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【24h】

Using a Double Genetic Algorithm for Correlating Thermal Models

机译：使用双重遗传算法关联热模型

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摘要

Correlating a thermal model could be a challenging problem in global optimization, which often requires employing a genetic algorithm. This work studies choosing the optimal set of the genetic algorithm control parameters when it is used for this purpose, Two practical thermal models are considered. For the small model the optimal set of the genetic algorithm parameters was found by applying a double genetic algorithm where the outer algorithm tried to minimize the best fitness value achieved by the inner one by varying the inner algorithm control parameters. In addition, it was demonstrated that in a practical calculation increasing the population size can easily result in a worse accuracy. The proper choice of the population size was studied for the large model. The double genetic algorithm was modified by starting each run of the inner algorithm with the best solution obtained until then, instead of using the same initial population in all the runs. Doing all the runs with the same population size and choosing the population size randomly were also tried and it was shown that this way a considerable improvement in accuracy could be achieved.
机译：在全局优化中，使热模型相关可能是一个挑战性的问题，而这通常需要采用遗传算法。这项工作研究了将遗传算法控制参数用于此目的时的最佳选择，并考虑了两个实用的热模型。对于小型模型，通过应用双重遗传算法找到了遗传算法参数的最佳集合，其中外部算法试图通过更改内部算法控制参数来最小化内部算法获得的最佳适应性值。此外，事实证明，在实际计算中，增加人口规模很容易导致较差的准确性。对于大型模型，研究了人口规模的正确选择。通过使用直到那时获得的最佳解法开始内部算法的每次运行，来修改双遗传算法，而不是在所有运行中都使用相同的初始种群。还尝试了使用相同的种群规模进行所有运行并随机选择种群规模，结果表明，这种方式可以实现准确性的显着提高。

著录项

  • 来源
    《Heat Transfer Engineering》 |2016年第12期|889-899|共11页
  • 作者

    MICHAEL SHUSSER;

  • 作者单位

    Aeronautical Systems Department, Rafael, P.O.B. 2250, 3102102, Haifa, Israel;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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