L1/2正则化问题的最优性条件及下降算法

主要研究L1/2正则化问题.首先给出了该问题的最优性条件的分析，得到了一阶和二阶必要条件，同时给出了二阶充分条件.这些最优性条件可以看作是光滑函数最优性条件的推广.在此基础上，提出了一种下降算法，并给出了该算法的全局收敛性分析.该算法可以看作是最速下降法的推广.     

积分总极值方法在有界可测函数上的推广

1978年,郑权等提出了积分型求总极值的方法来解决求解全局最优解的问题,19 99年,邬冬华等对原郑权的方法作了一些改进,提出了修正的积分型求总极值方法.然而到 目前为止,积分总极值方法还仅限于定义域为闭集的连续函数.利用本质下确界的概念 以及勒贝格积分的特性,将积分总极值方法推广到了有界可测函数上,提出了针对有界可 测函数的理论算法,并给出了其最优性条件.     

约束集值优化问题的二阶最优性条件

给出集值映射二阶导数的定义, 并讨论了其相关性质. 运用此二阶导数及二阶相依导数, 建立了约束集值优化问题的二阶必要最优性条件. 在有限维空间中得到了约束集值优化问题的二阶充分最优性条件.     

基于边界元的分布参数最优控制共轭梯度算法

得到椭圆型分布参数最优控制问题对应的最优性方程组,在凸性条件下,证明了最优控制的唯一存在性问题.利用一阶最优性条件构造了基于边界元法的共轭梯度算法,给出算法的局部误差估计.最后,以算例验证算法的有效性.     

集值优化问题的Henig真有效解的最优性条件

在线性拓扑空间中,首先给出集值映射为近似锥次类凸时的择一性定理,利用此定理,得到了集值优化问题的Henig真有效解的Lagrange型最优性条件,进而,给出了它的一个充要条件.然后,利用锥凸分离定理得到了Henig真有效解的Kuhn-Tucker型最优性条件,同时给出了相应的充分条件和充要条件.     

全局优化问题的最优性条件及其实现算法

基于求总极小值的积分水平集算法,提出另一类求总极大值的积分水平集算法;并根据权重的概念,对其中的积分均值函数进行修正,建立了求总极大值的积分水平集算法,以及相应的收敛准则;同时,对不同的权重值进行了数值试验,并对结果作出了客观评价.     

基于改进集的向量均衡问题解的最优性条件

研究了带约束向量均衡问题统一解的最优性条件.首先,利用改进集引进了带约束向量均衡问题E-弱有效解和E-有效解的概念;其次,在目标函数为广义凸的条件下,利用凸集分离定理和择一定理获得了向量均衡问题E-弱有效解和E-有效解的最优性条件;最后,给出了向量优化问题相应解的最优性条件.     

求解混合整数规划问题的指数变差积分算法

研究了一种求解混合整数规划问题的指数变差积分算法.利用积分型总极小值理论及指数变差积分对混合整数规划问题进行研究,通过变差积分函数的分析性质及混合整数规划的最优性条件,结合牛顿法设计了一种求解混合整数规划的指数变差积分新算法.运用Monte-Carlo模拟方法实现整个算法,数值结果表明该算法是有效的.     

集值映射的广义梯度与弱Benson真有效解

引进了一类集值映射的广义梯度,证明了在一定条件下广义梯度的存在性,给出了集值映射优化问题一些有效解的最优性条件.     

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.     

具有性能约束布局问题的优化算法及收敛性

研究了二维布局优化问题,建立了具有性能约束的二维布局半无限优化模型.应用图论、群论等,把该问题分解为有限多个子问题,在每个子问题中克服了优化变量的时断时续性质,并将子问题松弛化,利用极大极小函数给出了松弛子问题的最优性函数,该函数在其零点使松弛子问题的一阶必要条件成立.利用最优性函数构造了松弛子问题的优化算法,并证明了算法的收敛性.     

新的无罚函数无滤子的序列二次规划方法

对一般的具有等式约束和不等式约束的非线性规划问题,提出了一个无罚函数无滤子的信赖域序列二次规划算法.整个算法分为两个阶段,第一阶段计算可行步,以达到减少约束违反度的目的,第二阶段为优化阶段,以减少目标函数的二次模型为目的.此算法中可行步和优化步是相对独立的,任何减少约束违反度的算法都可以应用,具有更大的灵活性.在合理的假设条件下,证明了算法的全局收敛性和局部收敛性.通过数值实验证实了算法的有效性.     

求解加权Euclidean单中心问题的SMO-型算法

通过定义求解加权Euclidean单中心(WEOC)问题的两个近似最优性条件, 基于序列最小最优化(SMO)方法, 提出一种求解WEOC问题的SMO 型算法.
该算法求解WEOC问题满足第二个近似最优性条件的(1+ε) 近似解, 并且每次迭代只需更新对偶变量的两个分量. 数值结果表明, SMO 型算法执行简单, 能有效求解高精度的大规模计算问题.     

一类绝对值规划的算法

针对一类绝对值规划问题,提出对偶规划,给出其弱对偶性及对偶问题的最优性充分条件,并证明对偶间隙也是该类绝对值规划问题的解。同时,引入变量代换,基于线性规划的单纯形法,提出该类绝对值规划问题的全局优化求解算法。算例表明该算法是有效的。     

基于全局最优的生产全过程分布式预测控制

改进了基于纳什最优的分布式预测控制算法，提出了一种基于全局最优的分布式预测控制．在优化求解时考虑了各子过程间的协调．结合线性系统的动态矩阵控制(DMC)分析了算法的迭代收敛性，并与基于纳什优化的分布式预测控制算法进行了比较．仿真结果表明．算法迭代收敛于全局最优解，而不是纳什优化解。     

ON THE VERIFICATION OF OPTIMALITY OF A SOLUTION GENERATED BY AN ALGORITHM FOR C_M-EMBEDDED PROBLEM

Some optimality conditions for the C_M-embedded problem arerepresented,and mainly,some subalgorithms for verifyingoptimality of a solution generated by an algorithm for the C_M-problem are proposed in this paper.     

基于变厚度杂交元的二维连续体结构拓扑优化

本文提出了以节点厚度为设计变量、基于变厚度杂交有限元的二维连续体结构拓扑优化设计模型。文中考虑了以柔顺度作为目标函数、体积作为约束条件的刚度最大化拓扑优化问题,推导了基于节点变厚度杂交元的连续体结构敏度计算的解析表达式,并采用优化准则法进行迭代求解。对MBB梁等典型问题所做算例结果表明,无需采用敏度过滤等特殊处理,该方法也能给出具有清晰边界的拓扑优化结果,验证了方法的有效性和优越性。     

利用光滑型算法求解线性规划问题

针对线性规划问题,给出了其原问题和对偶问题的最优性条件,并通过引入一个正则化的对称扰动的光滑函数,将其扩展成一个混合线性互补问题,并利用光滑型算法求解．该算法具有全局收敛的特性．对于有最优解的问题,算法能求得问题的一个严格互补解;对于不可行的问题,算法也能表明问题的不可行性．     

水轮发电机组变结构变参数控制

本文阐述了水轮机变结构变参数调速控制的基本问题,提出了相应的控制策略,并论证该控制策略的稳定性、最优性。仿真结果表明本文提出的策略控制效果优良。