一种新的填充函数方法

提出了一种解决含有等式约束及不等式约束的全局优化问题的填充函数方法.该方法是把含有等式约束及不等式约束的全局优化问题,转换成只含有不等式约束的全局优化问题,再利用罚函数的思想,把求解有约束的全局优化问题化成求解无约束的全局优化问题.     

求解约束规划的带缓和因子的填充函数算法

求解非线性约束规划的全局最优解是一个难点。本文利用罚函数法把不等式非线性约束优化问题转化为等价的无约束优化问题。然后给出了求解等价的规划问题的一类带缓和因子的填充函数,分析这类填充函数理论性质,给出了相应的算法和两个比较复杂数值验证例子。通过与其它方法以及标准答案比较,表明该方法是可行的。     

一类单参数填充函数算法

填充函数法是一种解无约束全局极小化问题的方法.这种方法的关键是构造填充函数.介绍了只含一个参数的填充函数,且据此提出了一个求无约束全局优化问题的填充函数算法.     

填充函数法改进的BP网络SPDS算法

BP网络的训练算法的一个普遍问题是易陷入局部极小.为了解决SPDS算法的这个问题,针对其特点设计了一组新填充函数.通过对该填充函数的分析,证明了用它代替目标函数进行搜索的等价性,并据此改进了SPDS算法.算法的仿真试验证明:当SPDS算法陷入局部极小点时,用设计的填充函数代替目标函数,从而使算法不受局部极小问题的羁绊,可以快速收敛到全局极小点.     

求解约束优化问题的无参数填充函数算法

针对一般约束问题,提出一个新的无参数填充函数。分析了该函数的相关性质,利用其理论性质设计了一种新的无参数填充算法,并对几个经典的算例进行了数值实验。实验结果表明:该算法是可行的、有效的。     

一个求无约束全局优化问题的填充函数算法

填充函数是一种解无约束全局极小化问题的方法,这种方法的关键是构造填充函数.为此,介绍了只含一个参数的填充函数,并且根据这个填充函数提出了一个求无约束全局优化问题的填充函数算法.     

全局优化问题的一类新的填充函数

研究了全局最优化问题的填充函数方法,将已有的填充函数扩充至一类函数,论证了新的填充函数的性质。数值实验表明,新的填充函数是有效的,并且有更好的运算效率。     

含一个参数的填充函数算法

填充函数算法是一种求解无约束全局极小化问题的方法,这种方法的关键是构造填充函数.介绍了只含一个参数的填充函数,参数较易选取,且根据此填充函数给出一个求无约束全局优化问题的填充函数算法.     

一类非光滑优化的区间填充函数法

利用区间优化方法对非线性函数比较容易处理及算法的可靠性、收敛性均有保证的特点，用区间方法讨论了目标函数是弱半光滑的最小化问题．给出了填充函数的区间扩张，并提出了求解该非光滑优化问题的区间填充函数算法．定理表明该算法是收敛的、有效的．     

求解总体极值问题的填充函数法

给出一类求解总体极值问题的填充函数，分析了该填充函数的特性与基于填充函数的总体极小化方法。     

全局最优化的一种单参数填充函数法

填充函数方法是一种求解无约束全局最优化问题的有效方法。在对现有的填充函数研究的基础上,提出一个新的单参数填充函数,分析并证明该填充函数的填充性质和其他新性质。     

求解非光滑全局优化问题的单参数填充函数算法

提出了1 个求解非光滑全局优化问题的填充函数方法。算法中构造的填充函数只包含1 个参数, 且此参数在迭代步骤中易调整。分析了该填充函数的一些理论性质, 并提出了填充函数算法。数值计算验证了该算法的可行性。     

全局优化无参数填充函数算法的改进

用全局最优化问题的填充函数方法,研究了一类新的填充函数的性质,改进了填充函数的算法,使算法能应用于更加广泛的领域。数值实验表明新的算法有效,并有更好的运算效率。