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非线性最小残差绝对值和最小平差的遗传算法 被引量:1

Genetic Algorithms Based On Nonlinear Least Absolute Correction Sum
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摘要 遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学机理的全局优化搜索算法。文章在扼要介绍遗传算法的基础上,设计了非线性残差绝对值和最小的遗传算法,并将其运用于非线性残差绝对值和最小的平差模型中,并通过实例验证了该算法的有效性。 In this paper, a new genetic algorithm based on nonlinear least absolute correction sum is designed. Genetic algorithms (GA) are stochastic global optimized search methods based on natural selection and natural genetic mechanism. The working principle of Genetic algorithms is introduced and is applide to monlinear adjustment models restricted by least absolute correction sum; At last, an example is set to justify genetic algorithms share favorable characteristic.
作者 陈伟 王新洲
出处 《地理空间信息》 2004年第3期8-9,12,共3页 Geospatial Information
关键词 遗传算法 非线性残差绝对值和最小 非线性平差模型 genetic algorithms nonlinear least absolute correction sum nonlinear adjustment model
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