无约束优化问题的Newton-过滤器算法

构造了求解无约束优化问题的新算法,该算法结合了一般的Newton算法的思想和过滤器线性搜索策略,一方面搜索方向由Newton算法产生;另一方面在接受新的迭代点时,采用过滤器线性搜索策略,确定步长,且新算法是全局收敛的.     

解无约束优化问题的一个新的非单调信赖域算法

在传统信赖域方法的基础上,提出了求解无约束最优化问题的一个新的带非单调线搜索的信赖域算法.该算法采用非单调Wolfe线搜索技术获得迭代步长,新算法在每一迭代步只需求解一次信赖域子问题,克服了每次迭代求解信赖域子问题时计算量较大的缺点.在一定条件下,证明了算法的全局收敛性.数值实验结果表明该算法是有效的.     

混合型方程组的数值解法

针对混合型方程组提出一种新的迭代算法.新算法有如下特点：第一,收敛速度快,同Newton迭代法一样,新算法具有二阶收敛速度; 第二,计算成本低,新算法低于Newton迭代法.在对新算法的收敛性进行严格证明的同时,数值实验还证实,新算法对初始解与精确解的接近程度的要求也比Newton迭代法有所降低.     

一类混合的FR-PC共轭梯度法及其全局收敛性

提出了一种混合的FR-PC共轭梯度法,该法每步迭代都可自动产生一个充分下降方向.分别在Wolfe搜索和固定步长公式下证明了算法的全局收敛性,数值实验说明算法是有效的.     

曲线搜索下新的记忆拟牛顿算法

利用新的曲线搜索方法,提出一种解决无约束优化问题的记忆拟牛顿算法,给出该算法全局收敛的条件并进行数值实验.新算法由曲线搜索确定迭代步长,搜索方向用到当前迭代点信息的同时还用到上一次迭代点的信息,而且搜索方向与迭代步长同时确定,是一种有效的算法.     

解非线性方程的一种新的三步六阶迭代格式

Newton迭代法是求解非线性方程的重要方法之一,其收敛阶是二阶,在迭代过程中需要计算一个函数值和一个导数值,因此Newton迭代法的效率指数为1.414 2。基于Newton迭代法结合两步迭代格式构造了一种新的三步迭代格式,通过理论证明其收敛阶是六阶,在迭代过程中每次均需要计算2个函数值和2个导数值,则该三步迭代格式的效率指数为1.565 1,最后数值实验结果也验证了该方法的有效性和可行性。     

BBMB方程的Crank-Nicolson差分格式的一种迭代算法

对于BBMB方程的Crank-Nicolson差分格式提出了一种迭代算法,然后利用离散能量法证明了迭代算法收敛到差分格式。最后,通过数值实验说明了该迭代算法无论是在计算时间上还是在计算误差上都优于Newton迭代法。     

一种基于IPGSA的多处理机调度算法

多处理机作业调度问题是一个典型的非线性规划问题,针对具有多条件限制的多处理机作业调度问题,提出了一种基于改进的植物生长模拟算法(IPGSA)来搜索问题解的空间.该方法首先将多条件限制和目标函数定义为该问题的数学模型,然后使用改进的植物生长模拟算法搜索问题的解空间,得出最佳的问题求解方案.在实验中,将该方法与粒子群算法、蚁群方法和HNN算法进行实验比较,并给出具体算例测试并分析.实验证明,该方法具有比其他典型算法具有效率更高、更稳定的效果.     

收敛因子非线性变化的鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化算法在处理复杂全局优化问题时存在解精度低和收敛速度慢等缺点,提出一种收敛因子随进化迭代次数非线性变化的改进鲸鱼优化算法.该算法利用混沌方法替代随机方法初始化种群,使群体具有较好的多样性.受粒子群算法惯性权重启发,设计出一种随进化迭代次数增加而非线性变化的收敛因子更新公式,以平衡算法的全局搜索和局部搜索能力.对当前最优鲸鱼个体执行混沌扰动策略以扩大其搜索范围.选取6个高维标准测试函数进行数值实验,结果表明该算法具有较高的收敛精度和较快的收敛速度.     

旋转声源延迟时间方程求解的数值研究

为提高气动噪声时域数值算法的计算速度,针对亚音速匀速圆周运动的点声源,将延迟时间方程的求解问题转化为求抛物线与余弦曲线的交点,转化后的方程形式简洁并且数值计算效率更高.使用分段二次函数对延迟时间方程中的余弦函数进行替换,得到一种新的高精度迭代初值计算方法,并分别采用Newton迭代和Halley迭代算法求解延迟时间方程.研究表明:相对于通常的固定初值给定法,所提出的分段二次近似迭代初值计算方法可以减少约20％的计算时间,且Halley迭代算法具有较好的计算效率和收敛特性.     

线性互补问题基于核函数的满Newton步不可行内点算法

针对单调线性互补问题提出了一种满Newton步不可行内点算法.算法的每次主迭代是由一个可行步和若干个中心步组成.在算法的分析中,引入了一个有限核函数取代经典的对数障碍函数从而导出新的可行步,并且证明了算法的迭代复杂性与目前已知最好的线性互补问题的不可行性内点算法的迭代复杂性结果保持一致.     

一种求解非线性方程组的混沌算法

将解非线性方程组的Newton迭代法与混沌映射相结合，提出了一种用混沌初值的迭代算法，该算法具有搜索逼近非线性方程组全部解的能力。     

重根情形的Newton迭代法收敛性加速

基于Newton迭代法对于求重根具有线性收敛性,给出了加速其收敛的方法以及迭代公式,收敛速度得到了有效的提高.最后从数值实验加以比较,此算法是可行的.     

求解非线性方程组的一个修正非单调L-M算法

利用非单调搜索准则提出求解非线性方程组的修正Levenberg-Marquardt算法(L-M算法).算法中,当试探步未被接受时,执行非单调线搜索来获取下一个迭代点.在适当的假设条件下,证明了该算法具有全局收敛性和局部二次收敛性.数值实验表明该算法是有效的.     

雷电定位计算的粒子群优化方法

针对雷电定位问题,引入粒子群优化(PSO)算法用于雷电定位计算.给出了利用这种算法进行雷电定位的计算步骤,并提出用PSO算法和传统迭代算法协作计算雷电位置的方法.通过数值仿真分析和电网雷击事故定位计算分析了PSO算法的性能.结果表明:该算法能克服传统迭代方法易于发散的缺点,稳定并精确地求解出雷电发生位置;该算法的计算量大于迭代方法,但比网格搜索法要大幅减小;利用PSO算法给出雷电定位初始值,再用迭代方法求解可保证计算稳定并减少计算量.     

基于锥模型的非单调自适应信赖域算法

针对无约束优化问题提出了一个基于锥模型的非单调信赖域算法.首先提出一种求解子问题的新方法,在此基础上给出该文算法.算法结合自适应技术,避免信赖域半径更新的盲目性;并引入滤子技术和新的非单调技术,利用非单调Armijo线搜索得到步长,进而产生新的迭代点.在一定的假设条件下,证明了该算法的全局收敛性,数值实验表明了算法的有效性.     

一个基于新光滑函数求解非线性互补问题的光滑算法

基于新的光滑函数,提出了一个求解非线性互补问题的光滑型算法.该算法可以从任意点出发,每一步迭代只需求解一个线性方程组,并进行一次线性搜索.在不需要满足严格互补条件下,证明了算法是全局收敛且是局部二阶收敛的.数值实验表明算法是有效的.     

绝对值方程的一种严格可行内点算法

给出绝对值方程的一种新算法. 先把绝对值方程转化为线性互补问题, 再结合牛顿方向和中心路径方向, 通过求解一个线性方程组得到搜索方向.  获得了求解绝对值方程的一种严格可行内点算法, 并证明了该算法经过有限次迭代后收敛到原问题的一个最优解, 数值实验表明方法是有效的.     

一个基于填充函数的全局优化算法及力学应用

为解决带有区间约束且在该区间内自变量连续的全局极小问题,引入了一个以填充函数思想为基础的新的全局优化算法.针对该算法,建立了其相应的数值迭代格式.数值试验和力学应用的结果均表明:该算法稳定性强,优化结果的可靠度高,具有好的全局搜索能力.     

求解非线性方程组的一个修正非单调L-M算法

利用非单调搜索准则提出求解非线性方程组的修正Levenberg-Marquardt算法(L-M算法).算法中,当试探步未被接受时,执行非单调线搜索来获取下一个迭代点,在适当的假设条件下,证明了该算法具有全局收敛性和局部二次收敛性,数值实验表明该算法是有效的.