【摘 要】
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该文主要讨论了遗传算法的收敛性和基于神经网络方法的有关力学系统中识别的若干问题.独立地提出了一种与标准遗传算法的优化问题等价的遗传算法,作为当前关于遗传算法收敛速
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该文主要讨论了遗传算法的收敛性和基于神经网络方法的有关力学系统中识别的若干问题.独立地提出了一种与标准遗传算法的优化问题等价的遗传算法,作为当前关于遗传算法收敛速度估计的唯一研究结果,给出了等价遗传算法的平均收敛速度.研究了自然选择下典型遗传算法的收敛性问题,得到了在一定条件下控制变异操作以保证算法收敛到全局最优解的一个结论.分析了选择和变异操作下遗传算法的收敛性问题,简化了连续空间中群体概率密度演变公式的证明,给出了离散空间中群体的演变过程收敛到全局最优解的一个充分条件.利用神经网络有关最新结果研究了层状地层中地下洞室围岩物性参数识别问题、非线性振动系统恢复力识别问题以及包装件缓冲势层非线性特性识别问题,为解决某些传统的力学反问题提供了新的技术手段.
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