改进的果蝇优化与Tikhonov正则化相结合的病态问题稳健解法
在对基本果蝇优化算法的优化流程进行深入分析的基础上,通过改变其随机搜索方向与增加搜索半径调整系数,给出了一种改进的果蝇优化算法(IFOA).并在IFOA算法的目标函数中引入正则化项,提出了将IFOA算法与Tikhonov正则化方法进行结合以进行病态问题解算的方法.通过实例分析表明:该方法的解算精度要优于遗传算法和单一的Tikhonov正则化方法;在观测值含有粗差时,使用最小二乘法进行求解,其结果与真值的偏差会迅速增大,而此时本文方法的解算结果具有一定的稳健性.与以遗传算法为代表的智能搜索方法相比,本文方法具有参数设置少、计算速度快、寻优过程简单等特点,在病态问题解算中更具有实用性.
果蝇优化算法、随机搜索方向、Tikhonov正则化方法、病态问题解算、粗差
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P207(一般性问题)
国家自然科学基金41404008;广西空间信息与测绘重点实验室开放基金桂科能1103108-21;精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室开放基金PF2015-12;江西数字国土重点实验室开放基金DLLJ201408;福州大学科技发展基金2014-XQ-33;National Natural Science Foundation of China41404008;Open Foundation of Guangxi Key Laboratory of Spatial Information and Geomatics1103108-21;Open Foundation of Key Laboratory of Precise Engineering and Industry Surveying of National Administration of Surveying,Mapping and GeoinformationPF2015-12;Open Foundation of Jiangxi Province Key Lab for Digital LandDLLJ201408;Science and Technology Development Foundation of Fuzhou University2014-XQ-33
2016-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
670-676
