本文關(guān)鍵詞：人工智能方法在醫(yī)學(xué)圖像處理中的研究新進(jìn)展，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《廣西醫(yī)科大學(xué)》 2015年

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

農(nóng)杰  

【摘要】：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,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,并使用相同的辦法約束優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)變成無(wú)約束的優(yōu)化問(wèn)題來(lái)解決。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：廣西醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R181
【目錄】：

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