基于锥模型的非单调自适应信赖域算法

针对无约束优化问题提出了一个基于锥模型的非单调信赖域算法.首先提出一种求解子问题的新方法,在此基础上给出该文算法.算法结合自适应技术,避免信赖域半径更新的盲目性;并引入滤子技术和新的非单调技术,利用非单调Armijo线搜索得到步长,进而产生新的迭代点.在一定的假设条件下,证明了该算法的全局收敛性,数值实验表明了算法的有效性.     

基于简单二次函数模型的滤子非单调信赖域算法

对无约束最优化问题提出了一个基于简单二次函数模型的非单调滤子信赖域算法。算法在信赖域试探步不被接受时,采用滤子技术,增大试探步被接受的可能性;如果此试探步也不能被滤子集接受,则用固定的公式取搜索方向,并沿此搜索方向进行非单调Wolfe线搜索得到步长,从而产生新的迭代点。该算法不需要重解子问题,减少了计算量。在较少的条件下,证明了算法的全局收敛性。初步的数值试验表明了算法的有效性。     

解无约束优化问题的一个新的非单调信赖域算法

在传统信赖域方法的基础上,提出了求解无约束最优化问题的一个新的带非单调线搜索的信赖域算法.该算法采用非单调Wolfe线搜索技术获得迭代步长,新算法在每一迭代步只需求解一次信赖域子问题,克服了每次迭代求解信赖域子问题时计算量较大的缺点.在一定条件下,证明了算法的全局收敛性.数值实验结果表明该算法是有效的.     

投影Hessian的内点回代算法解线性约束优化问题

提供非单调内点回代技术的信赖域投影Hessian算法解线性约束优化问题.基于矩阵QR分解的技巧,将仿射零空间的信赖域子问题变换成通常的信赖域子问题,然后结合线搜索技术,在每次迭代信赖域子问题都将产生新的回代内点.在合理的条件下,证明了算法不仅具有整体收敛性而且保持局部超线性收敛速率,引入非单调技术将克服病态问题,加速收敛性进程.     

一类带线搜索的非单调自适应信赖域算法

对无约束优化问题提出了一类新的非单凋信赖域方法,与通常非单调信赖域方法不同,当试验步失败时并不重解信赖域子问题,而采用非单调线搜索.新算法利用一个R-函数以变化的速率来调整信赖域半径的大小,而不是简单的扩大或缩小一个常数倍.文中在一定的条件下证明了算法的收敛性.并且给出了相应的数值实验结果.     

无约束优化中带线搜索的非单调信赖域算法

将信赖域与线搜索方法相结合,采用非单调技术,提出一种求解无约束优问题的非单调信赖域算法,并在适当的条件下,证明算法有全局收敛性和Q-二次收敛性.算法在试探步不被接受时,采用非单调线搜索寻找下一迭代点.算法克服了传统非单调算法中用于产生非单调性的参考函数值远大于实际函数值的问题.初步的数值试验证实算法是有效的.     

一个修改的非单调BFGS信赖域方法

在MBFGS方法以及一种非单调的搜索技术的基础上,提出了一种非单调BFGS信赖域方法.相对于单调的BFGS信赖域方法而言,该算法采用了非单调技术,使得信赖域子问题的求解更加容易.此外,在一定的假设条件下,证明了算法的全局收敛性.进一步的数值实验验证了算法的有效性.     

一个修改的非单调BFGS信赖域方法

在MBFGS方法以及一种非单调的搜索技术的基础上,提出了一种非单调BFGS信赖域方法.相对于单调的BFGS信赖域方法而言,该算法采用了非单调技术,使得信赖域子问题的求解更加容易.此外,在一定的假设条件下,证明了算法的全局收敛性.进一步的数值实验验证了算法的有效性.     

带线搜索的修正拟牛顿非单调信赖域算法

提出了一类新的求解无约束最优化问题的非单调信赖域算法.不同于传统的非单调信赖域算法,此算法在每步都采用非单调W olfe线搜索得到下一个迭代点.这样得到的新算法不仅不需重解子问题,而且在每步迭代满足新拟牛顿方程同时保证目标函数的近似Hessen阵Bk的正定性.在较弱的条件下,证明了此算法的全局收敛性.数值结果表明该算法的有效性.     

一种无约束优化的非单调拟牛顿信赖域算法

提出一种新的信赖域算法, 使子问题产生的试探步 d^k始终保持在信赖域中, 在每次迭代过程中, 试探步d^k均能得到校正, 当试探步不被接受时, 采用非单调线搜索技术, 无需重解子问题. 在适当的条件下, 证明了算法的全局收敛性.     

一种求解带不等式约束优化问题的新滤子SQP算法

介绍了一种线搜索滤子SQP算法,在适当的条件下证明了它的全局收敛性。该算法无需使用罚函数作为价值函数,也不需要可行性恢复阶段,对滤子接受条件有所改进,使其更容易接受好的迭代步,数值结果表明它是非常的。     

两块校正结合滤子线搜索解带有等式约束的非线性优化问题

提出使用两块校正方法结合滤子线搜索策略求解带等式约束的非线性规划问题,滤子方法的使用避免了使用罚函数法时每次确定罚参数的困难,并且证明了在一定的假设条件下该算法的整体收敛性．数值计算结果表明本算法有效。     

一种全局收敛的线搜索滤子SQP方法

对于求解不等式约束优化问题,将线搜索和滤子方法相结合提出了一种新的线搜索滤子序列二次规划( filterSQP)方法.该方法克服了传统的SQP方法二次子问题不相容的困难,并利用滤子避免了罚函数的使用.同时在合理条件下证明了此方法具有全局收敛性质.     

一类无约束优化问题的信赖域过滤器算法

构造了一个求解无约束优化问题的新算法,结合了采用修正BFGS(MBFGS)算法的信赖域思想和多维过滤器算法策略.搜索方向的产生类似于MBFGS算法;在接受新的迭代点时,采用多维过滤器算法的策略及信赖域思想,新信赖域算法是全局收敛的.     

样本筛选与操作优化的可视化方法实现

可视化方法通过将多维空间数据映射到二维平面上，依据“物以聚类”属性对二维平面中各样本点进行分类、识别，找出离群样本并将其剔除掉．与此同时，产生目标函数等值线．沿着等值线值增大或减小的趋势方向寻优，就很容易地确定出最优点或最优化操作区域．以某卷烟厂生产烟丝为例进行分析和计算，结果表明，文中筛选样本数据方法中，离群点的剔除提高优化结果的准确度。最佳操作条件的确定可为工业生产或科学实验提供决策支持。     

基于布谷鸟搜索算法的最大似然DOA估计

为解决最大似然DOA(Direction of Arrival)估计多维非线性搜索计算量大的问题, 将布谷鸟搜索算法与最大似然算法相结合, 利用布谷鸟搜索算法优化多维非线性的最大似然DOA估计谱函数。在保留布谷鸟搜索算法的主体思想的同时, 改进了算法的位置迭代方式, 加快了收敛速度。仿真结果表明, 改进的布谷鸟搜索算法在DOA估计中具有较好的收敛性, 估计性能较好。     

多维背包问题的变邻域填充函数算法

首先给出解的两个邻域结构,并把多维背包问题转化为相应的无约束整数规划问题.其次构造一个单参数的填充函数,然后提出一类求解多维背包问题的变邻域填充函数算法.实验结果表明,该算法是有效的.     

PR-tree:P2P环境下一种多维数据的分布式索引结构

提出了一种基于R-tree的更适用于P2P环境的新型多维空间索引结构———PR-tree,并且在这种新型的索引结构下进行了高维数据的查询操作.这种新型的空间索引结构有两个主要的特点:对需要查询的数据空间进行层次划分;并且对结点的插入、删除等操作具有高度的灵活性.实验表明这种新型的空间索引结构在查询效率等方面都优于其他的索引形式.     

基于形态学和高斯滤波器的混合Rk滤波器

提出了一种基于形态学和高斯滤波器的混合Rk滤波器．滤波过程仍然采用两步法．与传统方法的不同之处在于第一步．主轮廓分别采用形态学闭滤波器和高斯低通滤波器进行滤波，将得到的顶包络线向高斯中线移动两者的均值之差距离，然后将高斯中线处于形态学顶包络线之下的部分用形态学顶包络线的对应部分代替，得到最终的修正中线．该滤波器可更为有效地抑制深谷的影响，具有算法简单，易于实现的优点．