一步光滑牛顿法解P_0非线性互补问题

通过引入光滑参数提出一个新的光滑化NCP函数来逼近方程组中的目标函数,提出了求解P0非线性互补问题的一步光滑牛顿法,并得到该算法是全局收敛的结果.在适当的假设下,证明了该算法的局部超线性和二次收敛性.数值实验表明该算法是有效的.     

求解P0-函数混合互补问题的正则化光滑牛顿算法

基于扰动的CHKS光滑MCP函数,提出了求解P0-函数混合互补问题的一种正则化的光滑方法.该算法中的正则参数和光滑参数都是彼此独立的变量,并且可以通过线性方程组的迭代很快得到.数值结果表明该算法是可行有效的     

求解非凸函数极小问题的一类改进BFGS算法的收敛性分析

提出了一类求解无约束最优化问题的改进BFGS算法,主要讨论了该算法在Wolfe搜索下的全局收敛性.数值试验结果表明新算法是有效的.     

基于学习与竞争的改进PSO算法研究

针对普通PSO算法收敛速率慢,难以收敛到全局最优解的问题,提出了一种基于学习与竞争的改进PSO算法.该算法通过将种群内部学习和竞争的思想与PSO算法相结合,让种群中个体通过竞争和学习策略来替代原有的PSO算法迭代公式.该方法在不增加PSO算法计算复杂度的基础上,能够克服基本PSO算法的不足.最后基于动态系统的稳定性分析理论,给出了该PSO算法收敛性的证明.在7种不同的测试函数上对改进后的算法进行了实验测试.实验结果表明该改进算法比传统的PSO算法有着更好的搜索精度.结果证明,新算法比普通的PSO算法具有更高的搜索精度和较低的时间复杂度.改进算法求解函数优化问题更加有效,收敛速率更快.     

TD-SCDMA中的一阶分布式功率控制算法

功率控制技术是TD-SCDMA系统中的关键技术之一,它不仅能够克服远近效应,更重要的是能够减少用户间的多址干扰从而提高系统容量.在本文中,我们提出了一个分布式的一阶功率控制算法.该算法采用指数函数形式以及LMS算法改良式,从而实现更好的收敛速度.我们将所提出的算法的性能与3GPP标准的算法进行比较.从而证实了所提出的算法能够达到更好的收敛和达到一定性能的信噪比(SNR)节省需求;并证实了所提出的算法在不断变化的信道中不同移动速度下同样行之有效.     

求解非线性互补问题的非单调自适应信赖域算法

利用FB-NCP函数将求解非线性互补问题等价转化为求解无约束问题的一个全局极小值.提出一种非单调自适应信赖域算法,并在FB正则的条件下得到该算法是全局收敛性结果.在适当的假设下,进一步证明了该算法的局部超线性收敛和二次收敛性.     

求解鞍点问题的一种修正对称SOR-like算法

在SOR-like迭代算法的基础上,通过选取预处理矩阵和待定参数来加速该迭代算法,构造了一种求解鞍点问题的修正对称SOR-like迭代算法,简记为MSSOR-like算法,并研究了新算法的收敛性.数值实验表明新算法是可行且有效的.     

一种无界区域上二维双调和边值问题的非重叠型区域分解算法

以二维双调和外问题为例,提出一种带圆型人工边界的非重叠区域分解算法.构造其算法并讨论相应的离散化问题的收敛性,证明算法收敛速度与有限元网格参数无关,适当选取松弛因子,算法是几何收敛的.理论分析表明,用该方法求解无界区域问题是十分有效的.     

求解Po-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法

构建了一个新的光滑价值函数来求解Po-函数非线性互补问题.区别于以往所构建的价值函数,构建的新的光滑价值函数不含任何光滑参数.对于Po-函数,可以得到,此价值函数的任一稳定点都是非线性互补问题的解.基于这个简单的光滑价值函数,提出了求解Po-函数非线性互补问题的一个下降牛顿算法.在适当的条件下,该算法的全局收敛性及局部超线性(二次收敛性)也得到了证明.     

一类新的自适应信赖域算法

提出了一类新的自适应信赖域算法.该算法利用相邻迭代点的实际下降量与预测下降量的比值加权和来衡量二次模型的近似程度,同时信赖域半径迭代准则采用由Λ-函数给出的一类自适应迭代准则.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.数值实验表明,算法是稳健和有效的.