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文檔簡介
第第頁改進(jìn)遺傳算法及最小二乘法在計算機(jī)數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用摘要遺傳算法的基本思想是基于模仿生物界一種的遺傳過程,把問題的用基因代表參數(shù),把問題的用染色體代表二進(jìn)制解從而得到一個群體,主要由三個基本操作構(gòu)成:選擇、交叉、變異。最小二乘法則為已知一組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),求自變量x與因變量y之間的函數(shù)關(guān)系,只要求在給定點(diǎn)的誤差,殘差的平方和最小,
即。本文基于2015年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模獲獎作品提出了一種改進(jìn)遺傳算法,結(jié)合最小二乘法,利用MATLAB、JAVA軟件對太陽影子定位問題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模分析。
【關(guān)鍵詞】遺傳算法最小二乘法非線性超定方程組
1問題分析
(1)天安門廣場一根3m的直桿,時間確定為10月22日,根據(jù)廣場位置確定經(jīng)緯度及太陽的直緯δ,推導(dǎo)出太陽高度角h、太陽方位角A及時角。直桿影子長度隨著各個參數(shù)的變化規(guī)律同時可得到。
(2)直桿太陽影子的端點(diǎn)的縱坐標(biāo)和橫坐標(biāo)之間的的關(guān)系與直桿自身的高度無關(guān)。缺少直桿的高度,采用最小二乘法進(jìn)行曲線擬合最低點(diǎn)即影長最小點(diǎn)對應(yīng)太陽直射時間,由真太陽時與北京時間的關(guān)系得出經(jīng)度。再建立非線性超定方程組,求解得測量地點(diǎn)緯度。
(3)日期未知,赤緯δ不唯一,變量增多,求解難度增大,故選擇利用性能較優(yōu)的遺傳算法求解,從而確定測量地點(diǎn)。
2模型建立與求解
2.1直桿影子端點(diǎn)變化模型
對任意直桿,設(shè)其桿高為H,太陽光線通過桿的最高點(diǎn)P,投影到了地面上端點(diǎn)P',則其影長為OP',定義太陽光和水平地面夾角h,即太陽高度角,可得如下數(shù)學(xué)關(guān)系:
(1)
得:,測量時差時,平太陽時t平及真太陽時t真關(guān)系如下:,m為分鐘,n為日期序號,,
,
,方位角
,而影長為影子端點(diǎn)P'到原點(diǎn)O的距離:
(2)
方位角滿足
(3)
利用MATLAB軟件做出影子的長度隨時間變化曲線如圖1。
圖1
2.2最小二乘法擬合影長隨時間變化關(guān)系
符合二次曲線關(guān)系:。原理如下:設(shè)定參數(shù)S,針對yi和當(dāng)S取最小值時作為優(yōu)化判據(jù)。模型一中日期確定得直緯δ,從而得緯度和高度角關(guān)系達(dá)到換元效果。對附件數(shù)據(jù)用此方法擬合,求解如下最小二乘法模型,當(dāng)S取最小值時,a,b,c即為二次擬合函數(shù)系數(shù):
(4)
2.3經(jīng)度E的求解
對公式
時影長L有最小值,太陽直射本地,解
得經(jīng)度E。21組數(shù)據(jù)則可得到含有21個超越方程的非線性方程組:
(5)
然后利用matlab軟件逼近求解此超越方程組得緯度,推算出日期序列號n=108,確定赤緯角δ=10.51。根據(jù)已求得δ,的值最后確定測量地點(diǎn):(108.265E,2.846N)海南省樂東黎族自治縣(109.156E,18.615N)肯達(dá)旺岸西海域。
下面給出遺傳算法的具體步驟:
Step1:選擇編碼策略,把參數(shù)集合(可行解集合)轉(zhuǎn)換染色體結(jié)構(gòu)空間;
Step2:確定適應(yīng)函數(shù),用于便于計算適應(yīng)值,確定遺傳策略,包括群體大小的選擇,選擇、交叉、變異方法以及交叉概率的確定、變異概率等各遺傳參數(shù);
Step3:初始化群體利用計算機(jī)隨機(jī)產(chǎn)生,先對群體中的個體或染色體對解碼,然后計算后群體中的個體或染色體的適應(yīng)值
Step4:依據(jù)遺傳策略,使用選擇、交叉和變異算子作用于群體,產(chǎn)生下一代群體;
Step5:對群體性能進(jìn)行判斷,看其對某一指標(biāo)是否滿足、或者對預(yù)定的迭代次數(shù)是否已完成,如果不滿足,則返回第五步、或者對遺傳策略進(jìn)行修改,然后再返回第4步。對于遺傳算法,針對問題三根據(jù)上述分析,可得目標(biāo)函數(shù)R,
(6)
其中,m為太陽影子個數(shù),Li為預(yù)測影子長度,為實(shí)際影子長度。利用MATLAB軟件對遺傳算法所分析模型進(jìn)行求解。得到的結(jié)果如下:
附件2:(83.887E,35.701N)7月9日新疆西藏交界處(84.667E,37.472S)8月2日印度洋海域
附件3:(111.921E,41.735N)9月14日呼和浩特(115.423E,41.735N)9月14日山西
3小結(jié)
本文采用的遺傳算法是一種較為先進(jìn)的現(xiàn)代優(yōu)化算法,具有很強(qiáng)的并行性和全局搜索能力,其編碼技術(shù)和遺傳操作較為簡單,對優(yōu)化問題的限制性條件要求低。目前各類遺傳算法已在機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理、模式識別、優(yōu)化控制、組合優(yōu)化和管理決策等領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用,遺傳算法的研究和推廣對于經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展具有重大意義。
參考文獻(xiàn)
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