位势法在交通优化问题中的应用

研究了单源多汇交通优化问题及其重要性质,提出了单源多汇交通优化问题的位势法,该算法以关于费用的最短路程为初始势,以非零流的最小费用流为初始流;用标号法找可行的增广链,在标号过程中若某点不满足平衡要求则由到达该点的可行的增广链增广最小费用流的流量;以弧割为工具,计算最小费用流的势的最大调整量,并修改最小费用流的势.算例证明了算法的正确性和复杂性及算法的有效性.     

动态最小费用流问题

考虑到时间对最小费用流问题中各个参数的影响,首先通过对动态最小费用流问题的各参数的定义建立了动态最小费用流问题的数学模型,在这样的有向网络里,流可以在中间点上停留一段时间,弧的容量以及中间点的容量随时间变化,流经过弧时所需的费用也随时间变化;在此模型基础上给出了动态最小费用增广链的定义并证明了与其相关的定理,并在最后给出求解动态最小费用流问题的一个算法。     

用最小费用流的允许边算法求解指派问题

构造指派问题的最小费用最大流模型,并将基于对偶原理的允许边算法用于该模型,提出了求解指派问题的一种新算法。该算法按照互补松驰条件,通过修改已标号节点的势,在容量-费用网络中逐步扩大允许网络,并在其中增广流量,直至求得容量-费用网络的最小费用最大流,此最大流中的非0流边即对应于指派问题的最优指派。在迭代过程中,后续迭代充分利用了上一迭代的信息,有效节省了计算量。对于非标准指派问题,可以直接求解,而不需要先将其转化为标准形式。     

关于多收点容量网络最小费用流的一个问题

对多收点容量网络最小费用流问题,证明了当收点处的净流入量增加时,其总的最小费用沿着该收点的方向的增长速率也相应增加     

最小费用最大流新方法及Lingo实现

给出了利用矩阵的表示法来求解网络最小费用最大流的新方法.从先选取最小费用的第一条初始流,后面根据费用最小的原理,不断地增加初始点到终点有向流,直到无法增加为止,所得到的流即为最小费用最大流.通过举例介绍方法的应用,简单易懂.同时,给出Lingo代码进行验证其正确性.该方法对研究网络最小费用最大流有一定的推动作用.     

最小费用流的直接优化

研究了广义最小费用流问题，给出并证明了最小费用流的直接优化算法。数据裕列表明，直接优化算法不仅有效而且可以弥补ＯＫＡ算法的缺陷，并能解决网络流规划的其他类型的问题。     

网络最小费用最大流双目标遗传优化算法

针对将网络最小费用最大流问题转化为单目标优化问题进行求解的缺陷,提出网络最小费用最大流的双目标优化模型,并引入多目标遗传算法.对最小支撑树对应的余树弦流量初始值进行编码,通过解码和回路矩阵计算流量网络树枝的流量.在网络最小费用、最大流量双目标函数和网络结点容量、网络分支容量约束条件基础上,按照多目标优化理论构建增广最小...     

最小费用流的直接优化

研究了广义最小费用流问题，给出并证明了最小费用流的直接优化原理，构造了直接优化算法．数据实例表明，直接优化算法不仅有效而且可以弥补ＯＫＡ（Ｏｕｔ－ｏｆ－ＫｉｌｔｅｒＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）算法的缺陷，并能解决网络流规划的其他类型的问题．     

连续时间网络上的最小费用流问题

建立了连续时间网络上的最小费用流问题的数学模型；证明了连续时间网络中的增广流的存在性定理和最优性定理；最后给出求最小费用流的算法．     

连续时间网络上的最小费用流问题

建立了连续时间网络上的最小费用流问题的数学模型；证明了连续时间网络中的增广流的存在性定理和最优性定理；最后给出求最小费用流的算法．     

哈明距离下费用受限制约束最小支撑树反问题

讨论了瓶颈型哈明距离下费用受限制的约束最小支撑树反问题,通过修改给定网络边上的权,使得修改后网络中指定的支撑树是最小支撑树并且支撑树中的最大边的权不超过给定的常数,用瓶颈型哈明距离来衡量修改的费用,且修改的总费用不超过给定的上界.利用转化的思想,给出瓶颈型哈明距离下费用受限制的约束最小支撑树反问题的多项式算法及证明.     

装配型的生产存贮网络

本文考虑了无生产约束的确定型的装配型生产存贮网络,证明了问题可化为r-网络上的最小费用流问题,由此导出了一个动态规划算法,且证明了在特定的条件下,存在一个最优解具有套入结构。     

带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘埃尔米特广义斜哈密顿矩阵迭代解

针对带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘埃尔米特广义斜哈密顿结构矩阵解问题,给出了一种共枙梯度迭代算法。首先提出了带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘问题及其最佳逼近问题;然后分别给出了基于共轭梯度的迭代算法,证明了算法的收敛性。对于任意初始约束矩阵,在不存在舍入误差的情况下,用该迭代算法可以在有限步迭代中得到迭代解。最后,给出了一个数值实例,数值实例证明了所提算法的有效性。     

具有运输次序的运输问题研究

研究了一类新的运输问题--具有运输次序的运输问题,建立了这类运输问题的网络流模型,证明了该模型的有效性,根据解最小费用流问题的思路设计出求解该模型的实用算法,同时通过定义修正权将负权转化为非负权,从而可以用Dijkstra算法找最短路,使算法得到改进.     

一种改进的填充函数法

提出一种新的求解无约束全局优化问题的方法,此方法把修正的 Broyden-Davidon-Fletcher-Powell (BFGS)方法与填充函数方法相结合,可以从目标函数f(x)的当前极小点x*1出发找到另一个局部极小点x*2,且f(x*1)≥f(x*2),然后再以x*2为初始点用同样的方法来求f(x)的更小的局部极小点,反复以上过程,最终可以找到f(x)的全局最小点x*g.经过数值检验,表明方法是可行有效的.     

广义运输问题的状态算法

经典运输问题在实际应用中有很大的局限性,推广后可以得到具有运输能力限制、供求量可以变化的广义运输问题.广义运输问题不能用运输问题的表上作业法进行求解.利用网络流算法对广义运输问题进行求解.我们首先将广义运输问题等价化为最小费用循环流模型,然后根据求最小费用循环流的状态算法,构造了求解用于广义运输问题的有效方法.     

最小费用最大流在线性规划上的推广

最小费用最大流问题是运筹学中的一类典型问题,亦是许多实际问题的本质抽象。此外,最小费用最大流本身可以视为线性规划的一种特殊情况。由于其模型的特殊性和解决方法的特殊性,能够接受的数据规模远比一般线性规划大。对于某些线性规划问题,如果将其转化为最小费用流可以解决的模型,则可大大提高效率。文中针对一现有案例,探讨了用矩阵变化的方法,将一个本不能用最小费用最大流解决的问题巧妙转化为最小费用最大流问题,并从约束矩阵结构和实际问题两个方面给出了该算法的适用范围。     

Hamming距离下瓶颈约束最小支撑树反问题

讨论Hamming距离下瓶颈型约束最小支撑树反问题,给定的一个支撑树,修改给定网络边上的费用,使给定的支撑树成为最小支撑树且支撵树中边费用最大值不超过给定的常数,用瓶颈Ham-ming距离来衡量修改的权值,并给出瓶颈Hamming距离下的约束最小支撑树反问题定理的证明.     

基于范数下的反瓶颈Steiner树问题

讨论了在l1范数下的反瓶颈Steiner树问题.对于给定的一个可行解,修改带限制的边权使其成为瓶颈Steiner树问题的最优解,并且在l1范数下边权的修改费用最小.讨论了最优目标值的范围,在此基础上给出了一个求解反瓶颈Steiner问题的多项式时间算法.     

Gauss-Newton法的半局部收敛性

设f:Rn→Rm 是Frechet可微的 ,m≥n .则非线性最小二乘问题可描述为下面的极小化问题 :minF(x) :=12 f(x) Tf(x) .Gauss Newton法是求解非线性最小二乘问题的最基本的方法之一 ,其n + 1步迭代定义为 :xn + 1=xn - f′(xn) Tf′(x) -1f′(xn) Tf(xn) .本文主要研究解非线性最小二乘问题的Gauss Newton法的半局部收敛性 .假设f(x)在B(x0 ,r)内连续可导且f′(x0 )满秩 ,若f的导数满足Lipschitz连续F′(x) -f′(x′)≤γx -x′ , x ,x′∈B(x0 ,r) .在一个关于初始点x0 的判断准则c =f(x0 ) ,β =f′T(x0 )f′(x0 ) -1f′(x0 ) T ,β2 cγ <1 1 0下 ,Gauss Newton法产生的序列 {xn}收敛到一个驻点x ,从而给出了Gauss Newton法的半局部收敛性 .