受扰动双线性离散系统的多目标最优控制

研究了双线性离散系统的多目标最优控制问题,给出了一种基于受扰动系统的两级最优控制算法。两级算法的下级用动态规划求解具有双线性二次型结构的辅助Lagrangian问题,上级通过迭代调整辅助Lagrangian问题中的参数向量,不断重复这个过程,直至从非劣解集中挑出最优解。最后,仿真实例证明了该算法的有效性。     

一类目标函数不连续且带约束的非线性规划求解算法

对一类目标函数不连续的带约束非线性规划进行讨论，将其转化成多个目标函数可微的非线性规划，通过对这些非线性规划多次迭代求解的结果，得到了这类目标函数不连续的带约束非线性规划的求解算法。     

基于二次规划的干扰对齐编解码矩阵联合优化算法

针对多用户多输入多输出干扰信道中以系统容量表征的目标函数既不是线性函数也不是凸函数,直接求解比较困难的问题,提出一种基于二次规划的联合求解多用户多输入多输出干扰对齐编解码矩阵的迭代算法。在迭代步长很小的前提下,目标函数在局部具有凸函数性质,因此可以将问题转化为传统的二次规划问题。分别给出了3对收发用户和4对收发用户干扰系统的通信速率随信噪比变化的仿真。结果表明,作者提出的干扰对齐编解码矩阵求解方法能够使干扰系统中的多个用户同时进行有效的通信,提出的算法与传统的干扰泄漏最小化干扰对齐方法相比,在低信噪比区间具有较大的速率提升,而在高信噪比区间可以获得相似的性能。     

不等式约束二次规划问题的一个近似迭代算法

通过对搜索方向的迭代计算，给出了一个求解一般不等式约束二次规划问题的迭代算法，并详细讨论了该算法的基本理论问题。同时给出了算法的某些修正技术及初始点的选取情况。     

不等式约束二次规划问题的一个近似迭代算法

通过对搜索方向的迭代计算，给出了一个求解一般不等式约束二次规划问题的迭代算法，并详细讨论了该算法的基本理论问题，同时给出了算法的某些修正技术及初始点的选取情况。     

二维LP问题的一个直接算法

针对求解二维线性规划问题的几何算法-图解法,给出了一个二维线性规划问题最优解的性质定理,得到了求解二维线性规划问题的一个直接的代数性算法。利用该算法,可得到一般性规划问题的加速算法,其迭代过程至少是按二维迭代的,迭代速度快于单纯形法。     

平均多目标马氏决策规划

本文定义了平均多目标马氏决策规划,讨论了它的平稳策略优势及其局限性,并在平稳策略集上给出了策略改进迭代求解法。     

不等式约束二次规划的不动点迭代

提出了不等式约束二次规划问题的一个光滑型方法。通过分析最优解满足一线性互补问题这一特征，利用信息论中的极大熵原理求解并获得了基于不动点的光滑迭代算法。分析了解存在的必要条件及迭代算法收敛性，给出了算法的迭代格式，通过数值模拟证明该算法的有效性，从而为不等式约束二次规划问题的求解提供了新途径。     

利用一种改进的模拟退火算法求解多目标规划问题

提出了一种求解多目标规划问题的改进模拟退火算法。该算法基于多目标规划的Pareto最优解特征提出了一种新的能量差计算方法,并利用外部存档储存每一代产生的Pareto最优解,通过预设迭代次数,使近似Pareto最优解不断逼近精确最优解。最后,通过数值实验验证算法的可行性和有效性。     

半无限规划问题可行方向与离散相结合的算法

为了得到优化模型中半无限规划问题的局部最优解,结合ZOUTENDIJK可行方向算法以及基于有限覆盖理论基础上的对约束集合离散的算法,给出了一种新的求解半无限规划问题的离散与可行方向结合的算法;并根据择一定理以及一阶最优性充分条件证明了由此新算法得到的迭代点序列能够收敛到半无限规划问题的局部最优解;最后利用此新算法求解了一个半无限规划问题的实例,得到的迭代最优点序列收敛到了最优解,验证了此算法的可行性.     

基于知识的交互式多目标动态规划决策方法

以多目标决策的权重法为基础．提出一种基于知识的交互式多目标动态规划决策方法．该方法利用权重将多目标规划问题转化为单目标动态规划问题求解，权重的修正是通过知识库中的产生式规则经模糊推理实现．它有效地克服了让决策者直接给出最佳权重向量的困难，同时节省了大量的内存和机时．文中还给出了多目标动态规划权重法非劣解定理的证明和一个算例．     

多人合作多目标交叉规划的一种算法

随着现代社会经济的飞速发展,各个经济系统的联系不断加强,如何实现各个系统的利益最大化和成本最小化,成为人们日益关注的焦点.针对该类问题,研究了一类多人合作多目标交叉规划.首先给出了多人合作交叉多目标规划的模型,从该模型出发给出了求解多人交叉多目标规划的一种算法:对交叉规划问题中的每个子目标函数求解,将交叉规划问题转化为非线性规划问题,通过引入罚因子,用外罚函数法求出非线性规划的最优解.该解也是多人多目标交叉规划问题的非劣解,从该非劣解出发进行搜索,寻找最优解.最后通过算例验证了算法的可行性和有效性.     

基于改进人工蜂群算法的多无人机协同任务规划

多无人机协同任务规划是多无人机协同作战的关键.针对无人机信息共享、多任务能力等特点提高了任务规划难度,考虑战场威胁分布、目标任务时序、无人机续航时间等因素,建立了多无人机协同执行多目标的多任务规划数学模型.通过引入动态评价选择策略、引入Metropolis准则等方式提出改进人工蜂群算法(IABC)对该模型求解.通过对多无人机协同任务规划模型进行求解分析,验证了该模型和规划算法的正确性和有效性.     

关于MTR算法中GAP点的确定方法

本文对多目标规划信赖域算法（ＭＴＲ算法）中ＧＡＰ点如何确定进行了详细讨论,给出了确定ＧＡＰ点的ＧＡＰ算法,并证明了该算法在有限步内可以终止到ＧＡＰ点,这不但说明了多目标规划信赖域算法的可实现性,同时也从一个侧面说明了它具有较高的迭代效率,为ＭＴＲ算法的可行性提供了理论根据。     

求解水库优化调度问题的动态规划-遗传算法

综合动态规划和遗传算法的优点,基于贝尔曼最优化原理将水库优化调度按阶段划分为若干多目标决策子问题,各子问题采用混合编码的多目标遗传算法求解,从而提出了一种求解水库优化调度问题的动态规划-遗传算法.该算法不仅在时间上通过划分阶段降维,而且采用遗传算法克服离散状态空间组合所产生的维数灾问题.从理论上论证了动态规划-遗传算法的全局收敛性,分析得出该算法的效率一般高于遗传算法;并经数值试验表明:在计算时段数较多时,动态规划-遗传算法显著优于遗传算法.因此,提出的动态规划-遗传算法为求解水库优化调度问题提供了新的思路与途径.     

解动态约束规划问题的差分进化算法

动态约束规划问题求解的困难在于如何处理问题的约束及时间(环境)变量.本文给出了求解一类定义在自然数集上的动态约束规划问题的差分进化算法,该方法借助于问题的约束条件设计了一种新的适应度函数及选择算子、同时给出了一种带一维不精确局部搜索的变异算子极大地增强了群体的多样性、提高了算法跳出局部最优的能力.数值试验表明,该算法性能稳定性较好,收敛速度较快,全局搜索能力较强,其对动态非线性约束规划问题求解是有效的.     

求解多目标规划非劣的最佳调和解的一个新算法和软件实现

给出了求解多目标规划问题的一个新方法,特点是进行较多的对话,因此该算法更加有效与实用。     

解不式约束型线性规划问题的一种高效算法

给出了一种求解不等式约束型线规划问题的算法，这种算法与现有的其它单纯形类算法相比，不但内存占用少，而且迭代次数少，运算速度快。     

一类多目标规划问题的信赖域算法及全局收敛性

通过对非线性规划信赖域算法的深入研究,利用文献（１）给出的收敛判别结果,针对一类多目标规划问题提出了直接求解的信赖域算法,并在一定条件下证明了算法的全局收敛性。     

极大极小代数的动态规划中的应用

本文根据极大极小代数理论，给出了一种用求解动态规划中有限多阶段决策问题的代数算法。并通过实例验证了该法的有效性。