运用遗传算法拟合Logistic曲线的研究

被引:14
作者
蔡煜东
陈德辉
机构
[1] 中国科学院上海冶金研究所!上海
[2] 上海华东师范大学数学系!上海
关键词
遗传算法; logistic曲线; 最优拟合;
D O I
暂无
中图分类号
Q3-3 [研究方法与实验遗传学];
学科分类号
摘要
Logistic方程是研究有限空间内种群增长规律的重要工具之一.本文运用遗传算法拟合logistic曲线,并且比较了各种方法的拟合结果,证明遗传算法具有较强的拟合非线性方程的能力,对生物实验及生态、生理学中诸多非线性曲线的参数估计具有普遍意义.
引用
收藏
页码:59 / 63
页数:5
相关论文
共 2 条
[1]  
Learning with genetic algorithms: An overview[J] . Kenneth Jong. &nbspMachine Learning . 1988 (2)
[2]  
On the rate of growth of the United States since 1790 and its mathematical representation Prec.Nat.Acao. Pearl,R.and Reed,L.J. Sc . 1920