基于拉格朗日对偶的一类全局优化算法

针对带有非凸二次函数约束的非凸二次规划问题(NQP),提出了一个基于拉格朗日对偶的确定型全局优化算法,这类优化算法可广泛应用于工程设计和非线性系统的鲁棒稳定性分析等实际问题中.为求解此问题,首先,应用拉格朗日对偶对原问题进行下界估计.其次,为克服拉格朗日对偶问题的非凸性,利用线性化方法,得到拉格朗日对偶问题的线性下界估计,并且由此建立了NQP拉格朗日对偶问题的松弛线性规划(RLP).如此通过对RLP可行域的细分和一系列RLP的求解过程,从理论上证明了算法收敛到NQP的全局最优解.数值算例应用结果表明,该方法是可行的.     

非凸不可分离问题的广义交替方向乘子法的收敛性

交替方向乘子法（ADMM）是求解大规模优化问题和非凸非光滑问题的一种有效的方法,但当目标函数为非凸非光滑的情况时,原始ADMM算法的收敛性无法保证,且若目标函数中存在耦合函数,则算法的收敛性证明将更为复杂。在现实生活中存在的很多问题,其本质都是非凸的。因此,本文提出了一种改进的ADMM算法。与原始ADMM算法相比,该算法引入了一个松弛因子$\alpha $,构造了一种广义交替方向乘子法（GADMM）来求解具有线性约束的非凸不可分离优化问题。在一定的假设条件下,通过假设增广拉格朗日函数满足K-L不等式,证明了当惩罚参数足够大时,算法生成的序列收敛到增广拉格朗日函数的稳定点。     

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.     

一类非凸稳态大系统的递阶优化方法

本文讨论了一类非凸稳态大系统的递阶优化方法,采用增加部分约束罚项的思想,提出一种既能保持原问题的可分性结构,又能将原问题凸化的构造增广拉格朗日函数的新方法,证明了凸化后的新问题与原问题之间的等价性关系,研究了它们的递阶优化算法,证明了所给算法的局部收敛性,讨论了算法所具有的收敛速度。     

两跳多中继网络中改进的前向放大中继策略

单源单宿多中继多天线系统中,中继总功率受限的最大化系统传输速率问题为非凸优化问题.针对此问题分别提出TFSA (Target Function Simplified Algorithm)和CCSA（Constrain Conditions Simplified Algorithm）两种优化算法.TFSA通过缩放信道矩阵与其共轭转置矩阵乘积的特征值使此问题成为凸优化,并使用传统凸优化方法获得其最优数值解;CCSA通过缩小此优化问题的约束集并转换自变量使之成为凸优化,再利用拉格朗日算法获得其解析解,能够实现算法复杂度和系统性能的折衷.实验仿真表明,TFSA算法能逼近最优算法实现的系统性能; CCSA与已有算法比较获得了一定的速率增益,且实现复杂度低.     

带有锥约束的全局最优化问题的修正拉格朗日方法

针对锥约束的非线性规划问题,给出了一个基于修正拉格朗日的全局优化算法,这类算法可广泛应用于工程设计和非线性系统分析等实际问题中.对于每一次迭代k,当εk→ε时,给出了与该锥约束修正拉格朗日方法相对应的εk—全局最优解,并证明了算法全局收敛到ε—全局最优解.     

推广的预矫正邻近点法求解可分凸优化问题

考虑目标函数能够分解成n个独立的凸函数,其约束条件为线性约束的可分凸优化问题.呈现了一种推广的预测矫正邻近乘子法来求解可分凸优化问题.算法在迭代中利用二次项代替了增广拉格朗日函数的增广项,算法既有邻近乘子法的特性,又有可以平行计算,并且在较弱的条件下,能保证全局收敛.     

重庆师范大学 数学学院，重庆 401331

考虑目标函数能够分解成n个独立的凸函数,其约束条件为线性约束的可分凸优化问题.呈现了一种推广的预测矫正邻近乘子法来求解可分凸优化问题.算法在迭代中利用二次项代替了增广拉格朗日函数的增广项，算法既有邻近乘子法的特性，又有可以平行计算，并且在较弱的条件下，能保证全局收敛.     

云接入网络中基于能效的资源分配算法设计

为了提升云接入网络中用户端能量效率,采用前程容量约束,提出了一种联合资源分配算法.在正交频分多址接入的基础上,单用户上行传输场景中采用分数规划转化非凸问题,并引入拉格朗日对偶方法设计迭代算法;多用户上行传输场景中采用改进粒子群算法解决更复杂的非凸问题,避免单用户方案直接沿用带来的低效.通过有效的算法设计,在用户发射功率与前程容量约束下,使用户上行传输功率与射频拉远端头前程容量得到联合优化,用户端能量效率实现最大化.实验结果表明,所提算法可以有效提升云接入网络中用户端能量效率,进而降低系统功耗,符合未来绿色通信的要求.     

高效计算时间最优轨迹的牛顿-共轭梯度增广拉格朗日方法

基于牛顿-共轭梯度(Newton-CG)增广拉格朗日算法, 给出了一种计算机数控(CNC)系统时间最优轨迹规划问题的高效求解方法. 通过非线性变量代换, 时间最优轨迹规划问题被表述为一个固定时间域的凸最优控制问题. 基于扩展极大值原理, 证明了弦误差与分轴加速度约束的时间最优轨迹具有bang-bang的约束结构. 基于控制向量参数化方法, 问题被转化为具有无穷维约束的半无穷规划问题. 通过构造拉格朗日函数, 约束优化问题转化为一系列无约束问题. 由于问题凸性, 故迭代求解采用高效的线搜索Newton-CG方法. 通过求解给定测试路径的时间最优轨迹规划问题, 验证了所提方法的有效性.     

非光滑约束优化的广义增广拉格朗日方法及其在半无限规划中的应用

为寻找非光滑约束优化问题的稳定点,基于已有的研究成果,提出了一种广义增广拉格朗日方法.即当罚参数有界时,证明了由算法产生的迭代序列的任何聚点都是原问题的稳定点.然后,在适当条件下将该方法应用到了半无限规划问题,并且给出了相关数值实验,证明了该算法对于求解非光滑约束优化问题是有效的.因此,非光滑约束优化的广义增广拉格郎日方法是一种非常有效的方法,在解决半无限规划问题中有十分广泛的应用.     

基于功率分配器的大规模信息能量同传系统吞吐率优化

研究了基于下行无线信息和能量协同传输(simultaneous wireless-information and power-transfer,SWIPT)大规模多输入单输出(multiple-input and single-output,MISO)系统的吞吐率优化问题.该系统为时分双工(time division duplex,TDD)模式,同时移动站采用先收集后传输的协议.在下行信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和移动站的传输功率约束下,为实现上行吞吐率的最大化,对功率分配系数和下行传输时间进行了联合优化,由于该问题为非凸优化问题,采用基于拉格朗日乘子的梯度算法进行优化.最后,通过与单独优化下行传输时间算法的比较,验证了该联合优化算法的优越性.     

基于BB步长的一类原始-对偶算法

增广拉格朗日乘子法(ALM)是求解带等式约束的二次凸优化问题的常用方法，但罚参数选取不当时，收敛速度比较慢.提出ALM-BB算法，利用Barzilai-Borwein(BB)算法的步长去改进原始的ALM,证明ALM-BB算法的收敛性.最后将这类方法运用于求解范数最优控制问题.数值算例表明改进的算法收敛速度更快.     

求解一类非凸非光滑约束优化问题的邻近滤子束算法

针对一类特殊的非凸非光滑约束优化问题提出了邻近滤子束算法.该问题的目标函数为lower-c2而约束函数为凸的.具体地,首先对目标函数采用凸化技术得到修正的问题,接着利用改进函数将修正后的约束问题转变为无约束问题,设计邻近束算法来求解这个无约束问题并在邻近束算法中引入滤子策略来确定下降步.数值结果表明了该算法的有效性和可靠性.     

基于均衡约束的ADMM-LDPC译码算法

基于交替方向乘子法(ADMM)的改进型惩罚函数LDPC译码算法能够提升译码性能,但却存在优化参数数目过多的问题.针对该问题,提出一种基于均衡约束的ADMM-LDPC译码算法.首先将码字的0-1整数约束等价转化为连续的均衡约束,使得原有的整数优化问题转化为含均衡约束的非凸问题;然后采用惩罚函数的方法将该非凸问题转化为可求解的双层凸优化问题;最后采用迭代优化算法对该问题进行求解.仿真结果表明:相较于原有算法,所提算法大幅减少了所需优化的参数数目,且在低信噪比时能实现约0.05 d B的性能提升.     

不等式约束非线性规划的拉格朗日乘子的收敛

对于等式约束的非线性规划问题,一般的解决方法是在每次迭代中更新拉格朗日乘子且逐渐增大拉格朗日函数的惩罚因子,当罚因子充分大或充分接近局部最优解时,二阶充分条件是满足的;对不等式约束问题也采用了相应的方法.在凸的情况下,对于任意的罚因子或者在每次迭代中不要求精确极小化,就能全局收敛到最优解;证明了拉格朗日乘子是收敛的.     

可分非凸稳态大系统凸化方法研究

本文讨论带一般约束的可分非凸稳态大系统的凸化方法。采用只增加部分约束罚项的思想,提出了一种既能将原非凸问题目标函数凸化,又能保持原问题可分性的构造增广Lagrange函数的新方法,并给出了该问题的递阶优化算法,证明了算法的收敛性,给出了收敛速度的估计.     

关于B-不变凸约束优化问题解集的刻画

给出了不同的带不等式约束的B-不变凸优化问题的最优解集的刻画,其结果用梯度和拉格朗日乘子表示。首先,证明了带不等式约束的B-不变凸优化问题的可行域和最优解集都是不变凸集,其次,建立了B-不变凸优化问题的拉格朗日函数在最优解集中是常值函数,然后,利用该性质得到了一些拉格朗日乘子为基础的最优解集的刻画。     

非凸两分块问题乘子交替方向法的收敛性分析

乘子交替方向法(ADMM)求解大规模问题十分有效.ADMM在凸情形下的收敛性已被清晰认识,但非凸问题ADMM的收敛性结果还很少.本文针对非凸两分块优化问题,在增广拉格朗日函数满足Kurdyka-Lojasiewicz不等式性质且罚参数大于某个常数的条件下,证明了ADMM的收敛性.     

非凸优化问题的同伦方法

考虑带有不等式约束的非凸优化问题, 利用同伦方法通过构造一个新同伦方程, 证明了同伦路径的存在性、 有界性和收敛性, 获得了非凸优化问题K-K-T点的一个新充分条件, 并用数值例子验证了算法的可行性.