整数线性规划的一种新的隐数搜寻方法(英文)

提出了一种新的求解整数线性规划的隐数搜寻方法.在本算法中,目标函数作为参数变化,这样相应的目标函数超平面与线性规划松弛问题的有效锥多面体相交产生一个单纯形,变量的界可以通过目标函数超平面上的这个单纯形来确定;接下来,如果在所有变量的取值区间中都存在整数,一个带右手边参数的辅助约束将被引入到原问题中,以便通过一组不等式的迭代计算来进一步改进决策变量的界;最后,一种阻止搜寻方法被用于搜寻问题的解.该文对几个经典算例和随机算例进行了计算,初步证实本算法是方便和高效的.     

线性规划中两阶段法的简便计算法

在线性规划问题中引入人工变量,把问题变为约束方程组的系数矩阵中含有单位矩阵,用以作为人造基,然后按单纯形方法进行换基迭代,求得最优解或判定无最优解。本文给出了线性规划问题两阶段法的简便计算方法,即根据所给问题尽可能少的引入人工变量,以使线性规划问题的计算变得更加简单。     

线性规划中两阶段法的简便计算法

在线性规划问题中引入人工变量,把问题变为约束方程组的系数矩阵中含有单位矩阵,用以作为人造基,然后按单纯形方法进行换基迭代,求得最优解或判定无最优解.本文给出了线性规划问题两阶段法的简便计算方法,即根据所给问题尽可能少的引入人工变量,以使线性规划问题的计算变得更加简单.     

探讨单纯形法的改进

该文对线性规划单纯形法进行改进探讨,提出一种构造初始可行基矩阵的新方法。该方法通过对单纯形表进行某种初等行变换,逐步构造出初始可行基矩阵,从而避免了增加人工变量及构造辅助问题,因此,比人工变量法计算更简单。实例计算表明,该方法切实可行。     

目标超平面上的一种对偶单纯形算法

提出求解第一阶段线性规划问题的对偶单纯形算法.首先,将具有最优值的辅助目标函数作为新约束加入第一阶段问题中;然后,以该约束所在行为枢轴行进行旋转变换产生辅助超平面上的一个极顶点,如果这个点可行,第一阶段对偶单纯形算法结束,否则,迭代固定在辅超平面上极行;接下来,以右手项取负值的所有约束之和为目标(约束),通过对偶迭代使右手边的值单调增加,同时保持右手项为非负的约束仍然可行,一旦右手边取负值的约束变为可行,就将其从目标约束中删除,直至获得一个可行解或者得到原问题无可行解的结论;最后,从NETLIB和MIPLIB测试数据库中选取一些标准的中大规模算例,通过MATLAB编程在计算机上实现数值试验,初步计算结果表明与经典单纯形算法相比,提出的算法在大部分问题上使用更少的迭代次数和执行时间,因而具有更高的计算效率.     

变量有上界的线性规划的对偶单纯形方法

给出变量有上界的线性规划问题的对偶单纯形算法, 该算法包含了一般线性规划问题的对偶单纯形算法, 为解变量有上界的线性规划问题提供了又一种方法.     

基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测

针对多变量时间序列异常检测问题进行研究,提出基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测算法IADPP.IADPP算法引入适用于多变量时间序列的张量相似性度量SSOTPCA,并以此相似性度量构造序列集的k-近邻图,在构造的k-近邻图上计算多变量时间序列的异常系数.研究结果表明,IADPP算法克服了原有ADPP算法不支持多变量时间序列和要求密度均匀的缺陷,取得了较好的检测结果.     

关于“线性规划的符号跟踪算法”的注记

指出“线性规划的符号跟踪算法”实际上是第一阶段单纯形算法的一种变式,所获得的初始基有4种可能情况,并通过反例进行了说明。由此初始基出发,为使符号跟踪算法能正常运行下去,对该算法的步骤作了修正和补充。为了进一步验证符号跟踪算法的计算性能,通过MATLAB编程在计算机上实现大规模数值试验。结果表明,与经典单纯形算法相比,符号跟踪算法平均每次迭代花费更多的执行时间,计算效率较低。     

带有一个余凸约束的凹极小

针对在线性约束加一个余凸约束的条件下，求拟凹函数的全局极小问题，提出一个先构造包含整个可行域的单纯形，然后在目标函数值最小的极点附近逐步予以修正，使之局部重合于可行域的凸包，而得到问题的全局最优解。算法采用分枝和割平面相结合的技巧，对于凡能计算函数值的拟凹函数和凸约束函数，算法就易于执行，并具有有限步终止的收敛性质。由于算法仅在目标函数小的局部搜寻可行域的极点，故当变量及约束个数较大时，计算量远小于极点排序法。     

随机学习萤火虫算法优化的模糊软子空间聚类算法

传统软子空间聚类算法在利用局部搜索策略解决等式约束的连续非线性的变量加权问题时,易陷入局部最优导致聚类效果不佳.针对该问题,该文提出了一种随机学习萤火虫算法优化的模糊软子空间聚类算法.该算法利用具有全局搜索能力的萤火虫算法对新算法的目标函数进行优化,同时,为弥补萤火虫算法易提前收敛和寻优精度较低的缺陷,对萤火虫种群进化方式和全局最优粒子的学习方式进行了改进.新算法将权值矩阵拟化成萤火虫种群,使变量加权的等式约束变为界约束,通过萤火虫位置的更新搜索最优权重并发掘子空间中隐藏的簇类.在人工数据集、UCI标准数据集和癌症基因表达数据集上的实验结果表明:该算法具有较好的聚类效果.     

运输问题中最优调运方案的检验

提出了一种关于检验运输问题中最优调运方案的矩阵算法,可以一次性解决所有非基变量的检验数,其优点是既避免了闭回路法中对众多非基变量检验数的逐一计算,又回避了位势法中多次利用求解线性方程组来计算位势的过程.在原方案非最优解时,只需在前一次的检验数矩阵的基础上稍加修正即可完成方案调整后的检验数的计算.     

一种基于Huber函数的塔康方位稳健估计算法

为抑制峰值检测器提取的塔康峰值包络中野值的影响,提出了一种方位稳健估计算法。利用基于最大似然准则的Huber函数压缩大于门限的误差,减小野值在算法中的权重。并采用双重门限对Huber函数作了改进,消除较大野值的权重,对较小的野值进行压缩,给出了门限参数的选取依据。该方法不需要噪声的先验统计知识,能有效抑制野值的影响。仿真结果表明:所提算法的参数估计精度较传统的Huber估计器和最小二乘算法(Least Square)有明显提高,在3 dB功率信噪比环境下,估计误差小于0.5°,满足塔康系统要求。     

基于禁忌搜索的公共自行车站点及车道选址优化

为提高公共交通系统的吸引力,从公共自行车和公交车接驳的角度,提出以公交站点为中心的公共自行车选址及自行车道设置的网络构建问题。首先,建立以最大化满足用户需求量为优化目标的非线性优化模型,并与只考虑站点选址的传统模型进行比较分析;在分析问题基础上,构造基于问题特性的邻域结构和邻域解生成准则,并最终设计基于禁忌搜索的问题求解方法。通过MATLAB编程进行仿真实验测试大量算例,结果表明所设计算法能够高效地求解各类规模算例,并给出高质量的公共自行车网络构建近似最优方案;此外,敏感性分析实验为规划者制定决策方案提供参考依据。     

IRS辅助的MISO-SWIPT安全速率最大化算法

为增强系统的稳定性,基于智能反射面（intelligent reflection surface,IRS）辅助安全通信,为用户采用功率分配架构的无线携能传输（simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT）技术以提高用户安全速率并降低用户的能量消耗,建立了系统安全速率最大化的目标函数模型;考虑IRS相移约束、基站最大发射功率、功率分配比率约束和用户最低能量采集约束,提出了一种基于交替优化的安全速率最大化算法。利用连续凸近似算法,将目标函数转化为凸的形式;采用交替优化,对耦合变量进行解耦处理;提出一种波束赋形算法以实现安全速率最大化。仿真表明,提出的算法能够有效提升IRS辅助的SWIPT系统的安全速率,至少比其他算法提高了2.63bps/Hz。     

接运公交车辆配置和发车频率的优化模型

为满足绿色公交节能减排的需求,在分析乘客出行行为、整合企业运营成本和量化污染气体排放量的基础上,构建了多车型接运公交车辆配置和发车频率的优化模型.采用确定式算法和计算机多重迭代模拟相结合的方法,求解非线性整数规划模型.计算结果表明：优化后的混合多车型方案,乘客出行成本、企业运营成本和CO₂当量排放量较单一的柴油车方案分别减少4.1%,1.1%和21.5%,证明了模型和算法的合理性和有效性.     

LSMOEA/2s:一种基于变量两阶段分组的多目标进化算法

大规模多目标优化问题(Large-Scale Multi-objective Optimization Problem, LSMOP)固有的性质给多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithm, MOEA)带来挑战。目前大多数大规模多目标进化算法(Large-Scale Multi-Objective Evolutionary Algorithm, LSMOEA)需要耗费较多的计算资源对大规模决策变量进行分组,使得用于优化问题解的计算资源相对不足,影响了算法效率和解题性能。基于此,本研究提出一种基于变量两阶段分组的多目标进化算法(Large-Scale Multi-Objective Evolutionary Algorithm adopting two-stage variable grouping, LSMOEA/2s)。新算法首先利用基于变量组的相关性检测方法快速识别独立变量,然后利用高频次随机分组方法将非独立变量划分成若干子组,最后利用MOEA/D算法优化所有的独立变量和非独立变量子组。将所提算法与当前4种代表性算法(MOEA/D、...     

空气污染下居民出行风险感知影响因素实证研究

从非集计视角对空气污染环境下居民出行风险感知的影响因素进行研究.从风险发生可能性和风险后果严重性来观测风险感知;以AQI(air quality index)指数、出行者社会经济属性和其对AQI信息关注度作为显变量构造结构方程模型,验证其主效应,进而验证AQI信息的调节效应.实证结果表明:空气污染会显著增加出行者的风险感知;40岁以上中年人群比青年人群对空气污染的风险感知明显减小;AQI信息对出行者风险感知的调节作用显著,尤其是在空气污染较为严重时更明显;与敏感人群同行会促使出行者查询AQI信息,增加出行者的风险感知.     

同时考虑换入变量对目标函数影响的单纯形法

基于基本单纯形法原理,从考虑检验数和换入变量取值两方面对目标函数改善的影响出发,通过修改换入换出变量确定规则,给出了一种基本单纯形法的改善算法。     

变截面平缀管式钢管混凝土格构柱的抗震性能

应用OpenSEES通用程序建立变截面平缀管式钢管混凝土格构柱有限元模型,试件的分析结果与拟静力试验结果吻合良好。以柱肢坡度为计算参数,对四肢变截面平缀管式钢管混凝土格构柱开展抗震性能研究,探讨了构件的耗能能力、骨架曲线、结构延性、刚度退化等方面的受力性能和规律,并与等截面钢管混凝土格构柱进行对比研究。在此基础上进一步分析了轴压比、试件高度(长细比)、平缀管竖向间距、柱肢含钢率、支主管管径比、钢材屈服强度、混凝土强度等参数对变截面平缀管式钢管混凝土格构柱抗震性能的影响,为钢管混凝土计算理论的进一步完善和变截面钢管混凝土格构式桥墩的工程应用提供参考。     

时间最优控制的一种算法

本文提出了对于控制作用和状态均受约束的多入多出线性系统的求解时间最优控制问题的算法。在离散数学模型的基础上,首先应用求解线性规划问题的有界变量单纯形方法求出满足控制约束的控制序列,然后再利用割平面方法处理状态约束,以求得满足约束条件的最优控制。除时间最优外,本算法还允许提出线性形式的附加目标函数。在具有附加目标函数时为能有效地处理状态约束,推导出了有界变量对偶单纯形方法。本算法通过扩展状态或部分扩展状态,可应用于一类有状态滞后的系统。为提高计算效率和减少存储容量,采取改进了的跳步算法和压缩存储技术等措施。