非线性约束条件下的广义投影梯度法

对非线性约束条件下的优化问题提出了三个广义投影梯度方法。算法Ａ能够求解非线性不等式约束优化问题。在此基础上，又提出了能够求解非线性等式和不等式约束优化问题的算法Ｂ．进一步，通过简化算法Ａ，又给出了能够专门求解一般线性约束优化问题的算法Ｃ．并且在较弱的假设下，证明了三个方法的全局收敛性。     

MFCQ下的广义投影梯度算法

讨论了非线性不等式和等式约束优化问题在退化情形下的求解方法。首先通过引入恰当的罚函数，将原问题转化成一个只含不等式约束的辅助规划，给出了一般约束优化问题的广义梯度投影算法，在MFCQ下，证明了算法的全局收敛性。     

解非线性不等式约束优化问题的非精确光滑牛顿法

针对非线性不等式约束优化问题，提出了一个基于Kanzow磨光函数的非精确光滑牛顿法．利用约束问题解的KKT条件及变分不等式将约束问题转化为求解方程组的问题，在适当的条件下，证明了算法的全局线性及局部二次收敛性．     

约束优化问题的内点正则牛顿法

研究了求解具有不等式约束最优化问题的内点正则Newton法.其基本思想是把求解约束优化问题的内点法和求解无约束优化问题的正则Newton法结合起来,建立起求解具有不等式约束最优化问题的内点正则Newton法.对于具有有界最优解集的凸约束最优化问题,任取一可行解作为初始点,内点正则Newton法所产生的点列均收敛到最优解...     

优化潮流牛顿算法的研究及应用

研究了电力系统优化潮流问题的牛顿算法，并将该算法应用于求解无功优化问题。在算法上结合电力系统的ＰＱ解耦特性，采用主迭代之后进行试验迭代的方式来处理越界的不等式约束。在试验迭代中，应用稀疏矢量技术，提高了确定起作用不等式约束的效率。在主迭代中，提出了一种拟罚函数算法，处理有功电源和无功电源不等式约束，进一步提高了计算速度。无功优化问题的计算实例证明本文的算法是有效的。     

解不等式约束问题的不可行SSLE滤子算法

考虑将原不等式约束优化问题转化为与其等价的带等式约束的优化问题,并证明它们具有相同的KKT条件.转化后的问题要求其乘子是非负的,故其KKT条件与一般的等式约束优化问题不同. 针对这种具有特定的等式约束优化问题,提出了一种求解不等式约束优化问题的不可行序列线性规划滤子方法.该算法只需求解两个具有相同系数矩阵的线性方程组以得到搜索方向,因此计算量较小.最后给出了该算法的全局收敛性证明和数值结果.     

解变分不等式问题的一类滤子SQP算法

针对一般形式的变分不等式问题,考虑将其转化为约束优化问题求解.对于这种特定的约束优化问题,提出了一类新的滤子序列二次规划(SQP)求解方法.基于变分不等式与约束优化问题的不同,在滤子条件中采用了一个二次价值函数作为目标函数,使得一般的变分不等式问题均可用滤子算法求解.采用SQP方法结合滤子方法获取试探步,只需要计算两个简单不等式判断试探步,算法易实现,计算量小.在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性.最后,给出了算法的数值算例,与同类算法比较,结果良好.     

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。     

非凸半定规划的一个等价性问题

求解具有等式约束的非线性优化问题的方法已经很完善,有乘子法,惩罚函数法等,其中将具有不等式约束的优化问题转化为具有等式约束的优化问题进行求解是一种重要途径.将具有不等式约束的非凸半定规划问题（NCSDP）转化为具有等式约束的非线性规划问题（ESDP）,证明了在（NCSDP）局部解的充分性条件及严格互补与非退化条件之下两个问题的局部等价性.     

非线性规划问题全局优化的模拟退火法

在无约束非线性规划问题全局优化的模拟退火算法基础上，进行有约束问题求解的进一步探讨，对不等式约束条件提出了检验法和罚函数法的处理方法，对等式约束条件开发了罚函数法和解方程法的求解步骤，并进行了分析比较，从而形成了完整的求取非线性规划问题全局优化的模拟退火算法。通过对文献例题的计算，表明所提出的方法能够快速有效地求出有约束非线性规划问题的全局最优解     

求解约束优化问题的一类单参数填充函数

全局优化问题在科学计算、工程技术、经济管理等领域得到越来越广泛的应用,近些年来,人们相继提出一些求解无约束全局优化问题的算法,但对于求解约束优化问题的填充函数鲜有讨论。求解全局优化问题的填充函数法的关键之一在于构造一个叫作填充函数的辅助函数,文章在无强制性条件下给出了一类新的求解带一般约束优化问题的单参数填充函数,讨论了其良好的填充性质,并按其理论性质设计了一个算法,数值实验表明该函数是有效的。     

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。     

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。     

粒子群算法的改进及其在求解约束优化问题中的应用

在用粒子群算法求解约束优化问题时, 处理好约束条件 是取得好的优化效果的关键. 通过对约束问题特征和粒子群算法结构的研究, 提出求解约束 优化问题一种改进的粒子群算法, 该算法让每个粒子都具有双适应值, 通过双适应值决定粒 子优劣, 并提出了自适应保留不可行粒子的策略. 实验证明, 改进的算法是可行的, 且在 精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等算法.     

基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习

针对贝叶斯网络结构学习中寻优效率低下、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习算法.首先,通过互信息约束算法迭代初始网络;其次,改进鸟群算法,在经典鸟群算法中加入自适应惯性权重,随着迭代次数的增加动态调整搜索空间、改变收敛速度;最后,将改进的鸟群算法作为搜索策略,进行贝叶斯网络结构寻优.实验结果表明:改进的算法在寻优过程中不仅有较好的准确率和较快的收敛速度,而且具有良好的全局寻优能力.     

时变网络拓扑图下智能电网中基于优化算法的分布式调度响应

就时变网络拓扑图下智能电网中基于优化算法的分布式调度响应问题进行了研究.利用原对偶方法将带有约束的智能电网优化问题转化为一个无约束的优化问题同时提出相应的求解算法.该算法允许不同发电机之间采用异构常数步长进行更新,同时给出了算法的收敛速度.理论推导表明文中所提出的算法能以线性收敛的速度达到该问题的最优解.     

非线性约束极值问题的算法模型

本文给出了非线性约束极值问题的三个收敛算法模型。作者利用点到集映象的概念,以统一的观点讨论了如何将求解线性约束极值问题的算法用于求解非线性约束极值问题。作为应用,得到了一些已有的算法及一些新算法。     

偏转线圈优化设计中优化算法的选取及约束条件的处理

文章结合彩色显象管偏转线圈优化设计的具体情况，应用全约束方向法对优化参数所满足的约束条件进行了处理，选用分步阻尼法作为优化算法，对彩色显象管偏转线圈进行了优化设计．设计结果证明：该优化算法是有效的，约束条件的处理也是合理的．     

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.     

基于退火不可行度的约束优化问题遗传算法

传统的遗传算法在求解带约束的数值优化问题时，主要采用罚函数法．本文针对罚函数法在实际应用中的困难和不足，提出了基于退火不可行度的遗传算法来处理各类约束优化问题．仿真结果表明该方法是一种有效的约束问题寻优算法．