針對測量中的不適定問題,提出了一種基于粒子群算法的優(yōu)化求解方法。將不適定問題通過Tikhonov正則化,建立優(yōu)化目標函數(shù),將方程組的求解轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題。利用L-曲線法確定正則參數(shù),取優(yōu)化目標函數(shù)為粒子群算法的適應度函數(shù),通過改進的變異粒子群算法進行隨機搜索最優(yōu)解。最后通過兩個測量中的不適定問題的數(shù)值算例,利用粒子群算法進行搜索求解,相較于一般的正則化解法,該方法求得的結(jié)果更接近真值。 

【文章來源】：濟寧學院學報. 2019,40(02)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 理論求解
2 PSO算法
3 參數(shù)的選取
4 數(shù)值實驗
5 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3228196