摘要
求解复杂连续函数的最佳逼近多项式是有理论和实际意义的,一般而言,求其数值解是很困难的.本文尝试把非数值优化算法——遗传算法,用于传统的数值逼近领域(求解最佳一致逼近、最佳平方逼近等).通过后面的数值实验,说明遗传算法对这些问题的求解具有强的鲁棒性.
It is difficult to solve the best approximate expression of the continuous function,but meaningful and important.This paper purports to apply the non-numerical optimizing algorithm,genetic algorithm,to the traditional numerical mathematic approximation,and the numerical experimentations show the robustness of the genetic algorithm to solve these problems.
出处
《重庆三峡学院学报》
2010年第3期27-29,71,共4页
Journal of Chongqing Three Gorges University
关键词
遗传算法
数值算法
最佳逼近
函数逼近
genetic algorithm
numerical algorithm
the best approximation
function approximation
