求解P0混合互补问题的一个非内点延拓方法

重新表述mid（．）函数,且两次用Shannon熵光滑化函数对其进行光滑化．然后给出了求解P0类混合互补问题的一个非内点预估一校正延拓算法,并分析了该算法的全局收敛性。     

一类连续minimax问题的区间极大熵算法

讨论了目标函数为C^1类函数的连续型minimax问题的区间极大熵算法。通过构造目标函数的极大熵函数及其区间扩张，利用区域二分原理和无解区域的删除原则，建立了求解连续型minimax问题的区间极大熵算法，证明了算法的收敛性，给出了数值算例。数值结果表明，其算法是可靠和有效的。     

非线性l1问题的区间调节熵算法

本文证明了非线性 l1问题调节熵函数的相关性质,将调节熵函数和区间分析相结合,构造了非线性l1问题的区间调节熵算法,讨论了调节熵函数的区间扩张及其收敛阶,证明了算法的收敛性,给出了数值算例.理论与数值结果表明该方法是可靠和有效的.     

采用熵函数法的多传感器空间配准算法的研究

针对传感器空间配准问题,提出了一种基于滑窗法的极小化极大熵函数的传感器空间配准算法。该算法使用熵函数作为优化准则,根据传感器的量测模型推导出关于传感器系统偏差的目标函数,然后借助极大熵函数的思想,将目标函数的绝对值转化为对应的极大熵函数,并且使用拟牛顿法求得的极大熵函数的解作为传感器系统偏差的估计值。在单目标跟踪场景和多目标跟踪场景下,与传统传感器空间配准算法在相同的仿真条件下进行对比,仿真结果表明,所提算法能够有效地提高传感器距离量测和角度量测系统偏差的估计精度,从而实现高精度的空间目标跟踪。     

Min-Max-Min问题的区间极大熵算法

讨论了目标函数和约束函数都是一阶连续可微的离散Min-Max-Min问题.利用罚函数法和极大熵函数思想将问题转化为无约束可微优化问题,构造了极大熵函数的区间扩张并证明了它的收敛性,给出了无解区域删除原则,建立了区间极大熵算法,理论证明和实例计算表明算法是可靠和有效的.     

非线性lp问题的极大熵方法

在非线性l1问题极大熵方法的基础上,构造了非线性l(0＜p＜1)问题的极大熵方法.为了克服lp问题的非光滑性,导出了极大熵函数,并证明了极大熵函数列的收敛性.根据同伦算法证明了极大熵函数的最优解序列逼近于非线性lp问题的最优解,并提出了解决计算过程中易于溢出的方法.最后,数值仿真表明算法是十分有效的.     

多叉树Huffman算法

改进Huffnan算法，提出了多叉树Huffnan算法．理论分析表明该算法优于常规的Huffnan算法，其平均码长已接近信源的熵函数值，且其解码速度快．将其实现用于文本压缩，压缩比大约为3：1左右．该算法已长期用于众多产品中，取得了良好的效果。     

基于熵权的教师绩效评价算法的研究

本文采用熵权法这种客观赋权方法来确定综合评价中各指标的权重,通过把熵权法和传统的ISODATA聚类方法相结合,在ISODATA的目标函数中引入权重,给出了含有熵权的ISODATA聚类的迭代公式,提出了基于模糊聚类和熵权的改进的综合评价算法,并将该算法应用于教师绩效评价,使其评价结果更加有效．     

非线性互补问题的熵函数法

提出了求解非线性互补问题的熵函数法 .证明了熵函数逼近问题解的存在性和唯一性及算法的全局收敛性 .数值算例表明了算法的有效性     

BP 网络中的熵函数准则(英文)

从极限角度证明了传统ＢＰ算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用的均方误差准则并提出了一种基于熵函数准则的ＢＰ算法，理论分析和仿真结果都表明此熵函数准则优于均方误差函数准则     

具有线性不等式约束非线性规划问题的降维算法

对线性约束的一般非线性规划问题进行了研究,在算法中提到的起作用集策略,与常见的起作用集算法相比较;在迭代过程中求解等式约束子问题时采用了降维算法,而对于不等式约束子问题采用了起作用集算法.通过数值试验,说明了算法的有效性.算法对于求解非线性约束非线性规划问题提出了一种新思路,将非线性约束线性化,解决一般此类问题.     

非线性凸半定规划的最优性条件

考虑非线性凸半定规划问题,引入了矩阵函数广义梯度和广义方向导数的定义,讨论了凸矩阵函数的一些性质.并给出了非线性半定规划的最优性必要和充分条件.     

约束优化问题测试函数的一个构造方法

给出了约束优化问题测试算例的一个构造方法,分别给出了非凸规划、凸规划测试函数的构造方法,构造的约束优化问题在可行域边界达到最优解。并就构造的算例分别用非线性规划求解软件进行了验证,结果表明构造方法是有效的。     

凸非线性规划的一个预估-校正跟踪路径算法

提出一个预估-校正跟踪组合内点同伦路径算法,证明其全局收敛性,并用实数值算例验证其有效性.该算法由任意给定的一个内点,通过跟踪组合同伦路径得到凸非线性规划问题的解,并由β-锥邻域在可行域的内部确保迭代点是内点.该算法全局收敛,是一种求解凸非线性规划问题的有效算法.     

解凸规划的投影算法与收敛性分析

建立了一个求解Ｈｉｌｂｅｒｔ空间中约束凸规划的投影算法，并在目标函数与约束函数均是连续Ｆｒｅｃｈｅｔ可微的条件下，利用投影性质证明了算法的下降性和收敛性。     

一个用于构造非线性半定规划算法的非线性Lagrange函数

非线性Lagrange方法是求解非线性半定规划的一个重要方法。给出了一个可以用于研究非线性半定规划的非线性Lagrange函数，并证明了这个函数在KKT点附近具有凸性，从而保证了非线性Lagrange算法理论成立的前提条件。     

凸规划内点算法在连杆机构优化设计中的应用

提出一种非线性原－对偶内点凸规划算法，并用这种优化方法解决机构优化设计问题．该算法已编写成计算机程序，并在ＩＢＭＰＣ／ＡＴ－４８６计算机上考核通过．数值实验结果和实际机构优化设计应用均显示，该算法具有所得到的解可靠（对于凸规划问题，解都是内点）、迭代次数和函数调用次数都比较少等优点．     

非线性随机规划问题最优值与最优解的可测性

利用对偶理论与可测集值映射理论等,本文首次证明了一般非线性随机规划问题最优值和最优解的可测性,从而为研究它们的概率分布、矩等分布问题以及一般随机规划问题的实际求解奠定了理论基础.     

凸锥的一些重要性质及其在非线性规划中的应用

对与约束最优化相关的多面凸锥理论进行了讨论,证明了几个重要性质。利用正基,该文对线性约束的非线性规划问题设计了一种新算法。在该算法中,每次迭代时无需求解一个线性规划子问题,而且算法民比较简单。该文还证明了只要当目标函连续时,算法或有限步终止于一个Ｋ－Ｔ点,或产生一个无穷点列,其每一个聚点 Ｋ－Ｔ点。     

基于光滑逼近函数的高阶牛顿法求解凸二次规划

研究绝对值函数的3个光滑逼近函数的性质,并采用图像展示了逼近效果.进而提出求解凸二次规划问题的新方法:将凸二次规划转化为非线性方程组,采用光滑逼近函数进行处理,得到光滑非线性方程组,进而利用高阶牛顿法进行求解.数值实验结果表明:本文方法收敛快、迭代次数少.