基于新的初始化策略计算MVEE的积极集算法

针对计算最小体积闭包椭球(MVEE)的积极集算法中原初始化策略耗时较多的问题,先给出一个基于样本协方差矩阵构造的新初始化策略,然后将该初始化策略应用于秩-2更新算法中,并给出一个计算MVEE改进的积极集算法.数值实验结果表明,基于新的初始化策略的积极集算法能有效提高求解大规模数据集MVEE问题的计算效率.     

一类求解约束离散不适定问题的积极集随机迭代方法

许多科学和工程领域的应用问题都可以归结为线性离散不适定问题的求解。考虑大规模带盒子约束的线性离散不适定问题的求解,提出一类基于积极集策略的随机内外迭代方法。基于积极集策略的内外迭代法在外层迭代上更新积极集和对应的非积极集,并采用投影算子,将不在可行域中的数值解分量投影到可行域边界上,同时在内层迭代上采用Krylov子空间方法求解无约束子问题。提出一类积极集迭代法,在内层迭代上采用高性能随机算法,依照概率分布选取子问题系数矩阵的列进行更新,并利用Armijo下降准则对迭代步长进行选择,这样就可以保证目标函数值随着迭代步数的增加而单调下降。在图像复原问题的数值实验中,验证所构造算法的高效性。在偏差准则的收敛条件下,新的积极集内外迭代法所利用的计算量、迭代步数和CPU时间都比前人提出的算法更少。     

随机2-D系统的集员状态估计

本文研究了噪声在有界椭球集的2-D FMII模型的状态向量的递推估计问题.从提高计算的有效性和可实现性出发,通过在不同的更新阶段采用优化定界椭球(OBE)算法,对该系统提出了一种新的状态估计方法.所得状态估计是状态空间里一个集合而不是单个向量.其中的最优估计是包含系统未知状态的最小容积椭球.     

求解最小体积轴向椭球问题的线性收敛算法

通过定义求解最小体积轴向椭球问题的两个近似最优性条件, 计算满足第二个近似最优性条件的一个新的近似解, 给出一种求解最小体积轴向椭球问题的近似算法, 并证明了算法具有线性收敛性. 实验结果证实了算法的有效性.     

线性系统在非线性等式约束下的集员卡尔曼滤波

为了解决运行系统要求的100%估计包含真实最小域的需要和计算机的实时计算问题,使用集员卡尔曼滤波算法解决非线性状态约束.采用最小迹椭球算法对状态向量的椭球域进行更新,同时分别在预测和滤波的2个阶段用投影的方法把没有约束的状态估计投影到有约束的状态估计表面来处理约束问题.最后将所设计的集员卡尔曼滤波器应用到汽车追踪实例中.实验结果表明:采用所提算法的系统只是在初始值有比较大的误差,在后续的跟踪过程中都能在最大最小界之内跟踪上真实值.所提算法相比于传统的卡尔曼算法,其误差能迅速减小.实例仿真结果证明了所提方法的可行性和有效性.     

求解低秩密度矩阵约束最小二乘问题的优函数罚方法

本文应用优函数罚方法求解具有低秩密度矩阵约束的最小二乘问题. 首先用凸差方法处理非凸的低秩约束,并结合罚方法和优函数方法将原问题转化为一系列具有密度矩阵约束的凸优化问题,然后给出求解该优化问题的优函数罚方法,并对该方法进行收敛性分析. 之后,运用半光滑牛顿增广拉格朗日算法求解优函数罚方法的子问题. 最后,合成数据集和真实数据集上的数值结果表明了优函数罚方法有效地求解了具有低秩密度矩阵约束的最小二乘问题.     

求解实对称互补特征值问题的积极集方法

基于序列二次规划算法构造了求解实对称互补特征值问题的一类积极集方法。 通过特殊的积极集指标选取策略,该积极集方法计算得到的迭代序列具有单调下降特征,并从理论上证明了该方法的收敛性。 数值实验结果表明该方法是行之有效的,并且在互补性和迭代时间上均优于Matlab软件的内置算法。     

具有状态约束的集员卡尔曼滤波器设计

针对状态约束问题,提出具有状态约束的集员卡尔曼滤波算法.采用最小迹椭球算法对状态向量的椭球域进行更新,同时分别在预测和滤波的两个阶段用投影的方法把没有约束的状态估计投影到有约束的状态估计表面处理约束问题.将所设计的集员卡尔曼滤波器应用到三维追踪实例中,实例仿真结果证明了所提方法的可行性和有效性.     

约束闭环系统的虚拟参考反馈校正控制

采用虚拟参考反馈校正控制方法,通过最小化由一簇输入/输出观测数据组成的L2范数的代价函数来设计控制器;对于含有椭球约束不等式条件的非线性优化问题,将目标准则函数和两约束条件转化为线性矩阵不等式形式,采用椭球优化迭代算法产生一系列体积逐渐减小的椭球序列,并最终收敛于一个最优解,同时,推导出椭球优化迭代算法所需迭代次数的一个上界;针对椭球优化迭代算法的初始化,提出一种基于凸优化理论水平集的初始椭球选取策略,采用仿真算例验证了所提出方法的有效性.结果表明：采用虚拟参考校正控制来设计闭环系统中的2个控制器时,可以得到较为准确的控制器参数估计值;采用椭球优化算法可以得到较快的收敛速度.     

基于椭球方法的约束非线性控制算法的分析与改进

基于椭球方法的约束非线性系统控制算法不能保证对所有的妆始状态点都能求得满足要求的控制量,针对这一问题,在数学分析的基础上,提出了改进算法,对某些采用椭球方法无法求取控制量的解的初始点,在改进算法中,采用了椭球与多面体任意交点求解的算法,代替了椭球方法中用椭球交集求解算法计算控制量,分析和仿真结果表明,改进算法对于任意初始状态点都能求得满足要求的控制量     

集送货路径的同步优化快速算法

为提高集送货问题的求解效率,提出一种新的同步优化快速算法,即先以非精确的混合距离矩阵替代里程矩阵为输入进行求解,然后将结果反馈到输入端动态更新混合距离矩阵中对应的元素,以更新的混合距离矩阵为输入再次求解,以此反复迭代,直至满足优化目标.以40个遍布于北京的客户构成的集送货问题为例,用该算法进行了求解,并与传统异步优化算法的优化结果进行对比,结果表明同步优化快速算法能够在精度降低4.92%的情况下,比传统异步算法节省40%的计算时间,适用于实时性要求很高的动态调度.     

求解k(<10)-中心问题的快速算法

提出求解3-中心问题、4-中心问题、5-中心问题及k(<10)-中心问题的算法.设计该算法的依据是覆盖点集的凸壳必覆盖点集.算法首先判定点集凸壳的形状,然后确定k个圆的排列方式,最后以确定方式计算圆心位置.证明了算法的正确性并且分析了算法的复杂性.     

一种求解低秩矩阵填充问题的新方法

低秩矩阵填充问题是目前研究的热点之一,在理论研究和算法设计方面都取得了较成熟的研究成果.在以往的算法都要对矩阵的秩采用逐步加一的方法进行更新.这种秩更新的方法确保了低秩矩阵,但是影响算法的收敛速度.推出一种割线法更新秩,从而建立更加有效的矩阵填充算法,其数值实验结果显示新方法的有效性.     

椭球状态定界的数值稳定算法

针对带有未知但有界噪声的线性离散时间系统，提出了一种数值稳定的集员状态估计递推算法．算法采用椭球集合来描述状态的不确定性和噪声的界限．椭球形状矩阵的计算采用奇异值分解技术，以提高算法的数值稳定性．同时，给出了包含时间更新椭球和在状态空间中与量测量和量测噪声相一致的椭球交集的次最小容积椭球的计算方法，以避免受病态矩阵求逆的影响．蒙特卡洛仿真结果表明，数值稳定算法所得到的均方误差和椭球容积与最优算法得到的十分接近．此外，当存在舍入误差时，数值稳定算法可以保证形状矩阵的正定性，而最优算法有时难以保证，说明该算法比最优算法具有更好的数值稳定性．     

改进蚁群算法在车辆路径问题中的应用

从蚁群算法在求解实际问题时收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷出发,对蚁群系统转移规则、局部信息素更新方面进行改进,并将其应用到DCVRP问题中,求解时引入候选列表和2-opt局部搜索策略,以减少计算时间并达到事先淘汰不良路径的目的.通过与其他元启发式方法比较,实验结果表明,本文改进蚁群算法其结果明显优于另外四种主要的路径问题启发式方法.     

基于多面体方法的约束线性系统控制算法的简化

为了解决基于多面体方法的约束线性系统控制算法的计算复杂性,通过优化水平集计算方法实现了多面体方法的简化计算.同时对简化算法的水平集计算中空间损失带来的控制时间增加问题,提出了一种新的控制量计算方法.仿真结果表明,新算法简化了多面体方法的计算,且在控制时间和可控范围等方面优于椭球方法.     

基于最小体积封闭椭球算法的多段水力压裂改造体积估算

压裂改造体积(stimulated reservoir volume,SRV)是页岩油气开发的重要参数之一。为了解决在多段水力压裂作业过程中,不同压裂井段间压裂改造体积彼此重叠、单段压裂可能会形成复杂裂缝网络的问题。提出了基于最小体积封闭椭球算法(minimum volume enclosing ellipsoid,MVEE)的SRV估计算法。该算法首先使用DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法消除微震事件的异常定位结果并将复杂微震事件展布进行分组处理,转化为多组分布特征相对简单的微震事件,然后使用最小体积封闭椭球算法(minimum volume enclosing ellipsoid,MVEE)估算单段压裂改造体积,最后基于椭球体参数,利用仿射变换消除多段压裂改造体积的重叠区域和单段压裂的不同分组间的重叠区域,并最终估算出整体压裂改造体积。使用两组实测水力压裂微震监测数据对本文方法进行了验证,结果表明:提出的方法对于多段压裂裂缝网络重叠和单段压裂可能形成复杂裂缝网络两类情况下的压裂改造体积的估算具有较好的效果。     

混合粒子群算法求解多维背包问题

提出了一种求解多维0-1背包问题的混合粒子群算法,算法使用了两个主要的思想策略,即依据物品单位容积价值的高低选择物品的贪婪策略和基于二进制编码的粒子群算法.用提出的算法,对55个测试算例进行了测试,得到了全部算例的最优解.测试结果表明,提出的混合粒子群算法求解多维0-1背包问题,计算结果的优度高,时间短,是求解此问题的有效算法.     

格[0,1]上求解max-product型Fuzzy关系方程的一种算法

针对max-product型Fuzzy方程的求解具有计算复杂、运算量较大的特点,提出了一种通过计算该方程的极小覆盖来准确求解方程极小解的简便方法.该算法在方程有解的前提下,使方程的求解问题转换为求覆盖的问题,方程的覆盖集可通过求解其最大解得到,化简覆盖集到一个极小覆盖集,即可求出方程的极小解.极小覆盖的求解相对简单,有效减小了算法的复杂性.最后,算法的证明过程和计算实例表明了算法的准确性和有效性.     

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.