整数规划的凸填充函数算法

改造文献［１］的求解连续总体优化问题的凸填充函数算法使之适于求解整数规划问题．首先,在求出整数规划问题的一个离散局部极小解的基础上构造了整数规划问题的凸填充函数;其次,通过寻找该填充函数的离散局部极小解,以期找到整数规划问题的比当前离散局部极小解好的解．本文的算法是直接法,数值试验表明算法是有效的．     

带约束的离散全局优化问题的填充函数法

通过构造一个新的双参数填充函数求解带约束的离散全局优化问题的全局最优解,研究了填充函数的分析性质,并据此给出了带约束的离散全局优化问题的一个填充函数算法.数值试验证结果表明该算法是可行的、有效的.     

求解非线性规划全局最优解的单参数T-F函数法

给出了求解一般非线性规划问题全局最优解的含单参数的T-F函数方法,而且讨论了所构造的T-F函数的几个性质,按照其理论性质设计了一个T-F函数算法,并进行了数值试验,数值实验表明,所给的方法是有效的.     

求解无约束全局优化的T-F函数算法

提出一个求解连续全局优化的T-F函数,先给出了T-F函数的定义,然后根据提出的T-F函数的性质,设计了一个新的T-F函数算法,并进行数值实验,数值实验的结果表明该算法是有效和可行的.     

一个求解线性双层规划的全局收敛算法

用线性规划对偶理论讨论了线性双层规划的最优性条件，利用下层问题的对偶间隙，将线性双层规划转化为目标函数带惩罚项的单层问题，通过对转化后的单层问题进行求解，给出了一个求解线性双层规划局部最优解的方法，然后引进一种割平面约束来修正当前局部最优解，直到求得线性双层规划的全局最优解。提出的算法具有全局收敛性，并通过一个算例说明了算法的求解过程。     

一类非凸规划的分支定界算法

针对一类非凸规划问题(NP)提出有效的分支定界算法.首先,利用目标函数的特性将其转化为等价的极小化问题(P),通过对其可行域的细分和求解一系列凸规划问题,不断更新(NP)全局最优值的上下界.为提高计算效率,一个问题的最优解作为下一个问题的初始解,并提出了新的删除技术.理论上证明该算法是收敛的,数值试验结果表明算法是有效可行的.     

跨越函数法:一类全局优化的新策略

提出了一类求解全局优化问题的新策略:跨越函数法.与以填充函数法为代表的一类全局优化方法相比,跨越函数法直接凸显了在求解全局优化问题时构造辅助函数的目的,并能仅通过一次迭代跨越函数值比当前局部极小值高的区域,而直接找到原函数f(x)的位于函数值比当前局部极小值低的区域中的局部极小点,通过有限次迭代,找到全局最优解.     

不定二次规划的全局优化算法

对不定二次规划问题提出了一个新的确定型全局优化算法,通过对目标函数和约束函数的线性下界估计,建立了不定二次规划的松弛线性规划.通过对松弛线性规划可行域的细分,以及一系列松弛线性规划的求解过程,并通过实例证明了算法能收敛到原问题的全局最优解.     

一类多乘积规划问题的对偶界方法

针对一类目标函数和约束函数都是多乘积的规划问题给出一种求其全局最优解的分支定界算法.该算法利用Lagrange对偶理论将其中关键的定界问题转化为一系列易于求解的线性规划,并且这些线性规划的规模固定不变,从而更容易应用到实际问题中.理论分析和数值算例表明提出的算法可行有效.     

一类无约束离散minimax问题的区间斜率方法

进一步讨论了一类由一阶连续可微函数构成的无约束离散minimax问题。利用区间斜率方法和区域二分原则，构造了极大函数的区间扩张和无解区域删除检验原则，建立了区间斜率算法；对算法进行了数值实验，并给出了数值算例，结果表明：该方法可以同时求出问题的最优值和全部全局最优解，是有效和可靠的。     

求解一类非线性规划问题的新途径

给出了一类约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题的一种新的求解方法。首先给出了将其目标函数单调化的一种方法，然后．通过这个方法将这类非线性规划问题转化为等价的单调规划问题，进而利用已有的关于单调函数的凸化、凹化方法，可将其转化为等价的凹极小问题或反凸规划问题以及标准DC规划问题．再利用已有的关于这些规划问题求全局极小点的方法，可以求得原问题的全局极小点。     

用变换函数解带线性约束的全局最优问题

结合变换函数方法和下降算法对目标函数有多个极值点且带有线性约束的非线性规划全局问题提出算法.使用的变换函数兼具填充函数和打洞函数的特点.在理论上证明如果当前局部极小点不是全局最优解,一定存在一个变换函数的极小点使得该点的目标函数值小于当前局部极小点的函数值,且该点位于原问题的可行域内.以此点为初始点求解原问题可得到更好的局部极小点.     

单调优化的一种新凸化和凹化方法

提出了一个新的凸化、凹化变换,并证明了单调非线性规划总能变换成相应的凹极小化问题或反凸规划或标准D.C规划问题,再利用已有的关于这些规划问题求全局最优解的方法,可以求得原问题的全局最优解.     

一个求解有约束的全局优化问题的变换函数法

给出了求解一般的有约束非线性规划问题全局最优解的拟填充变换函数方法，而且讨论了所构造的变换函数的几个性质，按照其理论性质设计了一个变换函数算法，并进行了数值试验。数值实验表明，所给的方法是有效的。     

一类Landau-Lifshitz型泛函的极小元的渐近性态

在函数类空间:W={u(x)=[sin f(r)eidθ,cos f(r)]∈H1(B,S2);u|坠B=g}中,研究Landau-Lifshitz型泛函Eε(u,B)=1/2∫ B︱▽u︱2dx+1/2ε2∫Bu23dx的径向极小元uε的渐近性态。通过建立径向极小元uε的H1局部收敛性,给出了u2ε3收敛到0的速度估计。     

高维情形下铁磁与反铁磁泛函可正则化极小元的C 1,α收敛性

研究一类与铁磁和反铁磁相关的泛函模型, 其中p∈(n-1,n), n≥3. 利用局部分析技巧, 讨论了这类泛函的正则性估计, 证明了泛函可正则化极小元的W^1,p_loc收敛性, 并利用Euler方程解的正则性估计, 得到此泛函径向极小元的C^1,α收敛性及收敛速度的估计.     

A One-parameter Filled Function Method for Nonlinear Integer Programming

IntroductionWe consider the following nonlinear integer programmingproblem:(PI)minf(x)s.t.x∈XI,(1.1)whereXI Inis a bounded and closed box set whichcontains more than one point,Inis the set of integer pointsinRn.This i mplies that there exists a constantK>0suchthat1≤K=maxx1,x2∈XI‖x1-x2‖<∞,where‖·‖is the usual Euclidean nor m.f(x)=+∞asx∈In\XI.Notice that,whenf(x)is coercive,i.e.,f(x)→∞as‖x‖→∞,there al ways exists a box which contains alldiscrete global mini mizers off(x).…