一种新的半定规划的Mehrotra型预估矫正算法

Salahi等人提出了线性规划的一种新的Mehrotra型预估矫正算法．针对该算法在线性规划上具有很好的实际计算效果,本文将该算法推广到半定规划问题上．基于NT方向,利用Lya—punov算子,最后证明了算法的O（√nL）迭代复杂性．     

线性互补问题的Mehrotra型预估矫正算法

以艾文宝的邻域跟踪算法为基础,增加了一个二阶矫正项,提出了单调线性互补问题的一个Mehrotra型预估矫正算法．由于单调线性互补问题的迭代方向不具有正交性,因此算法的理论分析变得复杂．通过分析,得到了目前线性互补问题最好的复杂度．     

一类模糊多目标线性规划的新算法

研究了模糊多目标线性规划的算法,得到了解决此问题的新算法.新算法用均值面积将模糊目标函数系数转化为实数,把模糊目标函数转化为确定的函数,简化了计算过程.最后实例说明该算法的有效性.运算表明,新算法比一般的算法迭代过程更为简洁,收敛速度更快,容易用Matlab在计算机上的操作.     

基于混沌优化的一种二层非线性规划算法

二层规划为强NP-hard问题,其数值求解极为困难,对于二层非线性规划更是如此.针对这种情况提出一种具有较强鲁棒性和实用性的多点收缩混沌优化算法,之后将其用来求解二层非线性规划.数值仿真表明这种方法能高质量的得出二层非线性规划的全局最优解,并且收敛速度快.     

基于改进蝙蝠算法的机械臂时间最优轨迹规划

为了对SCARA 6自由度机械臂的运动过程实现时间最优轨迹规划,课题组提出一种基于改进蝙蝠算法的时间最优3-5-5-3分段多项式插值轨迹规划算法。首先对机械臂构造3-5-5-3分段多项式;然后在角度、角速度和角加速度的约束条件下,以时间最短作为优化的目标函数,采用改进的蝙蝠算法对分段多项式的结果进行优化;最后在MATLAB软件中进行模拟运算。仿真结果表明：改进的蝙蝠算法在收敛性以及优化性方面均优于传统的蝙蝠算法,而且在局部收敛方面也有明显的改善;各关节的角位移、角速度和角加速度曲线相对平滑,不存在突变等情况的发生,充分证实改进算法具有可行性。     

基于弹簧-质点模型的织物仿真算法及其性能分析

目前织物仿真系统基本上都是以弹簧一质点模型为基础。根据织物内部结构和外部受力的特点，建立物理模型，计算模型在没有碰撞的情况下，动态的模拟织物从非平衡的受力状态到平衡的受力状态之间的全过程。文章首先分析了几种常用织物仿真算法如Ether算法、Midpoint算法和4阶Runge—Kutta算法，然后对各种算法的织物仿真性能进行了分析和比较。     

时间-压力型点胶的影响因素探讨

近年来,随着电子封装和各产业的迅速发展,对粘合剂、合成树脂的产品需求也在不断增加,点胶技术获得了极大的提高,其中时间-压力型点胶技术广泛应用于手动点胶设备和自动点胶设备。在时间-压力型点胶过程中,最基本的要求是在整个点胶过程中保持胶体流速和点胶效果一致。但是,由于影响点胶定量精度的因素很多,主要包括压缩空气不稳定因素、针筒内胶体剩余量、胶体粘度流体粘度、流体温度等因素。文章通过分析各影响因素对时间-压力型点胶一致性的影响,提出时间-压力型点胶系统对粘度变化和点胶一致性的补偿,以实现点胶效果具有良好的一致性。     

基于ε-邻域和拉普拉斯矩阵秩约束的谱聚类算法

为进一步扩充谱聚类算法的研究空间,提出一种基于ε-邻域和拉普拉斯矩阵秩约束的谱聚类算法。利用ε-邻域对亲和矩阵进行稀疏处理,再对拉普拉斯矩阵加上秩约束;以l2,1范数为正则项参数来调整模型,使得模型学习到更合理的数据结构;利用交替迭代优化算法对模型求解。最后,在4个数据集上与其他几种聚类算法进行对比,验证结果表明了ε-RSC算法的有效性和可行性。     

二层线性规划问题的优面算法

研究了二层线性规划问题的优面算法,它是先利用求解线性规划的优面算法求解二层线性规划的下层问题,然后把结果返回到上层,再对所得问题使用优面算法求解,最后求得原问题的解.本文首先给出了二层线性规划的数学描述;接着给出了二层线性规划问题的优面算法设计,并给出二层线性规划问题优面算法的步骤,最后通过实例验证了本文提出的二层线性规划优面算法的有效、简洁特性,并且由算法步骤可以看出该算法上机操作简便,显示出较大的优越性.     

目标规划的基线算法

目标规划的基线算法是在线性规划的基础上，结合目标规划的自身特点形成的一种算法．在此对基线算法进行了一些改进和推广，给出了目标规划基线算法的求解步骤和并给出了其应用实例，数值实验表明，用基线算法解决目标规划问题，较单纯形法更简洁，求解速度更快且更易编程．     

基于有效极点的双层线性规划的全局优化方法

利用双层线性规划模型的某些性质和对偶理论,分析了双层线性规划问题的最优解、约束域的极点以及下层问题的对偶问题三者之间的关系,进而提出了一种求解双层线性规划问题的全局最优解的新算法.算例表明所提出的算法是简便而有效的.     

二阶常系数非齐次线性微分方程特解的直接积分法

为了更简便地求出二阶常系数线性非齐次微分方程的一个特解,给出了一种直接积分方法.若已知二阶方程y″＋py′＋qy=f（x）的一个实特征根λ,可以使用直接积分的方法得到非齐次方程的一个特解y＊=exp（-（λ＋p）x）∫[（exp（（2λ＋p）x∫）α（x）dx）dx].当方程有2个相等实特征根时,特解的表示形式更加简洁.更主要的是,该直接积分法除了适用于教材中两种特殊类型函数f（x）的非齐次方程,也可用于任意函数f（x）的非齐次方程.     

求解块三对角线性方程组的一种并行算法

提出了分布式环境下求解块三对角线性方程组的一种并行混合迭代算法．利用分裂系数矩阵的方式,产生一个简单迭代;然后再利用多方向搜索方法,使得多方向搜索方法收敛速度加快．该算法只在相邻处理机间通信4次,消除了共轭梯度法所需要的内积运算．从理论上给出了算法收敛的一个充分条件．在HP rx2600集群上进行了数值试验,结果表明,实算与理论是一致的,并行效率也很高且比相关文献的计算效果好．     

一种求解线性对称变换方程的并行算法

研究求解线性对称变换方程的SYMMLQ并行算法.将求解线性方程组的SYMMLQ算法推广应用到求解线性对称变换方程,将并行过程中的两次全归约减少到一次,并对该算法进行改进,以提高并行性,减少计算时间.利用改进后的SYMMLQ算法在并行机上对Poisson方程与椭圆偏微分方程进行效果测试,并与未改进的SYMMLQ算法进行比较和分析.结果表明,改进的SYMMLQ算法的并行效率明显优于未改进的SYMMLQ算法.     

块三对角线性方程组的并行迭代解法

提出了一种求解系数矩阵为块三对角矩阵的线性方程组的适合于MIMD分布式存储的并行迭代算法.该算法将一个分块三对角线性方程组的系数矩阵进行适合并行计算的不完全分解,从而形成迭代格式.整个计算过程只在相邻处理机之间进行3次通信.并从理论上给出了该算法收敛的一个充分条件,最后在HP rx2600集群上进行了数值实验.结果表明,此算法是可行的,具有较好的收敛性与并行效率.     

基于矩阵分解的周期块三对角线性方程组的并行直接解法

提出了分布式环境下求解周期块三对角线性方程组的一种并行算法．该算法充分利用系数矩阵结构的特殊性,通过对系数矩阵进行适当分解及近似处理,使算法只在相邻处理机间通信2次,并从理论上给出了算法有效的一个充分条件．最后,在HP rx2600集群上进行了数值试验,结果表明,实算与理论是一致的,并行性也很好．