约束优化问题的一个最小二乘求解方法

本文叙述了一个用序列非线性最小二乘解法求解约束最优化问题的方法,该方法采用的控制参数迭代公式具有二次收敛性及数值计算上的稳定性.非线性最小二乘问题的求解采用具有超线性收敛的修正 BFGS 方法.为验正方法的有效性,文末给出了有关数值计算的结果.     

预测死亡率分布的一个最小叉熵模型

被保人的死亡率分布是确定寿险费率的一个重要依据,而根据其生活的环境、时间预测被保人的死亡率是保险精算研究中的一个热点问题.基于最小叉熵原理,建立了预测被保人死亡率分布的一个模型--最小叉熵模型,该模型以叉熵函数作为目标函数,以被保人的预期寿命作为约束条件,通过最小化叉熵预测被保人的死亡率.以从事特殊职业的被保人为研究对象,通过最小叉熵模型计算了该类人的死亡率.该方法计算简便,具有较好的客观性和实用性,为死亡率预测研究提供了一种有效的新方法.     

最小叉熵方法推导期权定价二叉树模型

借助最小叉熵方法建立了新模型,即把标的资产（股票）价格看成一个信息系统,根据以往股票价格的历史信息给出股票价格的一个概率密度作为先验概率密度,然后在当前股票价格变化的随机变量的矩约束下,用最小叉熵方法来预测n△t时闻点末的股票价格分布最靠近先验概率的概率密度,从而得到参数P、u、d．新模型直接可用现有非线性规划算法进行求解或者转化为其对偶形式用无约束优化来求解,计算方便,经济、物理含义明确,有效克服了二又树及其演化方法的不足,且不受股票价格变化运动形式限制,是一个统一的模型．与B-S、CRR、JR、TGR、Wil1、Wil2方法数值比较结果表明,多数情况下新方法收敛速度快,计算稳定．     

蚁群算法求解离散最小约束去除问题

摘要： 引入蚁群算法解决最小约束去除运动规划问题,在求解过程中对蚁群算法的启发函数以及信息素更新策略进行改进,使其不再易于陷入局部极值并适合求解该问题.仿真实验结果表明,该算法在解的质量和收敛速度上优于精确搜索与贪心算法.     

约束非线性最小二乘的极大熵方法

研究一种将变尺度方法与极大熵方法相结合的新方法，并将其用于约束非线性最小二乘问题，这是一种对有约束和无约束非线性最小二乘问题的统一算法，实现了对Ｈｅｓｓｅ矩阵的整体逼近．新方法具有显式搜索方向，因而在迭代中不需要求解二次规划子问题．数值结果表明该方法是有效的     

约束不可微优化问题的极大熵方法

给出一类不可微优化问题的极大熵方法，并给出了该方法的收敛性分析。     

带有Yager熵约束的方差-混合熵投资组合优化模型

通过引入可信性方法和Yager熵约束,建立以方差-混合熵（VHE）为风险度量的投资组合优化模型,通过上海证券交易所数据对均值-方差-混合熵模型（MVHEM）、均值-方差模型（MVM）和均值-混合熵（MHEM）模型进行实证比较分析。结果表明,本文所构建的模型可以较好地均衡方差和混合熵在风险控制方面的作用,Yager熵约束的引入可以进一步增强模型的稳定性,在控制风险水平的条件下实现了相对更高的累计收益。     

求解带有多个复杂约束优化问题的乘子法

针对带有多个复杂约束的优化问题, 设计一种基于有效集策略的乘子法. 对于转化后的无约束问题, 利用凝聚函数近似其中的极大值函数. 在每步迭代中仅有一小部分函数参与计算, 因此梯度计算量显著减少, 进而减少了计算成本. 数值试验表明了方法的有效性.     

求解约束优化问题的野狗优化算法

针对约束优化问题的求解,提出了一种结合ε约束处理法和纵横交叉策略的野狗优化算法(εCDOA)。算法先在野狗优化算法的所有个体选择捕猎策略更新位置后引入纵横交叉策略,以提高所得算法的全局搜索和局部搜索能力,也有利于算法跳出局部最优;然后按照ε约束处理法,将等式约束转化为不等式约束,并用ε水平比较方法代替适应度值比较来评判算法中野狗个体的优劣;最后根据个体的约束违约度按自适应的ε值把种群分成两个子群,分别以子群的存活策略计算个体的存活率并更新存活率低的个体。对CEC 2006中19个标准约束优化问题进行数值实验,数值实验结果显示,算法εCDOA比结合ε约束处理法的野狗优化算法等4种对比算法有更好的寻优效果。对于3种经典工程设计问题,算法εCDOA给出的设计方案明显优于其他对比算法给出的方案。     

MATLAB中用遗传算法求解约束非线性规划问题

约束非线性规划问题的求解往往是运筹学中的NP问题,利用MATLAB中的遗传算法工具箱中的函数方便、快捷的求得了两个实例的最优解,进一步指出了遗传算法与传统的最优化算法的区别.     

带有二次约束二次规划问题的全局最优化

根据带有二次约束二次规划模型的特殊结构,利用乘积的凸包络和凹包络,给出带有二次约束二次规划问题的松弛线性规划问题,以确定全局最优值的下界,使用超矩形缩减技术以加快分支定界算法的收敛速度,从而提出一个求解带有二次约束二次规划问题的全局最优化算法,证明该算法的收敛性,这个新算法实际上是把分支定界方法与外逼近方法有机地结合起来.数值算例表明所提出的算法是可行的.     

基于制造工艺约束的结构拓扑优化设计

提出了一种新的带有制造工艺约束的多约束结构拓扑优化设计模型,该模型可以进一步限制设计空间的搜索范围,既可以满足优化结构的某些性能指标的要求,又可以满足可制造性约束的要求．采用基于密度刚度插值模型和序列凸规划法中的移动渐近线方法求解优化模型．通过经典算例验证了本方法的有效性．     

受应力约束的平面弹性体的拓扑优化

研究在给定外载和支承的条件下平面弹性体的拓扑优化，要求得到厚度均匀、使用材料最省且每一点都满足应力约束的弹性膜。在分析拓扑优化的特殊困难后，提出修改的满应力方法求解这一问题，使得设计空间在迭代过程中不变。文中的数值结果说明这个方法是有效的算法。     

混合约束最优化问题的复合形解法

提出并讨论了联合应用复合形法和消元法求解可行域比较时形的混合约束最优化问题的方法,论证了这一方法的可行性,给出了相应的算法和程序框图,并用算例验证了该算法的收敛性．     

一种求解带等式约束非线性规划问题全局最优解的方法

本文把罚函数法和一种求解无约束非线性规划问题的辅助函数法相结合,首先写出非线性规划问题的罚函数,从而把原问题转化成为一个无约束的非线性规划问题,然后再运用辅助函数法（GOM）来求解罚函数的全局最优解,从而求到原带等式约束的非线性规划问题的全局最优解．     

对离散变量结构拓扑优化设计几个问题的探讨

探讨了离散变量结构拓扑优化的三个问题，指出离散变量拓扑优化也存在所谓奇异拓扑的现象，指出设计变量的离散程度和位移约束影响最优拓扑，优化设计时不可忽视。     

带有基数限制的离散多因素投资组合模型

研究带有基数限制的离散多因素投资组合模型.与传统的投资组合模型不同的是,该模型中投资组合的决策变量是交易手数(整数),且限制资产投资的最大数目,其最优化模型是一个非线性整数规划问题.分别用随机产生的一组数据和来自纳斯达克的40只股票数据,利用拉格朗日松弛的混合分枝定界算法求解此模型,并用FORTRAN语言编程,数值结果表明该算法能有效求解此模型.     

不等式约束的广义拟可微优化问题最优性条件

Bracken—McGill双层规划问题和其他某些熏要的不可微优化问题均是广义拟可微优化问题,这类问题的最优性条件的研究是非常重要的．为此提出了一个关于一类正齐次函数的Farkas引理,基于这一引理,在一约束规范之下,建立了不等式约束的广义拟可微优化问题的最优性条件,并证明约束规范是一个正则条件的充分条件．     

基于Heaviside密度和灵敏度过滤的多位移约束结构拓扑优化

针对位移约束重量最小的有限元结构优化问题,结合独立、连续、映射（ICM）方法和体积不变的Heaviside密度过滤技术以及灵敏度过滤方法,建立了一套高效的位移近似表达式.结合多位移约束措施和对偶理论,形成了一种基于Heaviside密度和灵敏度过滤的多位移约束结构拓扑优化方法.算例的结果证明了此方法的有效性和高效性,并且能够得到清晰的0/1分布.