遗传算法改进及其在非线性最小二乘平差中的应用  

Improvement of GA and Its Application in Nonlinear Least Square Adjustment

作　　者：谷川[1] 张岳 

机构地区：[1]同济大学测量与国土信息工程系,上海200092 [2]中国第二十冶金建设公司,上海201900

出　　处：《铁道勘察》2008年第2期7-10,共4页Railway Investigation and Surveying

摘　　要：经典平差方法对于处理非线性问题,尤其是强非线性问题,有些力所不逮。从数学的角度来看,可把非线性最小二乘平差问题作为一个优化问题进行处理。遗传算法在此领域具有独到的优势。从初始种群产生,个体适应度计算,选择与交叉,个体子代的产生、变异,种群的进化、进化终止条件几个方面对遗传算法进行了改进,并且用一个测边网平差的实例,说明了改进算法在收敛速度和全局收敛方面的优势和用于非线性最小二乘平差的有效性,具有一定的实用价值。

关 键 词：非线性最小二乘 平差 遗传算法 测边网 收敛速度 全局优化 

分 类 号：O242.23[理学—计算数学] P207.2[理学—数学]