二层多随从线性规划的几何性质和最优化条件

介绍了二层多随从线性规划中下层随从不合作的模型,在约束集为非空有界的前提下,讨论了可行集的几何性质,并利用线性规划对偶理论的基本性质,得到了两个最优化条件。     

二次规划问题的一个全局收敛的内点型算法

目标函数是二次函数而约束函数是线性函数的规划问题称为二次规划问题,它是最简单的一类非线性规划问题,利用二次规划问题的约束函数为线性函数的这个特点,结合约束优化问题的一阶最优性条件,提出了二次规划问题的一个全局收敛的内点型算法.算法比较简单,每一步只需要求解一个线性方程组,不需要大量的计算就可以得到可行下降方向,再设置一组参数,沿着该方向进行线性搜索.算法每次迭代都能保持不等式约束函数的严格可行性,具有内点法的特点,而且在不需要凸性的假设下证明了算法是具有全局收敛性的.最后给出了数值实验,进一步证实了算法的可行性与收敛性.     

线性—二次二层规划问题的性质及全局算法

二层规划是一类重要的优化问题．该文先给出线性－二次二层规划问题的性质,提出求解它的有效的全局算法,指出了算法的有限终止性．结果表明算法是可行的．     

求解一类二层非线性规划问题的全局优化方法

根据模拟退火算法能够有效地求非凸数学规划全局最优解的特点,对一类二层非线性规划问题的上、下层问题求解,并根据二层规划的特点,给出了求解一类二层非线性规划问题全局最优解的有效算法。该算法思路清晰,易于在计算机上实现。     

利用混沌搜索求解二层非线性规划问题

根据二层规划的特点，结合混沌优化方法，给出了求解一类二层非线性规划近似全局最优解的有效算法，算例表明，该方法简单有效，为研究二层规划提供了一种新的思路。     

全局最优化问题的下降算法

本文研究了全局最优化问题的求解方法，给出了一种下降算法及数值例子。     

求解线性规划问题的一类新的连续化方法

针对一类线性规划问题的解存在的新等价性条件，给出了大范围收敛的连续化方法及证明了收敛性的结论。     

求解线性规划问题的一类新的连续化方法

针对一类线性规划问题的解存在的新等价性条件,给出了大范围收敛的连续化方法及证明了收敛性的结论     

求解上层含约束条件的模糊二层多随从线性规划的结构元方法

讨论了一类上层含约束条件的模糊二层多随从线性规划模型;利用结构元理论,证明了该模型的最优解等价于上层含约束条件的二层多随从线性规划模型最优解;并通过极点搜索法,得到了该模型最优解;最后通过数值算例验证了该方法的可行性。     

求解上层含约束条件的模糊二层 多随从线性规划的结构元方法

讨论了一类上层含约束条件的模糊二层多随从线性规划模型;利用结构元理论,证明了该模型的最优解等价于上层含约束条件的二层多随从线性规划模型最优解;并通过极点搜索法,得到了该模型最优解;最后通过数值算例验证了该方法的可行性。     

求解双层线性规划的优化算法

利用对偶理论,将求解双层线性规划问题转化为求解一个与之等价的单层问题,通过求解一系列线性规划问题,提出了一种求解双层线性规划局部最优解的算法,并举例说明了算法的求解过程。     

非线性整数二层规划的一种算法

对上、下层均是整数变量的一类二层规划给出了一种算法,其特点是不受下层约束个数的限制,总可以求得最优解,并用算例说明了该算法的可行性和有效性。最后,指出Rong-Hong Jan和Maw-Sheng Chem文中的一个错误。     

两种线性二层规划最优解定义的探讨

为了更好地解决上层带有任意线性约束形式的线性二层规划问题,Chenggen Shi提出了有关线性二层规划解的新定义.本文对Chenggen Shi提出的线性二层规划解的定义与原线性二层规划解的定义之间的关系进行了分析.给出的一个算例表明,对同一个线性二层规划问题,两种最优解定义有可能得到不同的结果,进而提出了两种线性二层规划最优解定义的等价性条件.     

解非线性二层规划的一种混合遗传算法

对上层目标函数是非线性的二层规划，将遗传算法与单纯形法相结合提出了一种混合遗传算法，为了解决经典遗传算法在实际应用中存在的早熟收敛、全局优化速度缓慢和解的精度差等缺点，在设计变异算子时引入了梯度投影法，使变异更加有效并能产生更好的后代。数值模拟结果表明该算法是有效的。     

一类特殊的非线性双层规划问题及其遗传算法

利用Karush-Kuhn-Tucker条件,将下层为凸规划的非线性双层规划转化为一个单层规划问题.为了提高遗传算法求解该问题的效率,利用对线性不等式约束添加松弛项和计算非线性约束边界点的方法,给出了一种新的约束处理方法;通过构造一个辅助线性模型降低了搜索空间的维数;结合算法产生的最优个体,设计了一个有助于改善个体适应度的杂交算子.     

二层规划超有效解的最优性条件

讨论了下层以上层决策变量为参数，上层以下层的有效值作为响应的一类多目标最优化问题-二层多目标规划，在锥凸假设和广义Slater约束条件下，利用集值映射的相依上导数，给出其超有效解存在的Kuhn-Tucker型必要条件和充分条件。     

非线性互补问题光滑牛顿法的全局收敛性

在将非线性互补问题转化为求解非光滑方程组的基础上,为了将非线性互补问题转化为求解光滑方程组,通过引入一个新的光滑NCP函数,建立了求解P0函数非线性互补问题的一步光滑牛顿法,并在较弱的条件下证明了该算法具有良好的适定性和全局收敛性.     

求解混合整数双层规划问题的遗传算法

讨论了两类非线性混合整数双层规划问题。第一类问题的下层为不含整数变量的凸规划;第二类问题的下层包含整数变量,但下层函数关于下层整数变量是多项式,而关于下层连续型变量是线性的。针对这类问题提出了一个新的遗传算法。该算法利用单纯形调优法的思想设计了一个新的杂交算子,使杂交个体与种群中好的个体组杂交,以产生好的杂交后代。数据仿真表明新设计的单纯形杂交算子比传统杂交算子更有效。