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。     

CMST问题的分支定界算法

研究了网络优化设计中具有流量约束的最小生成树(CMST)问题,以是否聚合点对为条件,提出了一类新的基于点集分割思想的分支定界算法,阐述了算法的原理,通过分析搜索最优解的过程说明了算法的优势.计算结果表明,提出的算法相对于原有的基于边的分支定界算法平均减少了约83%的搜索步数,并节约了68%的计算时间.     

CMST问题的高效分支定界算法研究

针对网络优化设计中一类基本的、具有重要研究价值的问题——具有流量约束的最小生成树（CMST）问题进行了研究,提出了一种联合启发式搜索和分支定界方法的混合优化算法．通过应用邻域搜索策略,初始解有了极大的改进．提出的高效算法提高了遍历搜索树的效率,加快剪枝,并通过实验验证了该算法的性能．在阐述搜索最优解的过程中说明了该算法的优势．计算结果表明,新提出的高效分支定界算法极大地改进了原有的基于边的分支定界算法的效率．     

用分支定界算法求解旅行商问题

在0—1整数规划的基础上建立了数学模型,利用MATLAB6．5优化工具箱中的linprog函数进行求解,再经过分支定界算法计算,求出了只含有0和1的解．实验结果表明,该算法可以求解小规模旅行商问题．     

分支定界算法在调度问题上的应用

以在ｎ台机器上串行加工ｍ个工件为例,讨论调度问题的最优求解方法,在分支定界算法中利用串行加工原理选取下界函数,在得到一个可能解后,通过回溯来取得最优解,从而揭示分枝定界算法在调度问题上的应用。     

二次规划问题的区间算法

利用罚函数法将约束二次规划问题转化为无约束优化问题，讨论了罚函数的区间扩张和无解区域删除原则，建立了求解二次规划问题的区间算法，给出了数值算例．理论分析和实例计算均表明算法是可靠和有效的．     

二次规划问题的降维算法

对等式约束二次规划问题的线性方程组算法进行了研究。从一般等式约束问题的最优性条件出发,构造一个线性方程组,解此方程组便可求得二次规划问题的最优解。     

求解整数规划的一种新方法

借鉴整数规划分支定界法的思路,通过增加约束条件,使整数规划对应线性规划的可行域一分为二,分别找到整数最优解并比较大小得到整数规划的最优解．     

无界域二次规划问题的区间算法

利用罚函数将无界域二次规划问题转化为无约束优化问题,讨论了罚函数的区间扩张,利用Moore二分法与无解区域的删除原则,给出了求解无界域二次规划问题的区间算法。理论分析和实例计算均表明算法是可靠和有效的。     

关于二次规划问题的一个新算法

用线性的方法研究了一个二次规划的算法问题。对于一般的二次规划的算法常导致极端Kuhn-Tucker点被改变成一些有限点总是后,严格的凸二次规划总是就有限收敛了。     

一种由滤子松弛化的序列二次规划算法

提出了一种新的线搜索罚函数方法。它将滤子方法与其相结合,事实上是滤子方法的一种应用。与以前的滤子方法不同,此法不需要可行性恢复阶段,在一定的假设条件下,它可以得到全局收敛性;通过二阶校正,还可以得到局部超线性收敛性。数值结果表明该方法是非常有效的。     

整数规划算法效率研究

通过对整数规划问题的算法Groebner基和分枝定界法的求解过程分析比较,以同样整数规划问题实例,采用数学软件Maple,用Groebner基方法和分枝定界法分别进行了求解,对求解的的效率进行了比较,并对影响效率的原因进行了讨论.     

等式约束二次规划问题的降维算法

文献（１）给出了解等式约束问题的一个方法,它比经典的Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子算法所解方程组有更低的维数。本文在（１）的基础上,对非线性等式约束进行了线性逼近,从而构造了近似算法,该法在计算上减少了很多的数值困难。     

基于启发式分支定界的单间作业车间优化算法

单件小批量生产形式下的作业车间调度是生产调度中具有广泛的应用.针对已有的求解车间调度问题的算法,引入动态规划思想,将车间调度按照机器分层化,引入了基于平衡生产和压缩空闲时间的启发函数,引导搜索方向,从而得到最佳调度方案.在C#环境下实现算法,并对其进行测试.结果证明,算法具有较高的收敛速度和精度.     

利用分支定界法解决MPS任务分配问题

应用简单的判定树法进行MPS任务分配,其结果一般不是最佳的[1]．本文使用分支定界法解决该问题[2]．使得多处理机系统的负载均衡,任务并行程度、运行效率、资源利用率和降低不同处理机间的进程通信开销等方面的综合性能达到最优．     

一种基于图像处理的二次聚焦算法

如何快速、准确地实现聚焦一直是自动聚焦技术的主要研究内容,其中关键问题是选取正确的评价函数。传统聚焦评价函数在应用于深度离焦情况时存在一些诸如聚焦失败、有效聚焦区域内精度不够等问题。针对这些问题,为了提高自动聚焦的稳定性、快速性、准确性,阐述了一种在现有聚焦算法的基础上改进的基于图像处理的二次聚焦的算法。第一次聚焦选取中心范围内部分区域的图像数据,采用改进的自动阈值方差函数算法来完成快速聚焦。第二次聚焦选取包含第一部分的倒T字形区域图像数据,采用Robert梯度-阈值形式进行精确聚焦。验证结果表明,改进的二次自动聚焦算法在稳定性、速度和精确度方面都有较好的效果,特别是在深度离焦时聚焦效果最为显著。