基于遗传算法的Tikhonov正则参数优化计算

Tikhonov正则化方法是求解不适定问题的最有效方法之一,而正则参数的计算是这一方法实施的关键。当测量误差水平未知时,通常是采用迭代求解,然而,其正则解对参数的迭代初始值选择具有敏感性,因而不能保证最优。该文视正则参数的计算为优化问题,分别以广义交叉准则(GCV)、L-曲线准则和Engl误差极小化准则为目标函数,基于遗传算法,从全域内获得正则参数的最优值。并对一桁架的荷载分布进行了重构,结果表明,这一方法是寻求最优正则解的一条有效途经。

一个更广泛的熵约束生产力配置模型

建立了具有熵约束的生产力配置模型,它既满足总费用极小的要求,上在一定水平上满足了优化配置的其它要求。该模型的正则最优解是一个引力模型。