解非线性等式约束优化问题的新锥模型信赖域算法

应用新锥模型信赖域子问题解非线性等式约束问题,提出了一个解此问题的新锥模型信赖域算法,证明了新算法的全局收敛性,并进行了数值比较实验.理论与数值结果表明这个算法是一个值得关注的有效算法.     

一类新的带记忆模型的非单调信赖域算法

本文就无约束优化问题提出了一个带记忆模型的非单调信赖域算法。与传统的非单调信赖域算法不同,文中的信赖域子问题的逼近模型为记忆模型,该模型使我们可以从更全面的角度来求得信赖域试探步,从而避免了传统非单调信赖域方法中试探步的求取完全依赖于当前点的信息而过于局部化的困难。文中提出了一个带记忆模型的非单调信赖域
域算法,并证明了其全局收敛性。     

一种求解无约束优化问题的非单调信赖域算法

提出了非单调信赖域算法求解基于锥模型的无约束优化问题,该算法在求解信赖域子问题时充分利用了当前迭代点的一阶梯度信息。提出了一个新的信赖域半径的选取机制,并和经典的信赖域方法作比较分析。设定了一些条件,在这些假设条件下证明了算法是整体收敛的。数值实验结果表明,该算法对基于锥模型的无约束优化问题的求解是行之有效的,拓展了非单调信赖域算法的应用领域。     

解大规模无约束优化的自适应过滤信赖域法

提出一种解大规模无约束优化问题的自适应过滤信赖域法。用目标函数的梯度及迭代点的信息来构造目标函数海赛矩阵的近似数量矩阵,引进了过滤技术和自适应技术,大大提高了计算效率。从理论上证明了新算法的全局收敛性,数值试验结果也表明了新算法的有效性。     

一种非线性互补问题的信赖域算法收敛性

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。     

基于信赖域二次规划的非线性模型预测控制优化算法

针对非线性预测控制如何在有限时域内有效的求解非凸非线性规划这一关键问题, 本文采用序列二次规划方法, 将非线性规划转化为一系列二次子规划求解. 首先根据非线性规划联立方法将系统状态和控制量同时作为优化变量, 得到以控制量步长为优化变量, 只包含不等式约束的子二次规划问题, 并用它取代原SQP子规划, 减小了子问题的规模; 随后采用基于信赖域二次规划的方法求解子规划问题, 保证每次迭代的可行性; 同时采用一种能够保持SQP问题Hessian矩阵稀疏结构的更新方法, 也在一定程度上降低了算法的复杂程度.最后的仿真结果表明了该方法的有效性.     

一种求解约束优化问题的信赖域微粒群算法

提出了一种改进型信赖域微粒群算法来求解带有不等式约束优化问题。粒子群每一次进化后,对所有粒子执行信赖域搜索,寻找更优个体,从而增加了微粒群算法的局部搜索能力。把算法应用于供应商补货优化,实验结果表明,该方案能够有效地减少供应商的补货成本,具有较好的应用价值。     

解不定信赖域子问题的Heun三阶算法

针对信赖域子问题,当Hessian矩阵不正定时,利用Bunch-Parlett法对矩阵进行修正,构造了对称正定的矩阵,将不定子问题转化为正定子问题,用新的折线来逼近最优解曲线,给出了求解的Heun三阶算法。通过对Heun三阶折线路径性质的分析,理论上证明了算法的适定性。利用两个测试函数进行了数值实验,结果表明该算法有效。     

一种新的信赖域粒子群算法

针对信赖域方法求解多峰值优化不能收敛到全局最优的问题,本文提出了一种新的信赖域粒子群算法。该算法将信赖域方法和粒子群算法进行有机结合,利用了粒子群搜索性能良好和信赖域方法总体收敛性良好的优点。新算法能够克服信赖域方法的缺点,同时又能有效求解一类欺骗性问题。数值实验说明了算法的有效性和鲁棒性。     

非单调信赖域方法求解无约束非光滑优化问题

提出了非单调信赖域算法求解无约束非光滑优化问题,并和经典的信赖域方法作比较分析。同时,设定了一些条件,在这些假设条件下证明了该算法是整体收敛的。数值实验结果表明,非单调策略对无约束非光滑优化问题的求解是行之有效的,拓展了非单调信赖域算法的应用领域。     

非线性等式与不等式问题的信赖域算法

５１．引言 本文讨论如下非线性等式与不等式问题的求解问题：其中,吐。）是＊”＋Ｂ的连续可微函数． 非线性问题（１．１）广泛出现于优化问题、互补问题及变分不等式等应用数学领域中,因而对其算法的研究也是计算数学的一个重要部分．许多作者考察了该问题的求解,如Ｄｅｎｎｉｓ和Ｓｃｈｎａｂｅ［６］, Ｐｓｈｅｎｉｃｈｌｌｙｉ［９］, Ｒｏｂｉｎｓｏｎ［１０１等人讨论了该问题的牛顿法求解,梯度法求解,Ｂｕｒｋｅ和 Ｈａｎ［‘］讨论了高斯一牛顿法求解． Ｄｅｎｎｉｓ在［５］中首次采用了信赖域算法的求解,［５］中通过引…     

线性约束优化的一类非单调信赖域算法

§1.引 言 考虑线性约束优化问题:min.f(x)s.t. aiTx=bi,i∈E,(1.1)aiTx≥bi,i∈I,其中f(x)是可行域X={x∈Rn|aiTx=bi,i∈E;aiTx≥bi,i∈I}上的连续可微函数. 多年来,问题(1.1)一直受到许多研究人员的广泛注意,相继提出了有效集方法、投影梯度法[1,2]等.特别是近几年来,信赖域方法因具有强适性、强收敛性受到更多的重视[3,8,11,12],这些方法都具有一个共同的性质:下降性,即要求在迭代点,目标函数值严格单调下降,放     

一种求解约束优化问题的新粒子群算法

结合外点法具有局部搜索能力强、处理约束条件简单的特点,把违反约束的粒子用外点法处理以满足约束设计出一种新的粒子群算法求解约束优化问题.实验结果表明,新算法性能优于现有其它算法,是一种通用、高效、稳健的智能算法.它兼顾粒子群算法和外点法的优点,既有较快的收敛速度,又能以非常大概率求得约束优化问题的全局最优解,同时还提高了解的精度.     

一种改进的求解约束函数优化问题的演化算法

带约束的函数优化是函数优化中最多,也是较难的问题.针对这个问题提出一种改进的算法,它是基于遗传算法的非参惩罚函数的函数优化.通过改进广义的目标函数,对不可行解恰当地进行惩罚,并引进柯西组合、柯西变异以及高斯变异,极大地提高了算法的全局搜索和局部搜索能力,克服传统遗传算法"爬山能力差"的弱点.     

有约束的一维装箱问题的新型算法设计

在工业生产中经常遇到材料切割问题,如何给出材料利用率最高或接近最高的切割方案是一个有意义的工作.通过分析,融合多种算法,设计出了一个行之有效的优化算法,通过实际测试,证明材料利用率为98.7%以上.     

一种分布式数据库查询优化算法

Ｃｈｅｎ和Ｙｕ提出了一种新的等联接操作结果估算模型，借助于它来估算ｊｏｉｎ缩减器带来的收益。本文在此基础上分析了收益之和与ｊｏｉｎ缩减器执行次序的关系，提出了复杂度为Ｏ（ｎ＾２）的优化算法。该算法除考虑采用局部收益最大的ｊｏｉｎ操作做为首选操作外，还考虑了算法产生的操作序列在一定的条件下具有全局上的优化特征：任意两个相邻ｊｏｉｎ操作构成的子序列是最优的。     

一种以电性能优化为目标的Steiner树算法

本文提出了一种以电性能优化为目标的Ｓｔｅｉｎｅｒ树算法，它把从线网的源点到漏点的时间延迟最小作为求解Ｓｔｅｉｎｅｒ树的目标，文中首先给出一种多端线网连线延迟模型，然后导出它的上界，它是线网连线总长和从源点到漏点路径长度的函数。     

面向有限元分析的实体表面网格模型的优化

针对CAE软件开发的需要,将通用CAD软件输出的以表面三角形网格形式表示的实体模型输入CAE软件,作为有限元分析用几何模型。然后根据特定领域有限元分析的要求对表面网格进行优化处理,优化网格的数量和质量,以便进一步生成适合有限元计算需要的各种单元模型。     

用GA求解动态联盟中伙伴选择的多目标优化模型

描述动态联盟中的伙伴选择问题,针对以活动网络形式组织的新产品开发项目,建立 伙伴选择的多目标优化模型,实现项目失败风险最小化和项目完工时间最小化,并利用带自 适应移动线技术的遗传算法,求得问题的整个非劣解集合,仿真结果证明了算法的有效性.