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xiaoxuan1111铁杆木虫 (正式写手)
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用fortran程序遗传算法解非线性方程组 已有1人参与
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一个复杂的六元非线性方程组，用牛顿迭代法因找不到好的初值，我就用fortran编了个遗传算法求解，可是该算法收敛速度太慢，解一次平均得花40秒才收敛，而求解方程组只是整个程序的一小部分，整个程序要解成千上万次方程组，该怎样才能提高收敛速度呢，哦，对了，我一开始用的是二进制编码，后来改为浮点数编码，速度仍然是那么慢，求问怎么办呢？ 在找不到好的初始值情况下，fortran解非线性方程组还有其他方法么？谢谢各位…… |
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2楼2013-05-16 23:10:34
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3楼2013-05-17 03:02:35
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5楼2013-05-17 08:39:39
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【答案】应助回帖
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xiaoxuan1111: 金币+2, ★有帮助, 两种算法相结合我倒也想过，不过没有尝试行不行，抽空试一下，谢谢了 2013-05-23 14:35:41
xiaoxuan1111: 金币+2, ★有帮助, 两种算法相结合我倒也想过，不过没有尝试行不行，抽空试一下，谢谢了 2013-05-23 14:35:41
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此事与Fortran无关。不错，Newton法是和初值选取有很大关系。不过，错不在Newton法。Newton法无非就是保证初值在解附近可以迅速收敛。但只要是非线性，就有初值选取问题。而且，没有一般的方法。一般说来，经验最好从应用里来。比如说，可以预选初值，事前检查函数变号，初步确定初值范围。即便这样，也很大程度依赖你对具体问题的经验。 如果是解很多方程，不知解之间是否有一定程度的关联性。我曾有过这样的例子，使用前一方程的解作为下一方程的迭代初值。 6元方程要解40s，这实在是太慢。比如，遗传算法是否可以做为初值选取。算几回不等到收敛就切换到Newton法。 |
6楼2013-05-23 12:57:07
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7楼2014-03-10 08:05:22
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8楼2014-03-10 08:06:02
