求解加权Euclidean单中心问题的SMO-型算法

通过定义求解加权Euclidean单中心(WEOC)问题的两个近似最优性条件, 基于序列最小最优化(SMO)方法, 提出一种求解WEOC问题的SMO 型算法.
该算法求解WEOC问题满足第二个近似最优性条件的(1+ε) 近似解, 并且每次迭代只需更新对偶变量的两个分量. 数值结果表明, SMO 型算法执行简单, 能有效求解高精度的大规模计算问题.     

求解最小体积闭包椭球问题的积极集算法

先建立求解最小体积闭包椭球(MVEE)问题秩-2更新算法的线性收敛性,然后给出一种简单的积极集策略,每次迭代计算距离当前椭球最远的N个点.结合该策略到秩-2更新算法中,得到一个求解MVEE问题的积极集算法.数值结果表明,积极集算法能有效求解高精度的大规模数据计算问题.     

周期热传导方程优化控制问题的一种迭代解法

本文研究了一类以时间周期热传导方程为约束条件的优化控制问题，该优化问题旨在寻求使得目标泛函达到最小的源项.本文提出了一种迭代求解算法.该算法应用最优性条件将问题转化为两个耦合的时间周期热传导方程，然后将这两个方程迭代解耦，再以Gauss-Seidel模式交替求解.数值算例显示，算法的收敛速度对离散参数是稳健的.     

基于新的初始化策略计算MVEE的积极集算法

针对计算最小体积闭包椭球(MVEE)的积极集算法中原初始化策略耗时较多的问题,先给出一个基于样本协方差矩阵构造的新初始化策略,然后将该初始化策略应用于秩-2更新算法中,并给出一个计算MVEE改进的积极集算法.数值实验结果表明,基于新的初始化策略的积极集算法能有效提高求解大规模数据集MVEE问题的计算效率.     

指数族非线性模型的试验设计

文章首先计算指数族非线性模型的回归参数β在1-α置信水平下的置信域的体积,为了便于计算,需把置信域投影到切空间中去,投影后的置信域是一个椭球体,用Taylor展开方法对此椭球体的体积进行二阶近似,推出原参数置信域的体积的近似表达式,然后对回归模型进行试验设计,根据置信域体积最小准则,在模型函数的设计变量的定义域上确定点列,选取使置信域体积达到最小的设计点.     

椭球不确定集下的投资组合鲁棒优化模型

对于含有不确定参数的采用CVaR风险度量的投资组合模型,基于鲁棒优化理论的最新进展,结合统计或时间序列,构造形式较为简单的椭球不确定集作为对参数不确定性的近似,把原问题转化为易于求解的确定型最优化问题,解决了该模型由于参数具有不确定性所造成的缺陷,得到鲁棒性与最优性都较为满意的解.通过市场数据对模型的可操作性和实用性进行验证.     

求解半定规划的原始对偶势下降内点算法研究

介绍了半定规划的一般模型、最优性条件及求解半定规划问题的原始对偶势下降内点算法.借助两个形象的图形分析了势下降内点算法的迭代轨迹,并对求解半定规划的Filter势下降内点算法进行了研究,提出了Filter的构造方法.在一定的条件下,该算法可避免Maratos效应和势函数海色矩阵不正定等问题的产生.     

求解非线性最小二乘问题的自适应锥模型信赖域算法

针对非线性最小二乘问题,利用锥模型算法思想,给出了海赛矩阵中二阶信息项的割线近似的不同校正公式,并利用自适应信赖域技术给出了求解非线性最小二乘问题的自适应锥模型信赖域算法.算法中我们允许使用非精确方法近似求解信赖域子问题.文中给出了新算法的全局收敛性和超线性收敛性分析以及数值试验结果.     

0-1整数规划问题的稀疏解求解模型研究

本文研究了0-1整数规划问题的稀疏解的求解模型,运用线性互补约束得到了该问题的连续优化模型,并运用最优性条件考虑了两个模型解之间的关系,为模型的进一步求解和算法设计提供了理论的基础和保证.     

具有离散分布的两阶段随机二阶锥规划问题的最优性条件

两阶段随机二阶锥规划模型在工程和生产等许多实际问题中有广泛的应用,该模型的有效求解方法备受关注.最优性条件在算法设计中扮演着重要的角色.基于Lagrange对偶理论,主要探讨具有离散分布的两阶段随机二阶锥规划问题的最优性条件.在Slater条件下,建立了第二阶段问题的对偶问题并分析了最优值函数的次微分性质;当随机数据服从离散分布时,证明了两阶段随机二阶锥规划问题的最优性条件.     

一种基于遗传算法和LM算法的混合学习算法

针对遗传算法与神经网络结合方式中存在的早熟收敛、泛化能力弱等问题, 提出一种交替使用遗传算法和Levenberg Marquardt算法优化神经网络的混合学习算法（GALM算法）. 该算法先通过遗传算法粗调得到一组全局最优近似解, 再以该近似解为初值, 交替使用遗传算法和LM算法优化神经网络训练, 直至发现满意的网络参数. 实验结果表明, 新算法提高了网络的学习能力和收敛速度.     

广义凸(h,φ)多目标规划的充分性和对偶性

在两类(h,φ)广义凸函数的假设下, 用分析方法研究(h,φ)多目标规划的最优性条件和对偶问题, 得到了一些充分最优性条件和对偶定理.     

集值优化问题严有效解的高阶最优性条件

在实赋范线性空间中考虑集值优化问题的严有效性.当目标函数和约束函数均为锥凹集值映射时,利用凸集分离定理并借助集值映射高阶导数给出了带约束集值优化问题取得严最大有效解的Fritz John最优性必要条件,并用构造性方法证明了集值优化问题取得严最大有效解的充分条件。     

解Duffing方程周期解的Levenberg-Marquardt方法

先把求解微分方程的周期解问题转化为无约束最优化问题, 再利用无约束最优化问题的最优性条件及Levenberg-Marquardt方法求解了满足限制共
振条件下的一类Duffing方程的周期解. 数值计算结果表明了方法的有效性.     

非光滑凸多目标规划的鞍点定理

通过对向量值函数定义一类复合Q-ρ不变凸函数和S-δ不变凸函数, 将该类广义凸函数应用到非光滑多目标规划问题上, 得到并证明了非光滑复合Q-ρ不变凸和S-δ不变凸多目标规划的复合向量鞍点定理.     

用广义高阶锥方向邻接导数刻画集值优化的超有效解

在赋范线性空间中利用广义高阶锥方向邻接导数研究集值优化问题的超有效解. 在近似锥 次类凸假设下, 借助凸集分离定理和Henig扩张锥的性质, 得到了集值优化问题取得超有效元的Fritz John型必要条件.     

具年龄和加权的半线性种群系统的最优边界控制

讨论一类具年龄和加权的半线性种群系统的最优控制问题. 运用Mazur’s定理证明了最优边界控制的存在性, 利用Gteax微分和Lions的变分不等式理论得到了控制为最优的一阶必要条件, 从而得到了由积分偏微分方程和变分不等式构成的最优性组, 该最优性组能确定最优控制.     

一类Lorenz系统的变分迭代解法

考虑大气物理中Lorenz系统的求解问题. 先构造一组变分迭代, 再决定系统的初始近似, 最后通过变分迭代方法得到了对应模型的各次近似解.     

灰色多随从二层线性规划问题及其解法

针对多随从二层线性规划问题, 结合灰色特征, 提出了灰色独立多随从二层线性规划问题. 建立了该问题的数学模型, 并证明了漂移型灰色独立多随从二层线性规划问题等价于漂移型灰色二层线性规划问题. 对于漂移型灰色独立多随从二层线性规划问题, 基于单纯形法设计了一种求解算法. 数值算例表明该算法是可行有效的.