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首页> 外文会议>IEEE International Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics >Configuring genetic algorithm to solve the inverse heat conduction problem
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Configuring genetic algorithm to solve the inverse heat conduction problem

机译：配置遗传算法解决热传导逆问题

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Solving the inverse heat conduction problem is the key to determining heat flux on the surface of an object. Unfortunately, it is a typical ill-posed problem, as only numerical approximation methods are available for finding an approximate solution. It is common to use some heuristic methods, such as genetic algorithms, particle swarm optimisation, etc. Although the main mechanisms of these approaches are well-known, the practical implementations raise several questions about the free parameters (population size, elitism, mutation probability/range, etc.). This paper presents the results of several experimental tests to find the appropriate attributes of a genetic algorithm based approach to quickly and reliably solve the inverse heat conduction problem.
机译：解决逆导热问题是确定物体表面热通量的关键。不幸的是，这是一个典型的不适定问题，因为只有数值近似方法可用于找到近似解。通常使用一些启发式方法，例如遗传算法，粒子群优化等。尽管这些方法的主要机制是众所周知的，但实际实现提出了有关自由参数（人口规模，精英，突变概率）的几个问题。 / range等）。本文介绍了一些实验测试的结果，以找到基于遗传算法的方法的合适属性，以快速，可靠地解决逆热传导问题。

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