优化问题中的基本约束规范及其相互关系

分析了优化问题中的基本约束规范,如LICQ,Abadie CQ,Slater CQ,Cotter CQ ZangWill CQ,Kuhn-Tucker CQ.针对等式与不等式约束优化模型,讨论了它们之间的相互关系,并给出了它们之间的相互关系图.     

MPVCC中的几个新的约束规范

约束规范是数学规划中的重要研究内容,是保证约束优化问题的局部最优点满足稳定点条件的限定条件.鉴于非线性规划领域中约束规范条件的新进展,提出了带有垂直互补约束的数学规划(MPVCC)问题的几个新的约束规范,包括常秩约束规范、常正线性约束规范、松弛正线性约束规范等,并且讨论了它们之间的联系.     

带状态约束的切换系统的脉冲控制优化

讨论了带有脉冲控制和状态约束的切换系统的优化数字解问题,将直接微分法从连续切换系统推广到脉冲切换系统,从无约束优化问题推广到有约束优化问题.通过目标函数值对脉冲输入的直接微分,得到目标函数值变化量和脉冲输入微小变化量之间的关系.根据它们之间的关系,采用离散化数字解算法求解,即将目标函数、状态方程和约束变量方程等都离散化,形成迭代循环,从而得到切换时刻的脉冲优化数字解,保证了系统轨迹在约束范围内达到优化状态.     

基于约束映射关系的二维几何约束模型

在系统实现的基础上 ,提出一种依据设计过程确定约束依赖关系的参数化设计模型 ,建立约束和图元之间的映射模式 ,优化确定节点之间的更新从动性 ,从而降低约束求解的复杂度 .用户添加的约束和系统自动识别的约束能动态添加到有向约束图中 ,并支持任意图形块的选择重复 .实践证明 ,该模型算法简单 ,交互性好 ,能很好理解用户的设计意图 .     

带有平衡约束数学规划的等价方程

本文运用罚函数法把非线性约束的带有平衡约束的数学规划,转换成不同的线性约束的带有平衡约束的数学规划,并考察了它们之间的等价性。     

关于两种类型优化问题局部最优点之间若干关系的讨论

任何一个标准型非线性规划,利用松弛变量都可以转化成只含有等式约束的非线性规划.本文研究了这一转化给它们的局部最优点之间所带来的一些关系.     

基于遗传算法的约束优化方法评述

用遗传算法求解无约束优化问题已经取得了成功 ,但如何处理有约束优化问题是其面临的问题之一 .目前处理这一问题没有一致适用的方法 ,最常用的处理约束方法是惩罚函数法 ,也有一些其它方法 .本文对近几年出现的几种方法进行了介绍 ,并评述了它们的优缺点 .     

解不等式约束问题的不可行SSLE滤子算法

考虑将原不等式约束优化问题转化为与其等价的带等式约束的优化问题,并证明它们具有相同的KKT条件.转化后的问题要求其乘子是非负的,故其KKT条件与一般的等式约束优化问题不同. 针对这种具有特定的等式约束优化问题,提出了一种求解不等式约束优化问题的不可行序列线性规划滤子方法.该算法只需求解两个具有相同系数矩阵的线性方程组以得到搜索方向,因此计算量较小.最后给出了该算法的全局收敛性证明和数值结果.     

云计算和大数据环境下工作流数据感知调度

为了解决具有数据约束的工作流多标优化调度问题,提出了一种在保证业务逻辑前提下并考虑数据约束的数据感知调度算法.首先通过将工作流调度建模为一个多目标优化问题,开发了一种数据感知蚁群算法(DACO)来搜索最优调度方式,其次在该算法中将判断每个任务所需的数据量和任务之间的数据约束,感知每个业务之间的数据流,最后分治策略来搜索最优调度.实验结果表明,该算法在效率和成本效益方面优于现有的求解方法.     

一种欠约束几何系统求解的图优化方法

针对一般几何约束系统欠约束状态下约束分解的多态性,对相应的有向图强连通子图提出了进一步分解的二部图匹配自适应优化处理策略,给出了主要算法,实现了欠约束系统的优化分解,有利于一般几何约束系统快速求解。     

等式约束刚性加权最小二乘问题的稳定性扰动

研究等式约束刚性最小二乘问题．证明了对于刚性问题,约束加权广义逆,约束加权投影和等式约束加权最小二乘问题的扰动是稳定的,当且仅当系数矩阵的扰动满足若干秩等条件．     

基于约束信息的并行k-means算法

为获得分布式数据集上用户所期望的聚类结果,提出了基于约束信息的并行k-means聚类算法.在分析并行k-means能够有效实现对水平分布式数据集进行聚类的基础上,修改并行k-means算法的目标函数,设计约束并行k-means算法,将站点用户的约束信息以chunklet的形式引入到分布式聚类过程,从而引导算法执行有偏搜...     

有不等式约束的回归模型的置信带

建立置信带在回归分析中得一个重要的问题,但在有约束的回归问题里,这个问题并没有很好地解决,在此文中,我们研究有约束的回归中的置信带,从文中的结论我们可以看出有约束的回归中的置信带与无约束的情况有较大的不同。     

一种遗传算法求约束优化问题的新方法

为了更好的解决约束优化问题,介绍了利用遗传算法求解约束优化问题的一般方法,在分析传统方法的基础上提一种遗传算法求解约束优化问题的新方法,将约束优化问题分成两步:首先不考虑目标函数,把约束优化问题转换为一个约束满足问题来处理,获得一个可行解;然后对目标函数和已满足约束的条件进行优化,最终获得一个最优解。还对该方法在不同问题下作了分析,证明了该方法对求解有约束优化问题有良好性能。     

一类约束优化问题的神经网络

提出了一类解不等式约束优化问题的神经网络，并针对几个党见的约束优化问题给出了相应的网络求解公式。与文献［３］相比，该网络的优点是：虽然问题中含有不等式约束，但所给的网络求解规模没有扩大。     

一个具有约束的指派问题

本文提出的具有约束的指派问题是指派问题的推广。具有约束的指派问题可以化为指派问题进行求解。     

误差受限的航天器姿态跟踪控制

该文简要介绍了航天器姿态控制的基本理论.利用李雅普诺夫稳定性理论,设计了一种误差受限航天器姿态跟踪控制器.并就跟踪任务进行了数字仿真,通过与基本控制器的对比,验证了误差始终处于给定限制范围内,证明了方案和控制器的可行性.     

求解约束优化问题的微粒群算法

微粒群算法(简称PSO算法)是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用。本文以约束优化问题为对象,首先介绍了采用罚函数法将约束优化问题化为无约束优化问题,和将约束优化问题转化为minmax问题,然后对无约束优化问题和minmax问题,采用PSO算法进行进化求解;在此基础上,以目标函数和约束满足分别为优化目标提出了一种双微粒群的PSO算法。仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性。     

基于双群体的非线性约束规划进化算法

在求解非线性约束规划问题中,对其约束条件的处理是一个难点问题.本文提出了一个非线性约束规划的双群体进化算法,与以往存在的约束优化算法不同之处在于:定义个体对约束条件的函数值作为约束违犯度对群体中的个体进行度量,目标函数值作为最优解的度量.首先考虑了标准的约束规划问题,简单介绍了约束优化问题中约束条件的处理方法,给出了与这些方法不同的处理方法.针对约束违犯度,定义了两个群体,即可行群体与不可行群体.然后给出了双群体进化算法详细步骤,用5个Benchmark函数测试了此算法,并通过与其它已知算法对此5个函数的计算结果的比较,验证了算法的可行性和有效性.     

复杂地质条件下的地震,测井资料综合约束反演

利用测井资料中垂向分辨率和地震资料横向密集采样特点的综合约束反演技术，极大地提高了波阻抗剖面的分辨率。反演依靠一维合成声波测井的结果，以地震地质解释的成果为约束，顺层横向递推形成初始波阻抗模型。然后，以声波测井曲线的外包络为约束，不仅加快了反演的收敛速度，而且使反演结果与实际值更加接近。该方法在陡倾斜和多断层的复杂地质条件下，比其他宽带约束反演方法具有更好的实用性。