不确定平方和凸多项式优化的SDP松弛与鲁棒鞍点刻画

考虑一类带不确定参数的平方和凸多项式优化问题.首先,借助鲁棒优化方法给出该不确定平方和凸多项式优化问题的鲁棒对等优化模型;然后,借助一类鲁棒型特征锥约束规格,建立该优化问题的精确半正定规划(SDP)松弛问题;最后,引入该不确定平方和凸多项式优化问题的Langrange函数,并借助平方和条件给出该不确定平方和凸多项式优化问题的鲁棒鞍点定理.     

基于果蝇优化算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化存在的问题,提出了一种基于果蝇优化算法的无功优化。首先将该算法运用到无功优化问题中,并对IEEE30节点进行仿真计算,结果表明,该算法对于求解复杂无功优化问题具有可行性和有效性,同时运用PSO优化算法对IEEE30节点进行了优化,对比结果表明果蝇优化算法具有更好的优化能力。     

一种遗传算法求约束优化问题的新方法

为了更好的解决约束优化问题,介绍了利用遗传算法求解约束优化问题的一般方法,在分析传统方法的基础上提一种遗传算法求解约束优化问题的新方法,将约束优化问题分成两步:首先不考虑目标函数,把约束优化问题转换为一个约束满足问题来处理,获得一个可行解;然后对目标函数和已满足约束的条件进行优化,最终获得一个最优解。还对该方法在不同问题下作了分析,证明了该方法对求解有约束优化问题有良好性能。     

特征统计算法及其在NP组合优化问题上的应用

特征统计算法是为了解决复杂多极值优化问题而开发的一种新的全局优化算法。为了检验该算法的性能,应用它在一类具有代表性的NP组合优化问题-旅行商问题(TSP)上作了计算。结果发现,该算法虽不是专为TSP问题而开发,却在该问题上取得了很好的结果。所得到的结果表明,特征统计算法可以作为解决这类NP组合优化问题的一个新的途径。     

神经网络模型求解约束优化问题的研究

依据罚函数及动态处罚法设计增广Lagrange乘子函数,获得新的神经网络模型解决约束优化问题。理论论证了该模型的稳定性以及在一定条件下网络收敛的平衡点即为所解决的优化问题的最优解。事例仿真论证了该模型处理优化问题的有效性。     

遗传算法的改进算法在物流配送当中的应用

研究在城市区域内配送车辆的优化调度问题,建立优化物流配送的数学模型,然后构造求解该问题的改进遗传算法.实验表明,该算法性能高,能够有效的求解城市物流配送问题.     

等式约束下的共轭梯度算法

为了寻找求解大规模无约束非线性优化问题的一种有效方法,提出了一种等式约束下新的共轭梯度算法,该算法利用广义消去法将约束优化问题转化为无约束优化问题.并证明了该算法具有全局收敛性,同时还证明了该算法在强wolfe线搜索下具有充分下降性.     

一类大规模系统的全局优化

讨论了可分非凸大规模系统的全局优化控制问题,提出一种三级递阶优化算法。该算法首先把原问题转化为可分的多目标优化问题,然后凸化非劣前沿,再从非劣解集中挑出原问题的全局最优解。建立了该算法的理论基础,证明了算法的收敛性。仿真结果表明该算法是有效的。     

交换机中周期流优化调度问题的复杂性

研究了交换机中周期流量的优化调度问题,着重讨论了该问题的复杂性.依据呼损率定义了交换机周期流量调度的最优化问题,并对其子问题,嵌套周期流优化调度的复杂性进行了研究.证明了一种受限Max2Sat问题的NP完全性,并通过将该问题多项式归约到交换机周期流量调度的最优化问题,由此证明了仅有1和2周期的交换机周期流优化调度问题是强NPC问题.并利用该结果证明了任意嵌套周期的优化调度问题也是强NPC的.这表明对于任意嵌套周期流优化调度问题不存在伪多项式算法.     

一类鲁棒凸优化的Mond-Weir型逼近对偶性

通过引入一类含有不确定信息的凸约束优化问题, 先借助鲁棒优化方法, 建立该不确定凸约束优化问题的Mond Weir型鲁棒逼近对偶问题, 再借助一类广义鲁棒逼近KKT条件, 刻画该不确定凸约束优化问题与其Mond Weir型鲁棒逼近对偶问题之间的逼近对偶性关系.     

吸引排斥机制求解全局优化问题

全局优化问题是现代优化设计方法的研究热点。本文在传统全局优化方法的基础上介绍了电磁场吸引排斥机制并将其应用在求解韦伯问题的优化问题中;然后,有效结合传统的优化方法和随机性优化方法,引出了类电磁机制算法,该算法具有收敛速度快、计算精度高的优点．可以实现整个解空间上的分布式信息搜索等特点：最后,试探性的指出类电磁吸引排斥机制目前存在的问题及其研究发展方向。     

基于均值的云自适应鸟群优化算法

针对鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)在求解高维复杂优化问题时,存在收敛速度慢、寻优精度低等缺点,提出了一种基于均值的云自适应鸟群优化算法(a cloud adaptive bird swarm optimization algorithm based on mean,CAMBSA)。通过云理论引入惯性权重修正鸟群觅食策略,同时引入"均值"的概念,修改鸟群觅食策略中的"认知部分"和"社会部分",有利于协调种群全局搜索能力,避免算法陷入早熟;为了使算法在迭代后期具有较好的多样性,采用混沌扰动。仿真试验表明,所提出的算法具有较好的收敛速度和寻优精度。     

平面选址问题的萤火虫算法

平面选址问题是工程设计、线路布置、项目选址等工作中经常碰到的典型组合优化难题,根据群集智能优化原理,给出一种基于人工萤火虫群优化算法的求解方法,并针对平面选址问题进行求解.为避免算法陷入局部极值,将一种邻域搜索的局部搜索方法引入萤火虫算法中.通过对典型平面选址问题的仿真实验和与其它算法的比较,表明算法可行有效,且具良好的全局优化能力.     

一维下料问题的自适应广义粒子群优化求解

针对现有粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子速度迭代难以定义的问题,首先将粒子群优化算法与遗传算法相结合,利用交叉算子、变异算子,提出一种广义粒子群优化算法来求解一维下料问题;然后引入模拟退火算法作为自适应策略,避免算法陷入局部最优.仿真实验结果表明,采用自适应广义粒子群优化算法求解一维下料问题具有高效性和鲁棒性.     

线性约束优化问题的共轭梯度型算法及其收敛性

将共轭梯度法与广义投影技术相结合，给出了一个求解带线性等式、不等式约束优化问题的共轭梯度型算法，证明了算法的性质及全局敛性，首次将共轭梯度法推广应用于求解带约束条件的优化问题。     

应用混合优化算法求解一类热传导反问题

热传导反问题具有非线性,不适定性等特点,研究方法很多,但通常方法很难较好地接近全局最优.在遗传算法的基础上,研究了基于遗传算法+梯度法的混合优化算法求解一类热传导反问题.具体介绍依据目标函数如何利用上述的算法寻找最优参数组合.进行了大量仿真实验,结果显示在解决热传导反问题优化问题中,混合优化算法性能优越,具有良好的收敛性和快速性.     

求解聚类问题的混合粒子群优化算法

建立了聚类分析问题模型,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决聚类问题。该算法可 进一步改进,思路是利用K-均值方法的结果作为一个粒子。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较 好,特别是交叉策略A和变异策略B的组合算法最好。     

Improved Dual Algorithm for Constrained Optimization Problems

One class of effective methods for the optimization problem with inequality constraints are to transform the problem to a unconstrained optimization problem by constructing a smooth potential function. In this paper, we modifies a dual algorithm for constrained optimization problems and establishes a corresponding improved dual algorithm; It is proved that the improved dual algorithm has the local Q-superlinear convergence; Finally, we performed numerical experimentation using the improved dual algorithm for many constrained optimization problems, the numerical results are reported to show that it is valid in practical computation.     

基于可靠性的供应链设施选址问题的优化模型

针对传统设施选址模型片面追求成本最小化而忽视供应链系统服务水平的情况,建立了一个基于容量有限制的供应链设施选址可靠性问题的多目标优化模型(RCFLP),并针对模拟退火算法与粒子群算法的优缺点,提出了一种混合型智能算法—模拟退火粒子群算法。通过收集中国各个省的人口和各个省会的相互之间的距离数据,构建实例,通过本文建立的模型与模拟退火粒子群算法进行了求解, 并对结果进行了分析,将模拟退火粒子群算法计算结果与模拟退火算法和粒子群算法的计算结果相比较,证明了模拟退火粒子群算法的可以较快地获得较好的全局最优解。