线性比式和分式规划问题的分支定界算法

针对线性比式和问题(P)提出一种新的分支定界算法,并进行数值验证.该算法把问题转换成等价问题,并利用线性松弛技术建立问题的松弛线性规划,从而将原始的非凸规划问题归结为一系列线性规划问题,通过可行域的连续细分以及求解一系列线性松弛规划,得出的算法收敛到问题(P)的全局最优解.数值算例结果表明算法是可行有效的.     

广义几何规划的加速全局优化算法

 广义几何规划(generalized geometric programming,GGP)问题广泛出现在工程设计、风险管理以及工业制造等实际应用中。基于凸松弛提出GGP的加速全局优化算法,该算法通过新的剪枝技术,能将当前计算的不存在全局最优解的区域去除,从而加速算法收敛到全局最优解。最后给出了算法的收敛性证明。数值实验表明该算法是可行有效的。     

求非凸二次约束二次规划全局解的凸规划方法

针对非凸二次约束二次规划(QCQP)问题,将问题中二次函数的凸函数部分保留,达到所得松弛规划的可行域更加紧致的目的,得到原问题更好的下界.利用正交变换的方法得到原问题的一个凸规划松弛模型,再利用分支定界算法求其全局最优解.根据问题的最优性和可行性原则,提出一种能整体删除或缩小算法迭代过程中产生的分割子区域的区域删减策略...     

非线性规划问题的全局最优解的充要条件及其算法模型

给出了非线性规划问题(NP)的全局最优解的充分必要条件,建立了求该问题全局最优解的一个算法模型.     

一种求解变量有界非线性规划的全局最优解新方法

提出了一种求解变量有界非线性规划的全局最优解新方法——不可行域移除(IRIR)法.在优化过程中,先计算原最优化问题的不可行域,然后在原最优化问题的求解空间中移除确定的不可行域,使得新的求解空间不断缩小,并通过研究不可行域的线性表达,在不影响最优解的前提下将非线性约束转化为线性约束,以求解非线性规划问题,其特点是所得最优解对原最优化问题约束函数的凸性和优化迭代起始点的位置不敏感.同时,阐述了IRIR法的原理和实现过程,在序列二次规划(SQP)算法的基础上,应用数值算例和弹簧设计2个典型实例,以验证IRIR法的可行性和正确性.结果表明:IRIR法可以有效降低原最优化问题的求解难度,且无需引入新参数,是一种具有较高求解能力和实用价值的全局最优化方法,但其不适用于求解设计变量无界的最优化问题.     

双目标规划问题的正交算法及其收敛性质

本文提出了双目标规划问题的正交算法。文中指出:若输入空间的可行域有界,输出空间的可行域为有界凸集,则利用本算法可以在有限步取得非劣解;或者产生一互异点列{x~(k1)),而{x~(k1))的任一收敛子列均收敛于双目标规划问题的最优解,{f(x~(k_1))}收敛于最优值。     

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.     

一种改进的求解含等式约束凸二次规划问题的Lemke算法

通过对经典的Lemke互补转轴算法求解含有等式约束的凸二次规划问题的分析,发现所得到的线性互补问题(LCP)可能是退化的.由Lemke算法求解(LCP)问题的迭代过程,通过六个命题说明了含有等式约束的凸二次规划问题对应的(LCP)问题退化的原因,并对经典的Lemke算法的迭代过程进行修正,提出了一种改进的Lemke算法,这种算法能有效地搜索到含等式约束凸二次规划问题的最优解.     

联合机会约束问题的一个光滑保守近似方法

联合机会约束规划问题是随机规划中一类很重要的问题,在风险投资和安全评价中有着广泛的应用.但是,通常联合机会约束规划都是非凸非光滑的,求解十分困难.提出了一个光滑的保守近似方法,将联合机会约束规划转化为系列光滑近似优化问题,并证明其可行域的收敛性以及近似问题的最优值和最优解集分别收敛到原问题的最优值和最优解集.     

求双目标凸规划问题有效解集的内点同伦算法

利用具有大范围收敛性的同伦方法, 对双目标凸规划问题构造了一种直接算法——内点同伦算法, 通过该算法可求出有效解(弱有效解)的集合, 并证明了这种算法的大范围收敛性, 数值例子表明, 此算法是可行有效的.     

Some New Properties for Single Item Economic Lot Sizing Model with Inventory Capacity and Stockouts

This paper deals with a single item inventory capacity economic lot sizing model and sale loss. Unsatisfied demand cannot be backlogged. Although the model with time-dependent bounds is a NP problem, however, when lost sale cost is non-increasing, some new properties are proved in an optimal solution, the problem becomes a stockout case.problem in strongly polynomial with O(T^3)proposedA dynamic programming algorithm is developed to solve the time. Some numerical results demonstrate that the approach proposed for stoekout problem is efficient and applicable.     

线路与编组站能力限制下的车流组织模型与模拟退火方法

研究了在线路能力、编组站能力（改编能力、通过能力及可利用的调车线数量）与装卸车能力受限条件下的车流组织方案优化问题．其目标是最小化集结费用、改编费用、换算车公里费用，以及组织始发直达而产生的换算车小时消耗，并满足车站和线路的有关能力限制．为此，建立了该问题的两类数学优化模型：大规模的非线性混合整数规划形式和非线性０—１规划形式．基于此类问题的难度，采用了模拟退火算法处理所建模型，其有效性通过对两类不同网络的例子计算得到了证实     

Approximate Solution to the Scheduling of Flexible Transfer Lines

ＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｅＳｏｌｕｔｉｏｎｔｏｔｈｅＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇｏｆＦｌｅｘｉｂｌｅＴｒａｎｓｆｅｒＬｉｎｅｓ￥ＹａｎｇＳｈｅｎｇ，ＷｕＣｈｅｎｇ杨盛，吴澄（ＣＩＭＳ－ＥＲＣ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｌｉｉｎｇ１０００８４）Ａｂ...     

求解整数规划的混合遗传算法

整数规划问题是NP困难问题，在决策变量和约束条件很多时，用常规的求解法效率很低。针对遗传算法存在的缺陷，提出了遗传算法和混沌的结合。在此基础上，设计了用于求解整数规划的混合遗传算法，算例表明，此算法能大幅提高计算效率。     

可分离的二次背包问题的一种直接算法

二次背包问题是一个NP hard问题.给出一般的可分离二次背包问题的一种快速求解的直接算法,分析可分离连续二次背包问题的结构特性,并研究此问题最优解与拉格朗日系数λ的关系.在此基础上,提出通过调节λ来找到可分离二次背包问题的局部最优解的算法,此算法的计算复杂度为O(n).     

非线性规划的一种全局收敛算法

定义了一种偏离Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ三元点的度量函数的基础上，，对一般连续可微非线性规划提出了一个新的全局收敛算法。利用这个算法在获得问题最优解的同时，还得到了与最优解相应的Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子。把这种算法应用于二次规划，得到了二次规划的一种的迭代法。最后给出了一个计算实例。     

一类特殊规划的求解算法

二次规划问题是一类重要的优化问题,是NP困难的.通过对已有算法的理解与分析,在假设原问题的Hessian矩阵正定的条件下,作者给出了求解二次规划问题的一种新算法,并讨论了算法的收敛性.     

一类转库问题流向优化问题的模型与解法

转库是大型企业物流管理工作中的重要环节·针对企业决策支持系统的子系统转库作业日计划问题进行了分析,为一类转库流向问题建立了优化模型具有特殊约束0-1整数线性规划问题(0-1ILP)·分析了具体问题的性质·为求解这类NP-难问题,给出了一种在实际中行之有效的求解问题的算法降维替换算法·以SAS语言为环境,用实际问题作为计算算例,对这种算法的优点进行了总结:该算法在实际应用中是切实可行的,在时间上是节约的,尤其适合于大规模的问题     

三维水平井随钻修正设计的优化方法及应用

在水平井实际应用中,实钻轨道常偏离原设计最优轨道．把实钻轨道与已设计最优轨道的状态变量差值作为参数,建立带有参数的三维水平井最优控制模型,把该模型转化为非线性规划问题求解,讨论了该非线性规划问题的最优解性质．依此性质给出一个全局最优的算法,并将其应用到实际水平井轨道设计中,数值结果表明模型及算法有效、正确。