单调优化的一种新凸化和凹化方法

提出了一个新的凸化、凹化变换,并证明了单调非线性规划总能变换成相应的凹极小化问题或反凸规划或标准D.C规划问题,再利用已有的关于这些规划问题求全局最优解的方法,可以求得原问题的全局最优解.     

一类全局优化问题的新的凸化、凹化法

对于目标函数非凸非凹,而约束函数具有凹、凸性的非线性规划问题,本文提出了一种新的凸化凹化法。把目标函数直接凸化、凹化,再把原问题转化为反凸规划问题或极小化问题或标准D.C.规划问题,从而求得原问题的全局最优解。     

一种极小化两个凸函数之和的混合近似邻近点算法

本文提出一种混合近似邻近点算法以求解极小化两个凸函数之和的无约束优化问题。通过将邻近点算法中的优化问题转化为一系列极小化近似函数的子问题来求解,以得到此优化问题的最优解。在子问题中用线性模型来取代原问题目标函数中非线性程度较低的函数,而在下一个子问题中,用二次模型来取代非线性程度较高的函数,进行交替运算。在临近点算法的框架下,求出原问题的解。最后给出3个算例以说明本文所给出的算法是有效的。     

随机线性二阶锥互补问题的实值隐拉格朗日法

为探讨随机二阶锥互补问题的求解方法,利用实值隐拉格朗日法求解随机线性二阶锥互补问题。通过借助于对称锥互补问题中实值隐拉格朗日函数和随机问题的期望残差极小化方法,探讨所得问题解的存在性。由于期望残差极小化模型的目标函数中含有数学期望,故利用蒙特卡罗法对该问题进行近似。证得近似问题最优解序列是依概率1地收敛于期望残差极小化问题的最优解,并且近似问题稳定点序列是依概率1地收敛于期望残差极小化问题的稳定点,为随机二阶锥互补问题提供一种新的求解方法。     

非凸全局最优化的一种凸化、凹化方法

给出了一种凸化、凹化变换,将一个严格单调函数转化为一个凸或凹的函数;给出了一种凸化和凹化变换,在约束函数都是单调递减时,将一个既不单调凸也不是单调凹的目标函数转化为一个凸和凹函数;最终,将原始问题转换成一个凹极小问题或反凸规划问题来求得其最优解.     

半线性系统的最优化问题和弱近似解

研究在Dirichlet边界条件下抛物型方程的最优化问题及其弱近似解。首先给出近似解定义，利用罚函数法和Sobolev空间、变分法、偏微分方程、泛函分析等理论得出最优正则化问题解的存在性，并且以变分不等式的形式给出最优化成立的必要条件，最后构造出一个极小化序列，证明它是一弱极小化序列．从而得到弱近似解。     

一种极小化两个凸函数之和的混合近似邻近点算法

本文提出一种混合近似邻近点算法以求解极小化两个凸函数之和的无约束优化问题。通过将邻近点算法中的优化问题转化为一系列极小化近似函数的子问题来求解,以得到此优化问题的最优解。在子问题中用线性模型来取代原问题目标函数中非线性程度较低的函数,而在下一个子问题中,用二次模型来取代非线性程度较高的函数,进行交替运算。在临近点算法的框架下,求出原问题的解。最后给出3个算例以说明本文所给出的算法是有效的。
     

具年龄结构的种群动力系统的最优分布控制计算的惩罚移位法

应用惩罚移位法研究种群动力系统(P)最优分布控制的计算,考虑到无约束的极小化问题的近似解法,用p和u作为两个相互独立变量的无约束的极小化问题的解簇{(p_m,u_m)}来逼近有约束的极小化问题的解(p(u),u),依此构造了其逼近序列,并证明了这种方法的收敛性.     

集值优化问题近似解的最优条件

在实赋范线性空间中建立一类集值优化问题近似解的最优条件和对偶定理.在锥-逼近多值函数概念的基础上,借助锥-次不变凸性,研究最优条件和对偶定理.运用分析的方法,在广义凸性假设条件下,得到Henig近似解极小点和Global近似解极小点的最优条件,及Mond-Weir和Wolfe模型下的弱对偶定理、强对偶定理和逆对偶定理.研究成果可丰富和发展集值优化理论算法及其应用.     

解一类复合非光滑极小化问题的拟牛顿型算法

本文讨论极小化由凸泛函和光滑算子复合而成的目标函数的数值方法,给出了旨在求上述问题的一个平稳点的拟牛顿型算法,它将原问题转化为求解一系列约束凸极小化问题的近似解.在适当的条件下算法具有全局收敛性,当目标函数满足增长条件时算法有超线性的敛速.     

可拆分恒速机排序问题的一个近似算法

为缩短工件的完工时间,研究目标为极小化最大完工时间的可拆分恒速机排序问题.在这个问题中,对工件拆分方式进行了限制,要求尽量少拆分工件,且拆分后子工件长度不小于给定阀值.该问题是NP难的.借助LPT算法的思想,提出了一个近似算法.多个实例的数值结果表明,本文算法可行、性能良好,能获得好的近似最优解.     

工件具有累积效应的两台同类机排序问题

研究了具有累积效应的两台同类机排序问题,目标是极小化机器总载重.半积函数在组合优化通常用于算法设计与分析.对该文中涉及的问题,用该函数设计了一个γ-完全多项式近似方案,并进行了算法分析.     

不稳定泛函极值的一种求解方法

针对不稳定的泛函极值问题，建立了收敛到极小化元素的极小化序列的算法，从而得到极小化元素的稳定的近似解     

一类非凸规划的分支定界算法

针对一类非凸规划问题(NP)提出有效的分支定界算法.首先,利用目标函数的特性将其转化为等价的极小化问题(P),通过对其可行域的细分和求解一系列凸规划问题,不断更新(NP)全局最优值的上下界.为提高计算效率,一个问题的最优解作为下一个问题的初始解,并提出了新的删除技术.理论上证明该算法是收敛的,数值试验结果表明算法是有效可行的.     

求解一类NP-HARD问题的一个快速算法

研究3-状态设备网络系统可靠性模型与模拟退火算法求最优解问题.对已有3-状态设备网络系统可靠性优化模型进行了分类,构造了一个新的系统可靠性优化模型,设计了一个模拟退火算法用于求近似最优解.计算机仿真表明,算法有效地给出了模型的近似最优解.     

动量化GA-BP算法的全局极小值搜索

针对传统BP神经网络算法存在收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,提出了动量化GA-BP算法,即对传统BP算法引入动量因子,以提高网络的收敛速度,并将其与BP神经网络算法结合起来,充分利用遗传算法的全局搜索性能进行"粗"搜索.当搜索到全局最优点的附近时,再采用BP算法进行局部搜索,这样避免陷入局部极小,从而得到了全局最优解.煤矿安全等级预测的实验表明:动量化GA-BP算法能快速、精确地收敛,最终得到问题的全局极小值,取得了满意的预测结果.     

对经典Rosen算法的一点改进

用Rosen的投影梯度的方法求解凸约束优化问题中的对偶问题，在计算投影梯度的方向时，涉及到求关于原始变量的最小化问题的最优解，我们用并行算法计算出这一极小化问题的其近似解，证明近似解可以达到任何给定的精度，并说明当精度选取合适时，Rosen方法仍然是收敛的。     

同顺序m×n排序问题极大值近似最优解解法的探讨

同顺序m×n排序问题通常是求极小最大流程时间,而且近似最优解解法比较多.这里首次提出了求极大最大流程时间的解法及其经济含义.在甲乙双方的对抗和竞争中,甲方无疑追求完成某项工程时间最小,即求极小最大流程时间;而希望乙方完成某项工程时间最长,即求极大最大流程时间.因此有必要研究求极大最大流程时间问题.极大值解法不仅给出了非常满意的近似最优解解法,而且在多数情况下通过简单的调优比较容易得到最优解.     

求解病态线性方程组的精细积分新主元加权迭代法

在精细积分法的基础上，通过构造一个特殊的加权矩阵，并将其应用于主元加权迭代法.提出了一种将主元加权迭代法与精细积分法相结合的求解病态方程组的新算法，并用该算法求解两个经典算例.实验结果表明，该算法在求解精度和迭代次数上都有明显提升，是一种可以有效求解病态方程组近似解的新算法.     

L1极小化问题的一种Gauss-Seidal算法

采用罚函数法与Gauss-Seidal算法相结合的思想研究求解L1极小化问题的数值算法:把L1正则化问题视为对L1极小化问题的一种罚函数,由于该函数是非光滑函数,采用光滑化函数对其进行光滑逼近;在此基础上,对此无约束光滑极小化问题采用Gauss-Seidal迭代法求其某种形式的非精确解;再通过合理调整罚参数和光滑化参数, 使得算法产生点列收敛于L1极小化问题的解;最后,通过数值试验测试文中算法的效果, 并从数值计算角度与已有算法进行比较, 结果表明,文中算法具有很好的数值效果.