基于极大似然的马尔可夫链初始状态估计的数学规划

参数估计是马尔可夫模型中的常见问题.基于初始状态的重要性,本文对初始状态未知的马尔可夫链模型的初始状态进行估计,并根据状态可见与否将模型分成一般马尔可夫模型和隐马尔可夫模型.考虑观测状态或观测符号的数量,基于极大似然原理分别建立了线性规划和非线性规划模型,并证明各阶段状态的概率满足规范性.对于线性规划模型,指出其可以用单纯形法求解,并给出了解的表达.对于非线性模型,指出其最优解的存在性,并利用库恩-塔克条件(K-T条件)将模型转化成方程组的形式.算例分析中,在基于库恩-塔克条件的方程组不易求解的情形下,运用lingo得到了满足模型的解.     

求解一般线性规划逆问题的预校正内点法

基于线性规划问题的最优性条件 ,将一般线性规划逆问题转化为仅带有变量非负约束的凸二次规划问题 ,并利用具有二阶收敛性的预校正内点法求解 ,数值试验显示出算法的有效性 .     

基于OERI积分值的模糊线性规划求解方法及应用

利用OERI积分值的模糊数排序准则,将含有梯形模糊系数的模糊线性规划转化为经典的线性规划,进而给出原模糊线性规划问题的最优解．该方法具有约束条件个数少,计算简单的特点,同时还可以考虑决策者的偏好来选择参数,从而使得决策方案具有一定的柔性．     

二次约束二次规划问题的二元均值松弛定界算法

二次约束二次规划(quadratically constrained quadratic programming,QQP)问题目标函数和约束条件均是非凸的,是一类NP难问题,目前还没有通用的全局收敛准则,从而使得求该问题的全局最优解面临着严峻挑战。文章通过引入辅助乘积变量,将QQP问题等价地转化为带有乘积等式约束的非线性规划(nonlinear programming,NLP)问题;进而在NLP问题中利用二元均值不等式结合函数的性质松弛乘积等式约束后,产生QQP问题的带有辅助变量的松弛线性规划(relaxation linear programming,RLP)问题,由此确定QQP问题的全局最优值的下界,利用超矩形基于线性函数的缩减策略,以增强子超矩形的紧致删除能力;最后给出了该算法的收敛性分析,数值实验结果表明所提出的算法是可行且有效的。     

一类非线性比式和问题的分支定界算法

针对一类带有常系数的非线性比式和全局优化问题(P),给出求解该问题的分支定界算法.首先,将问题(P)转化为问题(Q),两者的变量个数和约束条件的个数相同.然后,利用不等式放缩的方法,建立问题(Q)的松弛线性规划,并结合分支定界算法求解.最后,在此基础上提出区域删减策略,并进行数值实验.结果表明:本算法和删减策略均是有效的.     

带二元约束非凸三次优化问题的全局充分条件

将一类特殊的带有{-1,1}二元约束的非凸三次优化问题等价转化为带有{-1,1}二元约束的非凸二次规划问题,并利用Rockafellar在文献《Convex Analysis》中给出的经典对偶理论,提出了该非凸二次规划问题的全局充分条件,进而得到了刻画带{-1,1}二元约束的非凸三次优化问题全局充分条件.     

非线性规划的单调化方法

对一类约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题,给出了将其目标函数单调化的一种方法.通过这些方法可将这类非凸非单调的非线性规划问题转化为等价的单调规划问题,进而再利用已有的关于单调函数的凸化、凹化方法,可将其转化为等价的凹极小问题、或反凸规划问题或标准D.C.规划问题,再利用已有的关于这些规划问题求全局极小点的方法,可以求得原问题的全局极小点.     

求解一类非线性规划问题的新途径

给出了一类约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题的一种新的求解方法。首先给出了将其目标函数单调化的一种方法，然后．通过这个方法将这类非线性规划问题转化为等价的单调规划问题，进而利用已有的关于单调函数的凸化、凹化方法，可将其转化为等价的凹极小问题或反凸规划问题以及标准DC规划问题．再利用已有的关于这些规划问题求全局极小点的方法，可以求得原问题的全局极小点。     

基于QP转化的约束非方系统模型预测控制

针对带约束非方系统的控制问题,设计了一种基于标准二次规划(QP)转化方法的快速模型预测控制算法。首先利用非方传递函数矩阵对Diophantine方程进行求解,结合系统的单位阶跃响应矩阵重构系统的预测模型;然后,考虑系统的约束条件,包括输入输出变量、控制增量约束,通过引入松弛变量及等式转化,将模型预测控制MPC过程中的最小化目标函数问题转化为带有不等式约束的标准QP问题,实现最优控制律在迭代过程中的一步求解,从而解决传统控制方法中计算量大、不能够直接应用于在线控制的问题。将本文所提出的方法应用于经典的Kalman非方系统的控制。得到仿真结果表明,该预测控制方法在系统的抗噪声扰动、设定值跟踪等方面均有着较好的性能,同时能满足系统的约束条件,并得到满意的控制效果。     

考虑稳态和动态数据的S-型生化系统参数估计方法

针对具有稳态实验数据和动态实验数据的一类S-型生化系统的参数估计问题,以浓度误差、斜率误差与稳态误差之和为极小化目标,构建了一种参数估计优化模型。为了求解参数估计问题,利用四阶龙格库塔离散化格式,将优化问题中的微分方程转化为代数方程,同时将所构建的优化模型转化为稳态约束条件下的非线性规划问题。为了求解上述非线性规划问题,应用样条插值估计实验值的速率。为了说明算法的有效性可行性,将建立的优化模型与求解方法应用到已有的S-型生化系统中,并绘制了仿真结果的图像。与已有方法比较,数值结果表明,加入稳态误差优化与稳态约束后,可获得更为精确的参数估计结果。     

关于一类不可微非线性规划的约束品性

就一类在凸集C上目标函数为黎普希兹连续的带有可微不等式约束的非线性规划问题(P),在广义Kuhn-Tucker约束品性或广义Arrow-Hurwicz-Uzawa约束品性的条件下,研究了问题(P)的Kuhn-Tucker型必要条件.并且说明了当C为开集时相应的规划问题是问题(P)的特殊情况;目标函数为可微函数与凸函数的和时的相应的不可微非线性规划问题也是问题(P)的特殊情况;以及目标函数由黎普希兹连续的函数的商式构成的相应的分式规划问题也是问题(P)的特殊情况.     

一类不可微广义分式规划的Kuhn-Tucker型必要条件

在Arrow-Hurwicz-Uzawa约束品性下,给出一类目标函数的分子分母是可微函数与凸函数之和差的广义分式规划问题的Kuhn-Tucker型必要条件,并给出其特例(目标函数中含支撑函数)的Kuhn-Tucker型必要条件.所提出的问题及所得结果相对现有文献更具一般性.     

Exact penalty method for the nonlinear bilevel programming problem

In this paper, following the method of replacing the lower level problem with its Kuhn-Tucker optimality condition, we transform the nonlinear bilevel programming problem into a normal nonlinear programming problem with the complementary slackness constraint condition. Then, we get the penalized problem of the normal nonlinear programming problem by appending the complementary slackness condition to the upper level objective with a penalty. We prove that this penalty function is exact and the penalized problem and the nonlinear bilevel programming problem have the same global optimal solution set. Finally, we propose an algorithm for the nonlinear bilevel programming problem. The numerical results show that the algorithm is feasible and efficient.     

一种多人有关联两层多目标决策的交互式算法

本文首先建立了基于Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ主从策略的多人有关联的两层多目标决策问题的数学模型，利用满意度和Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件把两层多目标规划问题转化为单层单目标非凸约束规划问题；并采用收敛外部逼近法求解此非凸约束规划问题的全局最优解，然后，通过分析人与决策人之间的交互，求得两层决策问题的满意解。     

一类非可微广义分式规则的最优性必要条件

在Kuhn-Tucker约束品性下,给出了一类非可微广义分式划解的Kuhn-Tucker型必要条件,提出的问题和所得的结果是对现有文献的改进和推广。     

用带权极大模理想点法求解多目标双层规划问题

研究一种具有多个决策者卷入、 各决策者的目标不止 一个、 决策者之间存在二层递阶关系系统——双层多目标规划问题. 给出双层多目标决 策问题数学模型的一种解决方法, 把带权极大模理想点法和Kuhn-Tucker条件结合起来, 从 而把双层多目标规划问题转化为单层单目标约束规划问题, 进而求得原问题的弱有效解.     

线性切换系统二次稳定性的充要条件

本文研究线性切换系统的二次稳定性问题。首次将二次稳定性问题等价地转化为约束非线性规划问题。利用 Kuhn- Tucker条件建立起由代数方程组和不等式组的解所给出的充分必要条件。著名的凸组合条件及线性系统的 Lyapunov方程均为这一条件的特例。     

二次凸规划的迭代解

线性互补问题的投影Jacobi松弛算法应用于求解不等式约束的二次规划问题,对称半正定的二次规划问题由K-T条件可以转化为P_0-矩阵的非对称线性互补问题(LCP),通过求解带扰动项的P-矩阵的非对称线性互补问题得到二次规划的最优解。最后给出一些数值结果。     

二次凸规划的广义Fenchel定理与最优性条件

使用导出的广义Fenchel对偶理论,获得了带有二次凸约束的二次凸规划问题的广义对偶形式和定理及其Kuhn-Tucker条件,进一步建立了Celis-Dennis-Tapia的信赖域子问题的对偶形式和最优性条件。