组合极大熵同伦方法求解一类非凸非线性规划问题的K-K-T点

利用组合极大熵同伦方法, 研究一般的非凸非线性规划问题. 首先运用极大熵函数将多约束的规划问题转化为单约束规划问题, 然后构造求解单约束规划问题的K K T系统的同伦方程, 得到了求解大型约束规划问题的一种有效路径跟踪方法, 并证明了其大范围收敛性.     

凝聚函数法求解稳态热传导系数反问题研究

将稳态热传导系数识别的反问题归结为一个带有多个不等式约束的非线 性规划问题，并采用改进后的基于极大熵原理的凝聚函数法将此非线性规划问题转化为一个可微的单约束优化问题。在此基础上，采用乘子惩罚函数算法进行求解，给出了数值验证，并探讨了信息误差对反演结果的影响，证明该算法有较好的抗噪性。     

关于下层规划带线性约束的二层规划问题

通过极大熵方法将一类下层规划带线性约束的二层规划问题转化为支规划问题,并证明了转化的单的单层规划问题与原二层规划问题的最优解之间的联系,在一定条件下可保证转化后的单层规划问题的最优解为原问题的ε－最优解。     

非单调规划的一种新的单调化方法

对约束函数单调而目标函数非单调的规划问题，给出了目标函数的1种新的单调化变换公式．先引入极大熵函数，将多个约束的非线性规划问题，转化为只含1个约束的规划问题，再将转化后的只有1个约束的规划问题转化为1个等价的单调规划问题．     

单调化与极大熵相结合解非单调规划问题

对约束函数单调而目标函数非单调的规划问题,给出了目标函数的一种新的单调化变换公式.先引入极大熵函数,将多个约束的非线性规划问题,转化为只含一个约束的规划问题.再将转化后的只有一个约束的规划问题转化为一个单调规划问题,并证明了其等价性.     

二次规划的极大熵方法

利用对偶变换,将二次规划问题转化为无约束极大极小问题,然后运用极大熵方法,将极大极小问题的转化为求解一个无规划极值问题,从而能够同时求出问题及其对偶问题的近似解,数值试验结果表明该方法是有效的。     

非线性规划的一种基于极大熵函数的单调化方法

对约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题,给出了目标函数的一种积的形式的单调化变换公式,首先引入极大熵函数,将多个约束的非线性规划问题,转化为只含一个约束的非线性规划问题,再将转化后的只有一个约束的非线性规划问题转化为一个单调规划问题,最后证明了等价性.     

一般约束凸规划极大熵方法的收敛性

带约束的极大极小问题是一类不可微优化问题，通常的解决是通过增加约束将其转化为可微优化问题，极大熵方法是一种用光滑函数逼近最大值函数的方法；基于这种方法，给出一种求解带一般约束的极大极小问题的逼近方法，并针对凸规划问题证明了这种方法的收敛性，即当控制参数趋于正无穷时，近似问题的最优解收敛于原问题的最优解。     

求解一类半无限多目标规划的神经网络算法

考虑了一类半无限多目标规划问题.根据极大熵方法,先将其转化为半无限单目标可微凸优化问题.再由原问题和对偶问题之间的关系,提出了求解它的能量函数和神经网络模型,并证明该神经网络模型的解是一致渐近稳定的.该模型结构简单,规模小.     

水电站厂内经济运行基因遗传算法模型

水电站厂内经济运行的数学模型是一类非线笥、０－１规划，用ＧＡ算法求解该问题，速度快，而且可同时在时域空间上分别求出机组开停机计划和机组组合及负荷分配优化运行结果，可满足水电站厂内经济运行实时笥的要求，计算结果表明，经济运行效益可提高３％。     

符号回归的枚举原型算法及其匹配算法研究

通过建立一个包括大量原 原型库，实现了符号回归的枚举原型算法。该算法使用的原型可分为线性原型和非线笥原型，前蜊与样本数据的匹配可转换为多元线性回归问题，效率高，但其表现力较差。后者表现力强，但非线笥回归技术效率低，且存在收敛哉问题，对可用于原型匹配的各种拟合算法进行了比较研究，确定了为各种原型选择匹配算法的一般方法。     

一类区间2次-线性双层规划的解法

针对上层目标函数含有区间系数的2次-线性双层规划问题,提出了区间2次-线性双层规划的最优值区间的定义,在此基础上把区间2次-线性双层规划模型转化为求解最好最优值和最差最优值的2个确定性模型,进而利用混合整数规划方法求解.最后给出数值算例验证该方法的有效性.     

一类有线性约束的二层优化问题的极大熵方法

对一类下层带有线性约束条件的二层优化问题构造出一个新的极大熵函数来近似表示下层极值函数 ,将不可微二层优化问题转化为可微单层优化问题来处理 ,从而得到一类二层优化问题的ε 最优解的一种计算方法 .     

不可微规划的极大熵方法

解约束不可微规划问题的极大熵方法一般是不收敛的,本文在较弱的条件下给出了该方法的收敛性定理,并且给出了解约束不可微规划问题的一个改进的极大熵方法。     

用带权极大模理想点法求解多目标双层规划问题

研究一种具有多个决策者卷入、 各决策者的目标不止 一个、 决策者之间存在二层递阶关系系统——双层多目标规划问题. 给出双层多目标决 策问题数学模型的一种解决方法, 把带权极大模理想点法和Kuhn-Tucker条件结合起来, 从 而把双层多目标规划问题转化为单层单目标约束规划问题, 进而求得原问题的弱有效解.     

变量有界线性规划的极大熵方法

目的讨论变量有界线性规划问题的熵函数解法。方法采用Lagrangian对偶把该问题处理为一个对偶的低维无约束不可微凸规划，据此提出了变量有界线性规划问题的可微极大熵函数。结果提出的熵函数方法可以避免数值计算的溢出。结论所采用的熵函数可避免数值的溢出，数字结果表明方法是有效的。     

求解一类非线性规划问题的新途径

给出了一类约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题的一种新的求解方法。首先给出了将其目标函数单调化的一种方法，然后．通过这个方法将这类非线性规划问题转化为等价的单调规划问题，进而利用已有的关于单调函数的凸化、凹化方法，可将其转化为等价的凹极小问题或反凸规划问题以及标准DC规划问题．再利用已有的关于这些规划问题求全局极小点的方法，可以求得原问题的全局极小点。     

求解线性半无限规划问题的神经网络

考虑了线性半无限规划问题。通过运用极大熵方法,将多个约束条件的问题转化为单个约束条件的模型,并提出了求解它的一个神经网络模型,严格说明了该模型是Lyapunov稳定的,并收敛到原问题的一个精确解。数值实验表明,该模型不仅可行而且有效。     

多目标非光滑半无限规划极大熵方法及收敛性

用极大熵方法来逼近目标非光滑半无限规划,并利用熵函数序列的一些收敛性质（v-收敛性,即variational convergence),在一般意义下给出该逼近方法的收敛性。     

解多目标规划的区间极大熵方法

利用极大熵原理及有关逼近结果,使之与区间算法结合,提出一类求解多目标规划问题的区间极大熵方法,并证明算法的收敛性,给出风险投资的多目标规划问题的数值解.