一个修正的Hooke-Jeeves方法 (运筹学与控制论)

本文考虑不用导数信息求解无约束优化问题的方法。对于求解无约束优化问题的带有离散步的标准Hooke-Jeeves方法,目标函数值有可能在其加速步中增大。本文修正了标准HJMDS的加速步,保证了目标函数值在修正的带离散步Hooke-Jeeves方法的加速步中不增。然后,采用修正的带离散步Hooke-Jeeves方法设计了一个新算法。数值试验结果表明,修正的带离散步Hooke-Jeeves方法与带离散步的标准Hooke-Jeeves方法相比,其函数值计算次数明显减少,因而本文给出的修正的带离散步Hooke-Jeeves方法比带离散步的标准Hooke-Jeeves方法更为有效。     

Hooke-Jeeves方法在简单约束优化中的推广

分别将无约束优化的线搜索和离散步Hooke-Jeeves算法推广到带广义界的简单约束优化,产生2个新算法,得到可行区间的计算公式．在适当条件下,证明线搜索的Hooke-Jeeves算法推广后仍具有全局收敛性,算法有效数值试验表明2个算法均是有效的．     

利用函数值信息的修正多步拟牛顿法

拟牛顿方法在无约束优化中起着核心的作用.一般的拟牛顿方法是在每一步的迭代中,利用上一步产生的梯度信息,建立一个拟牛顿方程,进而求得目标函数Hessian阵的近似.多步拟牛顿法则是利用前m(m≥0)步的梯度信息,通过插值多项式建立一个扩展的拟牛顿方程.这两种方法的共同缺点是没有利用已知的函数值信息.本文在标准多步拟牛顿法基础上,充分利用函数值信息,构造出一个修正的带有向量参数的多步拟牛顿方程,该修正方程的多步拟牛顿法保持了较好的正定性和局部收敛性,且效率较高.数值实验也表明这个修正的算法在解决中,高维问题中比标准的多步拟牛顿方法有着更好的数值效果.     

求解一类非凸非光滑约束优化问题的邻近滤子束算法

针对一类特殊的非凸非光滑约束优化问题提出了邻近滤子束算法.该问题的目标函数为lower-c2而约束函数为凸的.具体地,首先对目标函数采用凸化技术得到修正的问题,接着利用改进函数将修正后的约束问题转变为无约束问题,设计邻近束算法来求解这个无约束问题并在邻近束算法中引入滤子策略来确定下降步.数值结果表明了该算法的有效性和可靠性.     

求解约束规划的一类带缓和因子的填充函数算法

本文考虑不等式约束优化问题(P),通过罚因子把其转化为等价的无约束优化问题(UP).然后给出了求解无约束化的一类带缓和因子的填充函数,分析这类填充函数理论性质,提出了相应的算法和数值验证例子,表明该方法是可行的.     

一种求解无约束优化问题的修正共轭梯度算法

提出了一种求解无约束优化问题修正的共轭梯度算法,该算法具有函数值信息,而且对线搜索技术具有加速作用,另外该算法不仅具有充分下降性还在适当条件下具有全局收敛性。数值结果也表明该算法对测试问题是有效的。     

基于TMDL方法和割线方程修正的三项共轭梯度法

共轭梯度法是求解无约束优化问题的一个有效方法.由于共轭梯度法只利用一阶梯度信息而忽略了目标函数值信息,故为了充分利用目标函数值信息值和梯度信息,结合Saman和Zahra Khoshgam等人提出的割线条件,针对TMDL和TMDL+方法给出了基于修正割线方程改进具有充分下降性的共轭梯度法.证明了STMDL方法在Wolfe线搜索下对一致凸函数强收敛,STMDL+方法对一般函数是全局收敛的.数值结果表明STMDL+方法优于HZ+和DK+方法.     

基于退火加速的差分进化算法改进及应用

差分进化算法(DE)是一种简单有效的启发式全局搜索技术,为解决DE算法运行过程中存在的算法收敛早熟、收敛速度慢和求解精度不高等问题,提出了一种基于退火加速的差分进化算法.该方法在传统DE算法基础上,以退火概率来增强算法的局部开发能力,并利用Hooke-Jeeves算法加快收敛速度,在充分发挥Hooke-Jeeves算法局部探测能力的同时保持了DE算法的全局性能.仿真结果表明,该算法比基本DE算法收敛速度快、精度高,是一种有效的全局优化算法.     

一类求解无约束优化的自适应拟牛顿型信赖域算法

提出一类求解无约束优化的自适应拟牛顿型信赖域算法,信赖域半径更新准则采用由L-函数给出的一类自适应更新准则,当前迭代点处的目标函数的二阶海森矩阵用某种拟牛顿型公式近似.在一定假设的条件下,算法具有传统信赖域算法的全局收敛性质.数值实验表明,对于求解无约束优化问题算法是有效的.     

基于自适应调节极大熵的孪生支持向量回归机

孪生支持向量回归机(Twin Support Vector Regression,TSVR)的数学模型是求解一对约束优化问题,如何将约束优化问题转化为无约束优化问题进行求解是一个难题.在TSVR约束优化模型的基础上,依据最优化理论提出TSVR的无约束优化问题.然而,无约束优化问题的目标函数有可能不可微,为解决这个问题,引入极大熵函数,确保优化问题都是可微的.标准的极大熵函数法有可能发生数值溢出,所以对极大熵函数法进行了改进,提出自适应调节极大熵函数法来逼近TSVR的不可微项,并提出基于自适应调节极大熵函数法的TSVR学习算法.实验结果表明,和其他回归方法相比,所提算法不仅能够提高回归精度,而且效率得到了较大的提高.     

改进的进化规划算法

针对一般的非线性规划问题，把聚类思想、Hooke—Jeeves方法与进化规划算法结合起来给出了改进的进化规划算法，并把给出的算法应用到两个数值例子上，数值结果表明算法是有效的。     

有杆抽油系统波动方程的精细逐步积分法

在钟万勰提出的结构动力方程精细逐步积分的基础上,给出了求解有杆抽油系统抽油杆运动波动方程的精细逐步积分法,分别用此方法和其他已有的方法对特定的算例进行了计算,结果表明,此方法结果更准确,且耗时明显减少。     

体育教学方法的改革和实际运用中存在的问题

介绍了目前体育教学方法改革和实际运用的现状，分析了存在的问题，旨在有助于体育教学方法的深入改革和体育教学水平的进一步提高。     

改进加权残值法收敛性的一种方法──逐次逼近法

本文对加权残值法的实际应用情况进行了探讨，针对其收敛性问题提出了一种改进方法──逐次逼近法．首先利用近似解的误差分布建立误差函数，然后用最小二乘法求整体误差的极小值，问题归结为求解一个线性方程组．薄板弯曲问题算例结果表明，本方法具有计算简单、收敛速度快，能进一步逼近精确解等优点     

P—苯二酚在铂电极上氧化反应过程的研究

本文应用循环伏安法,电流阶跃法等电化学方法研究了p-苯二酚在铂电极上的氧化过程.在0.5mol.L~(-1)H_2SO_4+0.5mol.L~~(-1)Na_2SO_4溶液中,p-苯二酚的循环伏安图上有两个氧化峰,第一峰的位置在0.58V(Vs.SCE),第二峰的位置1.05V(Vs.SCE),说明p-苯二酚在铂电极上的氧化是分步进行的.用电流阶跃等方法,求得每步的电子转移数为1.提高电解溶液的pH值,氧化峰位置负移,说明电子转移后,有一去质子反应,p-苯二酚的整个电极反应为ECEC过程.     

解非线性优化问题的混合加速遗传算法

通过在实码遗传算法进化过程中加入改进的步长加速学习算子，并利用实码遗传算法和步长加速法所得到的优秀个体群，作为变量新的变化范围，逐步缩小搜索空间，自动向最优解收缩，提出了求解不可微非线性函数全局解的一种新方法——混合加速遗传算法(HAGA)，给出了HAGA算法实施的详细步骤，建立了HAGA相应的收敛定理。理论分析和实例分析表明，HAGA具有准确、快速和适用性强等特点，是一种既可以较大概率搜索全局最优解，又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法，可广泛应用于各种不可微函数优化问题中。     

破开算子法用于二维流场计算的误差分析

对破开算子法应用于二维流场计算时由于将算子分裂和分步计算造成的误差进行了分析研究。首先介绍分步误差概念和推求方法,然后,对流场计算中若干典型的破开格式,在不同算例下,计算出对应的分步误差值,再与数值验证相对照,结果吻合,结论是：在地形变化复杂,流场流态改变剧烈时,要慎用破开算子法,对破开算子法在二维流场计算中的应用和改进有明显的指导意义。     

论假说

假说是科学研究中常用的一种思想方法,试从哲学的角度,论述了假说在科研中的地位,作用和客观依据,建立过程及验证。     

浅谈门式刚架的设计

介绍了门式刚架的设计步骤,列举了利用程序设计时应注意的一些数据,重点阐述了门式刚架合理跨度和柱距的确定,探讨了在设计时如何计算构件可以节约材料并使设计便捷。