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1.
张建科 《计算机工程与应用》2009,45(27):43-45
针对非线性互补问题求解的困难,利用粒子群算法并结合极大熵函数法给出了该类问题的一种新的有效算法。该算法首先利用极大熵函数将非线性互补问题转化为一个无约束最优化问题,将该函数作为粒子群算法的适应值函数;然后应用粒子群算法来优化该问题。数值结果表明,该算法收敛快、数值稳定性较好,是求解非线性互补问题的一种有效算法。 相似文献
2.
张建科 《计算机工程与应用》2009,45(13):62-64
针对非线性l-1模极小化问题,利用粒子群算法并结合极大熵函数法给出了此类问题的一种新混合算法。该算法首先利用极大熵函数将非线性l-1模极小化问题转化为一个光滑函数的无约束最优化问题,将此光滑函数作为粒子群算法的适应值函数;然后应用粒子群算法来优化此问题。数值结果表明,该算法收敛快、数值稳定性好,是求解非线性l-1模极小化问题的一种有效算法。 相似文献
3.
4.
针对每个分量函数都是凸函数的离散型非线性极小极大问题,提出一种全局收敛的粒子群-邻近点混合算法。该算法利用极大熵函数将极小极大问题转化为一个光滑函数的无约束凸优化问题;利用邻近点算法为外层算法,内层算法采用粒子群算法来优化此问题;数值结果表明,该算法数值稳定性好、收敛快,是求解此类非线性极小极大问题的一种有效算法。 相似文献
5.
朱铁锋 《计算技术与自动化》2013,(4):54-56
针对非线性互补问题求解困难,利用信赖域算法,并结合极大熵函数法给出该类问题的一种新的有效算法.该算法首先利用极大熵函数将非线性互补问题转化为一个无约束最优化问题,然后应用信赖域算法来优化该问题,并在一定条件下证明该算法具有全局收敛性。数值算例表明算法的有效性。 相似文献
6.
非线性规划问题的极大熵多目标粒子群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
刘淳安 《计算机工程与设计》2008,29(4):914-916
结合非线性规划的约束条件构造了一个新的极大熵函数,利用该函数将问题转化成了两个目标的多目标优化问题.通过对违反约束动态的进行惩罚,提出了一种新的极大熵多目标粒子群算法.该方法能有效的保持群体中不可行解的一定比例,从而增加了群体的多样性,而且避免了传统的过度惩罚缺陷,使群体更好地向最优解逼近.计算机仿真表明,该算法对非线性规划问题求解是非常有效的. 相似文献
7.
提出了一个求解非线性互补问题的熵函数社会认知优化算法。首先将非线性互补问题转化为非线性方程组来求解,然后利用熵函数法将非线性方程组求解转化为一个光滑的无约束优化问题,最后应用社会认知优化算法求解此优化问题。实验结果表明,该算法收敛速度快,稳定性好,是求解非线性互补问题的一种有效算法。 相似文献
8.
针对一类非线性极大极小问题目标函数非光滑的特点给求解带来的困难,利用社会认知算法并结合极大熵函数法给出了此类问题的一种新的有效算法。首先利用极大熵函数将原问题转化为一个光滑无约束优化问题,然后利用社会认知算法对其进行求解。该算法是基于社会认知理论,通过一系列的学习代理来模拟人类的社会性以及智能性从而完成对目标的优化。数值结果表明,该算法收敛快,数值稳定性好,是求解非线性极大极小问题的一种有效算法。 相似文献
9.
针对一类非线性l-1模极小化问题目标函数非光滑的特点给求解带来的困难,利用差分进化算法并结合极大熵函数法给出了解决此类问题的一种有效算法。利用极大熵函数将l-1模极小化问题转化为一个光滑函数的无约束最优化问题,利用差分进化算法对其进行求解。实验结果表明,该方法是有效的。 相似文献
10.
刘淳安 《计算机工程与应用》2007,43(21):40-42
解非线性约束规划的困难在于如何处理问题的约束,从问题的约束条件出发构造了一个新的极大熵函数,利用此函数将原非线性约束规划问题转化成了两个目标的多目标优化问题。通过对搜索操作和参数的合理设计给出了一种新的极大熵多目标进化算法。计算机仿真表明该算法对带约束的非线性优化问题求解是非常有效的。 相似文献