关于求解全局优化的途径:从局部到全局(英文)

在实际应用中常常要求求解全局优化问题, 而用有效的求解全局优化问题是非常困难的.填充函数方法和打洞函数方法是两种全局优化的函数变换方法,有关文献的计算说明这些方法是有效的.本文将给出这两种全局优化方法最近的发展.首先分析原先由葛仁溥提出的填充函数和Levy与Montalvo提出的打洞函数方法的缺点.其次给出在箱子集或者全空间上无约束或者不等式约束的全局优化问题的单参数的新填充函数和变形打洞函数的定义,并构造出相应的填充函数和变形打洞函数.此外亦讨论整数全局优化问题的填充函数和变形打洞函数方法.最近还讨论了全空间上等式约束全局优化问题.最后给出综述,指出非线性规划的一个主要发展方向:混合整数非线性规划,给出用填充函数和变形打洞函数的求解途径.     

求解线性椭圆型优化控制问题的多重网格方法

针对线性椭圆型优化控制问题,基于有限差分法的离散提出了集体平滑多重网格方法和多重网格最优化方法.将这两种方法进行拓展和对比,并由数值试验说明了集体平滑多重网格方法求解椭圆型优化控制问题的速度更快且更加稳定.     

二次罚函数的可分化方法

可分方法用于将一个复杂的大规模优化问题分解成各个子问题进行求解。本文对可分优化问题给出两种可分方法,即分别将辅助问题原理(APP)方法和分块协调下降(BCD)方法应用于二次罚函数方法(QPM),并提出相应的QPM+APP算法和QPM+BCD算法,使得在求解可分优化问题时仅需要修正罚因子。最后给出了两个算例,通过与文献[1]中的ALR+APP和ALR+BCD算法作比较来求解,所得的计算结果说明本文给出的两种算法是具有有效性的。     

求解绝对值方程组稀疏解的两种算法

本文给出了提出了求解绝对值方程组稀疏解的两种算法:其一是l1方法.利用‖x‖1来逼近‖x‖0,文中证明了该方法实质上是求解一个线性规划问题;其二是重新加权的l1方法.利用一个凹函数来逼近‖x‖0,并且对该凹函数进行线性化近似,通过求解一系列的线性规划问题来找到绝对值方程组的稀疏解.文中给出了两种方法的联系.数值试验的结果表明:两种算法均是求解绝对值方程组稀疏解的非常有效的算法.     

一种约束工程设计问题的入侵性杂草优化算法

提出了一种新颖的求解约束问题的群智能优化算法.该算法模拟杂草克隆、占地生长与繁殖的自然行为,具有入侵性杂草的鲁棒性、适应性和随机性等特点,算法简单而有效,具有准确的全局搜索能力.结合罚函数方法将提出的算法应用于求解工程设计优化问题,实验结果及比较表明提出的算法获得了更优的结果,同时也显示了它在求解复杂工程设计优化问题时的全局寻优能力.进一步实验与统计分析了关于参数选择对算法性能的影响,得到了有利参数选择的结论.     

利用优化方法求解线性鉴别方程

该文采用序列二次规划（SQP）方法求解Fisher鉴别准则模型。介绍了几种优化技术及算法后,分析序列二次规划（SQP）方法相对于线性鉴别准则模型一般求解方法的高效性优点,并结合MATLAB中的优化工具,应用二次规划方法求解Fisher鉴别准则模型,实现两类（人脸图像）问题的分类。该文研究和实现是对Fisher鉴别准则模型解法的新尝试和贡献。     

周期热传导方程优化控制问题的一种迭代解法

本文研究了一类以时间周期热传导方程为约束条件的优化控制问题，该优化问题旨在寻求使得目标泛函达到最小的源项.本文提出了一种迭代求解算法.该算法应用最优性条件将问题转化为两个耦合的时间周期热传导方程，然后将这两个方程迭代解耦，再以Gauss-Seidel模式交替求解.数值算例显示，算法的收敛速度对离散参数是稳健的.     

基于PSO算法的多巡飞器任务分配方法

为使多个巡飞器协同完成针对地面多个目标攻击任务,从巡飞器载荷较小的特点出发,基于PSO算法对其任务分配方法进行了研究.根据巡飞器两种任务介入方式的不同,分别建立了布撒方式任务分配问题模型以及陆基发射方式任务分配问题模型.根据模型的复杂程度,分别选择使用基本PSO全局优化算法以及考虑资源消耗情况下对PSO整数规划算法进行改进后的算法,求解两种任务分配问题.仿真结果表明,算法可解决任务分配问题,任务分配方法合理,适应巡飞器协同需求.     

基于神经网络的病态线性方程组求解

提出了一种基于神经网络的病态线性方程组求解方法。将病态线性方程组的一般系数矩阵转化为对称正定矩阵，然后将此方程组的求解转化为一个无约束优化问题。以此优化问题的目标函数作为神经网络的能量函数，利用最速下降原理构造神经网络的动力学方程，并证明该神经网络系统的稳定性。从而把原病态线性方程组的求解问题转化为一个等价的神经网络优化问题。最后通过两个算例的数值仿真求解以及与其他求解方法的比较，验证了该方法的可行性与有效性。     

正交设计法在异步电机优化设计中的应用

本文针对三相异步电动机优化设计问题,根据正交设计理论,提出了一种新的电机优化方法——正交设计法。指出电机优化设计应属于求解非线性混合离散规划问题,正交设计法则是解决此类问题的一种有效的优化设计方法。通过对两台三相异步电动机的有效材料费用进行优化,优化结果表明:该法是一种实用和有效的电机优化方法。     

多资源约束批量拆卸优化模型及算法

针对环境意识制造研究领域的废旧产品拆卸，提出了一类多资源约束批量拆卸优化方法.以拆卸时间最小为优化目标，建立了该方法的数学模型，采用CPLEX软件对模型进行求解，通过多组随机算例的仿真实验验证了该模型在求解此类批量拆卸优化问题的有效性.实验结果表明，所提方法和模型能够求解该问题的最优拆卸数量和购买数量，确定每类零部件是否进行拆卸，同时满足每个零部件的外部需求；节点的入度/出度和共有部件所占的百分数对问题求解难度有一定的影响.     

仿生优化算法及其在函数优化问题中的应用

仿生优化算法是一类解决函数优化问题的更好方法.本文基于遗传算法、蚁群算法和人工鱼群算法的基本原理,探讨了各种算法在求解函数优化问题中的应用.两个典型函数极值问题的数值实验表明,这三种仿生优化算法在求解函数优化问题中具有良好的优化性能,其中鱼群算法性能最好.     

解决一类优化问题的变分迭代法

考虑利用变分迭代方法求解最优化问题,分别给出了求解一般的有约束和无约束最优化问题的基本步骤,并通过实例说明了所给方法的有效性.     

快速多极边界元方法在二维声散射问题中的应用

快速多极算法(FMM)是求解边界元方法(BEM)在大尺度情况下的一种非常有效的算法.研究了快速多极算法在二维声散射问题的边界积分方程求解中的应用.给出了积分核函数以及其共轭积分算子核函数的多极展开式,局部展开式以及相应展开系数之间的转化关系.分别应用两种不同的层级树结构的FMM来进行求解,并对两种树结构下的求解效率进行了对比.数值算例表明用快速多极算法求解该问题时在存储量和计算量上比直接求解方法效率更高.     

维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法.该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题,然后利用粒子群算法优化求解,在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调.最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解,排样结果表明该算法是有效的.     

求解具有非精确信息的非光滑凸半无限规划束方法

提出一种邻近束方法来求解带有非精确信息的非光滑凸半无限规划问题.基本思想是通过离散化方法对下水平问题进行近似,然后提出一种新的邻近束方法求解近似问题.收敛性分析中证明了方法的收敛性,并且表明,在适当条件下,迭代点的任何聚点对于原始问题都是可行的.数值实验说明了该方法的有效性.     

基于离散灰狼算法的资源分配问题求解

针对标准灰狼优化算法(GWO)只适合求解连续优化问题,无法直接求解离散域上的资源分配问题,提出一种基于马太效应的离散灰狼优化算法(DGWO)来求解资源分配问题.首先,根据数学映射思想给出一种将连续空间转化为离散空间、实数变换为整数的编码转换方法;然后,对其中的不可行解采用基于马太效应的修复与优化方法处理;最后,将DGWO计算结果与遗传算法结果进行对比发现不论是收敛速度,还是求解质量,DGWO算法均优于遗传算法.实验结果表明了DGWO算法求解资源分配问题的可行性、正确性和优越性.     

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.     

水平集方法及其在柔顺机构拓扑优化中的应用

由于具有跟踪拓扑结构变化、优化边界清晰光滑等优点,水平集方法作为一种新颖的机构拓扑优化方法近来受到了重视.文中首先讨论了水平集方法中Hamilton-Jacobi方程的求解、水平集函数的重新初始化、速度场扩展等出现的问题.在此基础上,给出了应用逆风差分格式求解Hamilton-Jacobi方程的数值方法,并采用改进的符号函数有效解决了数值的不稳定问题,提出的快速扫描法可以对速度场进行有效扩展.最后,建立了基于水平集方法的柔顺机构拓扑优化模型,利用水平集法对反位移柔顺机构进行了拓扑优化设计.     

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.