pdf
- 微粒群優(yōu)化算法的改進(jìn)與應(yīng)用.pdf
- 粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)與應(yīng)用.pdf
- 微粒群優(yōu)化算法的改進(jìn)研究與應(yīng)用.pdf
- 改進(jìn)的聚類(lèi)算法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf
- 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的改進(jìn)算法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf
- 入侵檢測(cè)匹配過(guò)程與算法改進(jìn)研究.pdf
- 改進(jìn)的k-medoids算法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf
- 改進(jìn)的社會(huì)力模型優(yōu)化算法的研究與應(yīng)用.pdf
- 改進(jìn)的隨機(jī)優(yōu)化算法及應(yīng)用.pdf
- 基于改進(jìn)聚類(lèi)算法的Android平臺(tái)入侵檢測(cè)的研究與應(yīng)用.pdf
- 改進(jìn)的聚類(lèi)與決策樹(shù)算法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf
- 改進(jìn)貝葉斯算法及其在入侵檢測(cè)的應(yīng)用.pdf
- 改進(jìn)Apriori算法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf
- 粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)及其應(yīng)用.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論