一种基于时变自适应混合进化算法求解线性方程组的方法
神经与进化计算
2013-04-16 v1 数值分析
摘要
对于少量方程，线性（有时是非线性）方程组可以通过简单的经典技术求解。然而，对于大量线性（或非线性）方程组，使用经典方法求解变得十分困难。另一方面，进化算法主要已被用于解决各种优化和学习问题。最近，进化算法与基于经典 Gauss-Seidel 的逐次超松弛 (SOR) 方法的混合已成功用于求解大量线性方程，其中使用了松弛因子的均匀自适应 (UA) 技术。本文提出了一种新的混合算法，该算法使用时变自适应 (TVA) 技术代替均匀自适应技术来处理松弛因子，以求解大量线性方程。从理论上证明了所提算法的收敛定理。并在实验领域将所提出的基于 TVA 的算法性能与基于 UA 的混合算法进行了比较。所提出的算法在效率方面优于该混合算法。
引用
@article{arxiv.1304.3200,
title = {An Approach to Solve Linear Equations Using a Time-Variant Adaptation Based Hybrid Evolutionary Algorithm},
author = {A. R. M. Jalal Uddin Jamali and M. M. A. Hashem and Md. Bazlar Rahman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.3200},
year = {2013}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1304.2097