本文针对非线性模型参数估计现有各种方法的不足,尝试将遗传算法引入非线性模型参数估计领域,提出了非线性最小二乘估计的遗传算法,并用该算法对测量非线性模型参数估计进行了系统的理论与应用研究。 本文首先论述了研究非线性科学的必要性以及研究非线性模型参数估计的目的和意义;归纳、总结了现有各种非线性模型参数估计方法的基本原理和优缺点;根据遗传算法自身的优点,论证了用遗传算法解决非线性模型参数估计的可能性。 其次,详细地介绍了遗传算法的基本原理、方法和特点:根据非线性模型参数估计的目标函数,设计了相应的遗传算法的适应度函数:顾及测量非线性模型参数估计的特点,分别设计与编程实现了基于二进制编码和实数编码的非线性最小二乘估计的遗传算法。 最后,把该算法应用于测边网、导线网、GPS伪距定位等测量非线性模型的参数估计中,得到了较好的估计结果,并根据实际应用情况,得出了一些有意义的结论与建议。