线性等式约束非线性最优化问题的一个新算法

有文献给出了一般等式约束非线性最优化问题的一种求解途径。在此基础上将线性等式约束非线性最优化问题转化为非线性最小二乘问题求解,提出了求解最优化问题的一种新思路。然后利用Gauss-Newton法求解非线性最小二乘问题,在求解过程中引入非精确的一维搜索,提高了计算的效率,加快了算法收敛的速度,从而找到了具有线性等式约束非线性最优化问题的一个新算法,算法具有很好的收敛性,收敛速度是二阶的。最后经过数值实验证明新算法与Matlab优化工具箱计算的结果一致,是可行的、有效的。     

Logistic映射分支值的最优化算法

以具有生态特征的代数迭代系统Logistic映射动力系统的倍周期分叉问题为例,研究了精确计算迭代系统分支点的方法·以迭代过程关系构成目标函数,参数为设计变量,迭代变量的边界为约束,建立关于分支值计算的新方法含约束条件的最优化程序算法·这种方法将约束转化为惩罚项,采用惩罚函数法巧妙地对所建立的最优化问题求解,并获得了较为精确的结果·提出了快速精确计算代数迭代系统分支值的思想·这将是通向混沌的快速之路     

混合约束非线性最优化问题的一个降维算法

本文利用等式约束问题K-T点的一个充分条件,按照最小二乘法将等式约束问题转化为无约束最优化问题,从而提出了一个等式约束最优化问题的降维算法.在此基础上,提出了解决混合约束非线性最优化问题的一个降维算法.     

线性等式约束非线性最优化问题的一个新算法

有文献给出了一般等式约束非线性最优化问题的一种求解途径。在此基础上将线性等式约束非线性最优化问题转化为非线性最小二乘问题求解，提出了求解最优化问题的一种新思路。然后利用Gauss-Newton法求解非线性最小二乘问题，在求解过程中引入非精确的一维搜索，提高了计算的效率，加快了算法收敛的速度，从而找到了具有线性等式约束非线性最优化问题的一个新算法，算法具有很好的收敛性，收敛速度是二阶的。最后经过数值实验证明新算法与Matlab优化工具箱计算的结果一致，是可行的、有效的。
     

等式约束非线性最优化问题的一个降维算法

本文利用等式约束问题K-T点的一个充分条件,按照最小二乘法将等式约束问题转化为无约束最优化问题,从而提出了一个等式约束最优化问题的降维算法.     

多用户最优化的两种对偶方法

采用多用户问题的梯度近似分布式算法,对多用户最优化的原始对偶方法和正规化对偶方法进行了比较,集中于多用户凸最优化问题的概括,其中目标函数和约束函数不可分,而目标函数可通过非线性组约束,使用户决定耦合;在算法中,对原始对偶方法和正规化对偶方法可考虑不变步长,采用跨用户自然迭代计算,使每个用户能够只更新自身的决策变量．     

均衡约束最优化的一个共轭投影梯度算法

讨论均衡约束最优化问题,利用一个互补函数和扰动技术将原问题转换为非线性等式和不等式约束最优化问题,结合罚函数法提出了一个共轭投影梯度算法,在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性,且具有超线性收敛性.     

复杂函数全局最优化的改进遗传退火算法

针对复杂函数的最优化问题 ,首先提出了一种基于邻域函数的尺度参数自寻优的改进模拟退火算法 ,进而通过设计多操作的基于概率接受思想的变异操作 ,结合混沌序列 ,在遗传算法中引入灾变操作和改进模拟退火算法 ,最终提出了改进遗传退火算法。基于典型算例的仿真结果验证了改进算法对高维复杂函数最优化的有效性 ,其性能明显优于传统的遗传算法、模拟退火、改进的进化规划方法以及遗传 -AL OPEX算法。     

最优化问题广义投影下的广义次可行方向算法

利用广义投影技术和次可行方向法思想建立了非线性等式与不等式约束最优化问题的一个算法，它采用广义投影代替了传统的转轴运算，而且广义投影阵只由ε－积极约束函数的梯度产生，对于不等式约束的辅助优化问题，该算法是一个次可行方向类算法，称之为广义次可行方向法，算法在较弱的条件下具有全局收敛性。     

约束最优化问题的距离函数算法及其收敛性

约束最优化问题是实际中经常遇到的,应用非常广泛的一类问题。本文对P.Huard 在[1]中提出的中心算法作了进一步的探讨,指出:要提高中心算法的收敛速度,关键是选取合适的距离函数。为此,本文重新构造了距离函数,并对不同的距离函数,进行了实例计算与比较。另外,本文也论述了选取合适的距离函数,能使原来的约束优化问题用无约束方法计算,则程序简单、计算方便、运算时间省。最后,还讨论了算法的收敛性问题。     

用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.     

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。     

Probability Simulation Optimization Approach Using Orthogonal Genetic Algorithm

0 IntroductionIn many practical engineering opti mization prob-lems ,stochastic phenomenonandfuzzy phenom-enon emerge when you make some decisions[1]. Asyou know,complex system with plentiful uncertainphenomenoncannot be expressed as the specificationformula of several objective functions and some con-straint conditions si mply,thatis ,theformof objec-tive functions cannot be given explicitly in terms ofdesign variables .For this class of complex system,traditional opti mization technology can…     

距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法

针对不规则网络以及网络空洞造成估计距离与欧氏距离相差较大,导致定位精度不足这一问题,提出一种距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法(CMDS-CPSO).首先通过递推策略计算节点对距离,利用接收信号强度对距离加权修正,以减少距离误差,回避网络空洞问题.然后采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化,进一步降低坐标转换中参数所带来的影响.通过对比SPSO-MDS算法与MDS-DMC算法,仿真结果表明,距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度,具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性.     

一种求解非线性约束优化问题的新方法

针对标准遗传算法的缺陷,提出一种基于实数编码技术的新型自适应混沌遗传算法,求解复杂非线性约束优化问题.算法根据实数编码的特点,依据概率分布函数构造杂交算子,结合混沌动力学特性和人工神经网络理论,设计了一种自适应混沌变异算子,使算法有效维持群体多样性,防止和克服进化中的“早熟”现象,同时采用不需要惩罚因子的直接比较惩罚函数方法,对约束条件加以处理.通过算例数值实验,验证了算法在提高解的精度和加快收敛速度方面都有明显改善.     

一种新的电力系统无功优化方法

提出了一种应用混沌优化理论求解电力系统无功优化的新方法．该方法以有功网损最小作为目标函数，在控制变量的约束范围内求取相应最小目标函数的最优值．用类似载波的方法将混沌变量引入到优化变量中．利用混沌运动的遍历性和貌似随机性的特点直接对目标函数寻优．并以IEEE14节点、30节点、57节点和118节点系统为例进行计算和分析．计算结果表明，该方法具有较好的全局收敛性，并且结构简单，使用方便，是有效解决电力系统无功优化问题的一种新途径．     

暂态混沌神经网络算法在矿井通风网络风量优化中的应用

针对传统矿井通风网络解算方法的缺陷,提出一种新的暂态混沌神经网络的解算方法,利用混沌变量在混沌运动过程中所具有的遍历性、随机性来寻找全局的最优解,克服陷入局部极小的趋势.以通风总能耗最低为目标函数建立通风网络优化的数学模型,应用暂态混沌神经网络算法对一个简单通风网络的优化模型进行求解.实验结果表明:优化后通风系统总能耗降低了2.63 kW,节能率大约为3.78％.     

新型的融合优化算法及其在电力系统中的应用

提出了一种新型的融合优化算法,该算法结合了遗传算法(GA)的复制、交叉、变异操作以及粒子群优化算法(PSO)的个体速度和位置更新的原理,并将混沌的概念引入其中,它的性能要优于GA和PSO.在标准测试函数上进行了仿真比较,验证了新型算法的有效性.最后,这种新的融合优化算法被应用到了电力系统最优潮流的计算中,对IEEE-30系统进行仿真,并与遗传算法、标准PSO算法进行比较,结果表明新型的融合优化算法具有更好的优化性能.     

基于改进粒子群算法优化电梯群控系统

给出的粒子群优化算法是一种群智能优化技术，利用群体和个体的智能行为来求解组合优化问题，并将多目标问题分别在粒子的各子种群中以内在并行的方式搜索多个非劣解，同时对各子种群粒子的适应度采用积分排序，较好地解决了电梯群控系统的多目标问题。充分弥补了传统方法解决多目标问题出现的不足。针对不同客流强度进行分析，分别得到不同平均的候梯时间和乘梯时间，结果表明采用此种改进的粒子群算法充分保证了算法的收敛速度和精度。     

最优证券投资组合的蜂群算法

为求解证券投资组合问题,基于蜂群觅食规律提出一种蜂群算法.分析了算法寻优原理,给出了算法的实现流程,并在计算机上予以实现.经大量仿真试验,验证了算法的可行性和有效性.