无穷维最优化问题的离散化求解

对无穷维最优化的求解进行研究.利用离散化方法将无穷维最优化问题化为有限维问题.基于离散化问题的原始、对偶解,证明存在一组解序列收敛于原来无穷维最优化问题的最优解.同时,得到无限多类型网络均衡问题收费的近似值.     

基于就近取值策略的离散多目标优化

针对现有的离散变量处理方法在求解多目标优化问题中存在精度和可靠性不足的情况,结合离散变量优化问题和遗传算法两者的特点,提出一种能够处理离散变量的就近取值策略.此策略代替了传统对离散优化问题中离散变量的处理方法:将离散优化问题转化为连续优化问题,利用决策变量为连续的优化方法去解决该离散优化问题所对应的连续优化问题的最优解集,最后再按照特定的方法将该连续优化问题的最优解集离散化得到对应离散优化问题的最优解集.将此策略应用在传统多目标遗传算法NSGA-Ⅱ(Non-dominate Sort Genetic AlgorithmⅡ)的遗传算子中得到了离散交叉算子和离散变异算子,使得算法能够真正在离散空间中搜索寻优,并得到了一种基于就近取值策略的离散多目标优化算法(Dispersed Non-dominate Sort Genetic AlgorithmⅡ,DIS-NSGA-Ⅱ).在理论上本方法相比传统方法,对解决离散优化问题更合理,优化结果更精确,有较大优势.最后,通过实验对比现有两种最典型的离散变量处理方法验证了DIS-NSGA-Ⅱ对解决离散变量优化问题的有效性.     

基于Delta算子的输出跟踪器的设计

在δ域内推导出了跟踪反馈控制的二次型最优解,证明了在相同加权下采样周期T→0时,δ的最优解趋近于连续域最优解,从而可以通过解连续域的方程直接得到离散控制律.     

松弛变量法求解一类离散系统最优切换问题的全局最优解

考虑一类离散系统的最优切换问题,最优切换问题是离散优化问题,是NP难的.采用了松弛法来求解这类问题,将原问题转化为一个容易求解的连续优化问题.在文中证明了连续优化问题与原问题的最优解是等价的,并通过数值例子验证了松弛法的快速性与有效性.     

无限维交通均衡问题离散化方法研究

研究了无限维的交通网络均衡问题的离散化问题,证明了在某些条件下,离散化后的有限维交通网络均衡问题的解存在且惟一.当离散分割细度趋向于零时,离散化问题的均衡解通过一定的变换将逼近无限维问题的均衡解.     

离散全局最优化中的一类T-F函数算法

针对求解非线性离散规划全局最优解问题提出一类T-F函数算法.首先,介绍有关离散全局最优解的各种概念,并定义了T-F函数;其次,提出一类T-F函数,并设计了相应的T-F函数算法,通过寻找该T-F函数的离散局部极小解,以期找到离散规划问题的比当前离散局部极小解更好的解.数值实验表明算法是有效的.     

动态无功优化的混合智能算法

针对存在离散控制设备动作次数约束的动态无功优化问题,提出免疫遗传算法和非线性内点法的混合算法.首先忽略控制设备的离散性和动作次数约束,采用非线性内点法求解初始优化解;然后按照控制变量的性质将原问题分解为连续优化与离散优化2个子问题迭代求解.在离散优化问题中,保持连续变量不变,采用免疫遗传算法优化离散变量,通过特别的编码方式使抗体自动满足动作次数约束;在连续优化问题中,保持离散变量不变,采用非线性内点法优化连续变量.混合算法充分结合了免疫遗传算法和非线性内点法的优点,能较快求解动态无功优化的近似最优解.IEEE14节点系统的仿真结果验证了混合算法的有效性.     

二维热传导方程初边值问题的有限元配置法

讨论二维热传导方程的第一初边值问题，提出了求解的半离散有限元配置方法，证明了半离散解的存在唯一性，且得到了最优阶的先验误差估计．     

一类非线性最优奇异控制问题的离散解

讨论了一类非线性最优奇异控制问题的离散解。构造等价微分方程分离控制，利用最大原理建立最优轨道上的微分等式，导出差分格式，进而求出最优控制的离散解，并研究了扰动下最优值的变化。     

逆向选择条件下委托代理最优激励契约模型分析

分别建立了逆向选择条件下离散类型和连续类型的最优激励契约模型,并利用最优化控制原理求出了模型的最优解.为保险委托人设计合理的激励契约提供了理论参考依据.     

一类无限维系统的最优转换控制

研究了一类无限维系统的最优转换控制，在适当条件下，证明了转换控制问题的值函数是相应的ＨＪＢ方程的唯一Ｂ－连续粘性解。     

对给定谱系树的最优拟合

本文给出了两个求解给定谱系树最优拟合的递推公式。它适用于离散和连续的谱系树的最优拟合问题。还对有限离散的谱系树最优拟合问题,给出一种利用矩阵运算的求解方法。     

工程结构的混合离散变量优化设计

针对设计变量为离散型和连续型的混合离散变量的优化设计问题，探讨了非均匀离散变量及连续变量的均匀离散化处理方法，分析了求解混合离散变量的优化设计问题最优解的方法。算例表明混合离散变量的优化设计方法可以应用于工程结构优化设计中，其优化结果不需圆整，大大提高了优化设计的效率和可靠性。     

离散变量组合型算法及其程序—MDCP

本文介绍一种新的混合离散变量优化方法及通用程序。该程序适合于求解含有整型、离散型和连续型变量的最优化问题,能给出符合工程要求的规格化最优解。 本程序经用30个工程设计和数学问题的考核与评定,证明这种具有多功能的组合型算法和程序,其解题的可靠性,若按最优解的目标函数值的精度在10~(-2)以下统计,达到100％。 文中还简介了本程序在两个工程设计问题中的应用。     

带约束情形离散切换系统的最优调度

在动力系统中,切换系统的最优调度问题是典型的NP难问题,考虑了一种离散时间情形下带约束的线性离散切换系统,为了寻找到全局最优解,分析了系统的动态结构特征和动态约束条件,分别构造了目标函数和约束条件的动态下界;在各个阶段将当前最优值作为系统的上界,通过上下界的比较,提出了一种适应于动力系统的分支定界算法,方法能够精确地搜索到动态系统的全局最优解;数值结果表明:方法是有效的,而且能够搜索到全局最优解.     

基于环境Pareto支配选择差分进化算法的舰船电网重构

为提高差分进化算法在舰船电网重构中寻找最优解的准确性,避免陷入局部最优,采用一种环境Pareto支配的选择策略,对变异后得出的可行解与优秀不可行解同时进行选择,根据改进的选择策略对优秀不可行解加以利用.针对舰船电网重构的离散多目标优化问题,采用0,1,2离散编码和无参数变异算子进行离散操作,并利用混沌初始化提高种群多样性.仿真实验表明,相比其他算法,本文算法具有更好的故障恢复方案、收敛性和稳定性,并能有效避免陷入局部最优.     

非线性双曲方程的间断有限体积元方法

针对非线性双曲问题,给出了半离散间断有限体积元格式,得到了该格式解的最优L^2模和离散H^1模误差估计．     

一类无约束离散minimax问题的区间斜率方法

进一步讨论了一类由一阶连续可微函数构成的无约束离散minimax问题。利用区间斜率方法和区域二分原则，构造了极大函数的区间扩张和无解区域删除检验原则，建立了区间斜率算法；对算法进行了数值实验，并给出了数值算例，结果表明：该方法可以同时求出问题的最优值和全部全局最优解，是有效和可靠的。     

粒子群优化算法在TSP问题中的应用

新型模糊自适应PSO与惯性权值线性递减PSO的测试结果表明,新型PSO在优化单峰函数的性能明显优于后者;对多峰函数的优化问题上,前者比后者具有更大寻找全局最优解的潜力。这些实验是对连续的函数空间的优化问题。为了考察新型模糊自适应PSO在解决组合优化一类离散问题的性能,我们通过对PSO的离散化,使用经典的TSP问题进行测试。     

求解混合整数线性规划的降维搜索法

很多实际问题归结为解如下线性规划max C~TX AX=b (1) {X≥0 其中X=(x_1,…x_L,x_(L 1),…x_n)~T的x_1…x_L 为整数。降维搜索法求解这个问题,首先是从(1)的约束中除掉x_1…x_L为整数的要求,求出线性规划的最优解。此解若不为整数解,则从解的分量x_1开始取整,即令x_1=[x_1~(0)] 代入约束,在n-1维空间上求最优解。如果仍不是整数解,则继续在n-1维最优解中令分量x_2取整,求n-2维空间的最优解。若降维至n-r得一整数解,则依定理1,停止继续降维。此时的整数解为(1)的可行解。然后在此可行解的基础上在x的两边进行左右搜索,用新的更优的可行整数解代替原有的可行整数解。用定理(2)和(3)判别是否停止搜索,搜索完毕便得n-r 1维(1≤r≤L)的一个最优整数解。然后求出所有n-r 1维的最优整数解,比较所有n-r 1维的最优解,得n-r 2维的一个最优整数解,如此类推,一定可求得原问题(1)的最优整数解。降维搜索法可以完全平行地推广到求非线性规划的整数解。