基于单纯形模拟退火算法的网架结构优化设计

针对单纯形和模拟退火算法的优缺点,单纯形模拟退火算法将两种算法有机地结合起来,充分利用了单纯形算法收敛速度快以及模拟退火算法的随机突跳、不易陷入局部极小点的特性。两种算法结合,互相补充不足,大大提高算法的效率,并消弱了对参数选择的苛刻性。应用单纯形模拟退火算法对网架结构进行优化设计,并对模拟退火算法中参数的选择进行了探讨,算例分析表明了单纯形模拟退火算法应用在网架结构优化中的可行性和有效性。     

基于单纯形模拟退火算法的网架结构优化设计

针对单纯形和模拟退火算法的优缺点,单纯形模拟退火算法将两种算法有机地结合起来,充分利用了单纯形算法收敛速度快以及模拟退火算法的随机突跳、不易陷入局部极小点的特性。两种算法结合,互相补充不足,大大提高算法的效率,并消弱了对参数选择的苛刻性。应用单纯形模拟退火算法对网架结构进行优化设计,并对模拟退火算法中参数的选择进行了探讨,算例分析表明了单纯形模拟退火算法应用在网架结构优化中的可行性和有效性。     

非线性规划问题的单纯形算法

本文主要针对单纯形算法进行深入的研究,对经典单纯形算法进行了修改,并给出了修改后新的算法的计算步骤,修改的单纯形算法对初值的适应范围更宽,能加速计算收敛速度,可以避免迭代过程中的单纯形退化现象。     

基于单纯形和粒子群优化的搜索算法

在综合分析单纯形算法与粒子群算法优缺点的基础上,将单纯形算法与粒子群算法相结合,提出了一种单纯形,粒子群混合算法,有效地避免了原有两种算法的缺陷,提高了对目标函数的搜索效率与质量,并用试验函数验证了算法的可行性.     

一种采用聚类单纯形搜索的引力算法

提出了一种基于聚类和单纯形法的中心引力优化算法,该算法引入了一种聚类单纯形算子,利用聚类方法选择合适的个体以构成单纯形的顶点,周期性地把单纯形算子搜索得到的最优个体迁移到中心引力算法的种群个体中．依靠聚类单纯形算子提高中心引力算法的局部搜索能力和收敛速度,聚类单纯形算子依靠中心引力算法跳出局部最优．实验结果表明,改进后的算法比其他常见优化算法有更好的收敛精度和收敛速度．     

基于MPP环境的单纯形算法并行特性剖析

对MPP大规模并行计算环境下的线性规划问题单纯形算法的并行特性作了详细分析,并给出了适合于这一环境的并行单纯形算法．     

基于不动点算法和K_2（m）剖分的遗传算法的改进

针对n维闭包腔函数优化问题,把单纯形自映射不动点算法与遗传算法结合进行求解。首先将解空间利用同胚映射转化为n维标准单纯形,然后对n维标准单纯形进行K2（m）剖分和相应的整数标号得到个体的承载单纯形顶点的标号信息,依据顶点信息和函数设计编码和遗传算子,当个体的承载单纯形是全标单纯形时,算法终止,得到优化问题的近似解。算例结果表明,改进后的算法在6代之内完成收敛,显示了极高的全局优化形态与计算效率。     

原始—对偶单纯形算法

原始——对偶单纯形算法是解线性规划问题的一种有效算法.它比原始单纯形法、两阶段单纯形法、对偶单纯形法具有更大的优越性.本文扼要介绍了原始——对偶单纯形算法及其数学模型,算法步骤和框图,并给出了算例.     

一种跟踪同伦曲线的自由单纯形算法

给出一种新的跟踪同伦曲线的自由单纯形算法。算法的每一步都沿着同伦曲线方向构造一个单纯形，这个单纯形由某标准单纯形经正交变换得到；然后在单纯形上作线性逼近函数；最后求出线性逼近函数的解线段代替同伦曲线。如果要整个地很好地跟踪同伦曲线，还可以每步用牛顿法校正。章最后给出一个实例。     

基于不动点算法和K2(m)剖分的遗传算法的改进

针对n维闭包腔函数优化问题,把单纯形自映射不动点算法与遗传算法结合进行求解.首先将解空间利用同胚映射转化为n维标准单纯形,然后对n维标准单纯形进行K2(m)剖分和相应的整数标号得到个体的承载单纯形顶点的标号信息,依据顶点信息和函数设计编码和遗传算子,当个体的承载单纯形是全标单纯形时,算法终止,得到优化问题的近似解.算例...     

线性规划在ERP中的应用研究

ERP（企业资源计划）是对企业所有资源进行统筹规划和使用的管理信息集成系统,是数学软件的发展应用,线性规划模型作为ERP的核心,可以将管理中表面上互不相同的各种系统抽象成基本相同的东西,线性规划一般使用单纯形法求解,提出的“旋转算法”是一种对用单纯形法寻找基本可行解和最优可行解的改进,该方法可不必引入人工变量,而在一种表格之下直接应用旋转运算获得结果,从速度上比常规单纯形法有了明显提高。     

单纯形法中进基变量的选择

对通常用的单纯形法进行了深入讨论，对进基变量的选择作了改进，避免在一次迭代中刚进入基变量的变量在紧接着的下一次迭代中立即被替换出来，从而加快了迭代速度，还举例说明了改进后的单纯形法的解题步骤．     

利用“准最优基”简化单纯形法求解过程

深入剖析线性规划的优化机理,在线性规划单纯形表解法的基础上,利用单位资源所获得的价值由大到小规定了进基顺序,依据基的概念确定了"准最优基",将相应于"准最优基"的系数矩阵化为单位阵,然后依照单纯形法的判定标准,判定"准最优基"是否为最优基,若不是,再利用原单纯形表解法进行基的转换,直至找到最优基."准最优基"方法有效地化简了求解过程,使计算缩减了60%以上,同时,不再引入人工变量,求解过程改两阶段为一阶段,为解决大规模线性规划问题提供了一个有效的方法.     

垂足单形的一个几何不等式及应用

n 维欧氏空间 Eⁿ 中 n 维单形作为 Eⁿ 中的一种基本凸体，它的几何性质非常具有一般性.关于 n 维单形的几何不等式研究，近期建立了许多重要几何不等式，然而,关于垂足单形几何不等式研究还是比较少，只建立了 n 维单形与其垂足单形体积的几何不等式.应用解析方法和几何不等式理论研究了n维欧氏空间 Eⁿ 中 n 维单形的垂足单形的几何不等式问题,建立了 n 维单形与其垂足单形的外接球半径和内切球半径之间的一个几何不等式,作为其特例得到了著名的 n 维 Euler 不等式的一些推广.     

线性规划一种改进的对偶单纯形法

研究了线性规划对偶单纯形法的改进．根据改进原始单纯形法思想，建立了标准型线性规划对偶单纯形法的一种改进算法．与原对偶单纯形法相比，改进算法的存贮量和计算量大大减少．最后给出了方法的实算例子．     

n维单形的两个不等式

利用解析方法和几何不等式理论，研究了Ceva单形的几何不等式问题，建立了单形和它的Ceva单形外接球半径与内切球半径的两个不等式。     

线性规划问题中单纯形法的计算机求解

介绍了如何利用matlab数学计算工具来解决单纯形法中计算难的问题,包括求解思路、求解流程图、主要程序、程序的使用方法;指出了此方法具有一定的应用及推广价值.     

关于求线性规划初始正则解的一个新方法的注记

在线性规划问题的求解中,对基变量取负值的情形,文献提出一种求初始正则解的新方法．该文对这种方法作了进一步讨论,指出它实质上是由原有单纯形法和对偶单纯形法两个阶段组成．第一阶段通过引入非负右手边向量构造辅助线性规划问题,然后用单纯形法求解这个辅助问题获得原问题的一个正则解（如果存在）;第二阶段由此正则解出发,用对偶单纯形法求得原问题的最优解（如果存在）．通过大规模例子对这种算法进行数值试验,结果表明它的计算效率非常低,因而对这种方法进行了改进．     

关于内接单形的两个不等式及其应用

利用距离几何的理论与方法,研究了n维欧氏空间En中单形与其内接单形的几何不等式问题,建立了内接单形的两个几何不等式,应用它得到了n维Euler不等式的推广.