一个基于锥模型的自适应信赖域算法

对无约束优化问题提出了基于锥模型的自适应信赖域算法,把锥模型子问题变成二次模型的子问题进行求解,从而减少信赖域子问题的求解,二次模型的信赖域算法是新算法的特例。在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性及超线性收敛——数值试验表明新算法是有效的。     

一个自动确定信赖域半径的锥模型信赖域方法

自适应信赖域算法由于利用了对算法有重大影响的有关当前迭代点的信息,提高了算法的效率,因此对于无约束最优化问题提出一个锥模型自适应信赖域算法.算法中信赖域半径采用新的自适应修正策略.算法在每步迭代中以R-函数变化的速率、水平向量信息以及当前迭代点的一阶导数信息来修正信赖域半径的大小,使得信赖域半径的修正依据于问题本身,克服传统信赖域算法中没有利用当前迭代点的信息修正信赖域半径的缺点.在一定的条件下简洁地给出了算法的全局收敛性分析.算法丰富了已有的自适应信赖域算法.     

解无约束优化问题的一个新的非单调信赖域算法

在传统信赖域方法的基础上,提出了求解无约束最优化问题的一个新的带非单调线搜索的信赖域算法.该算法采用非单调Wolfe线搜索技术获得迭代步长,新算法在每一迭代步只需求解一次信赖域子问题,克服了每次迭代求解信赖域子问题时计算量较大的缺点.在一定条件下,证明了算法的全局收敛性.数值实验结果表明该算法是有效的.     

一类基于非单调信赖域技术的信赖域修正算法

基于传统信赖域算法,为了解决约束最优化问题,利用非单调信赖域技术调整信赖域半径,矫正罚参数,提出了一种信赖域的修正算法,给出了收敛性证明.数值实验表明了算法的有效性.     

非线性不等式约束优化问题的一个修正BFGS信赖域算法

将一个无约束优化问题的修正BFGS信赖域算法成功地应用于不等式约束优化问题。通过修正BFGS公式构造了新的信赖域子问题,从而得到不等式约束优化问题的修正BFGS信赖域算法,并在一定条件下证明了其可行性。     

多智能体系统中子域适应度评估的合作协进化协作

为了克服合作协进化算法在解决复杂多智能体系统协作问题时存在的适应度函数难以建立和协作行为难以达到全局最优等问题,提出1种子域适应度评估的合作协进化算法来实现异构多智能体系统中智能体的自适应协作。该算法将复杂问题域模型分解成相互影响较小、较易求解的子问题域模型,在子问题域模型之间并行使用合作协进化算法来完成智能体协作行为的进化,有效降低适应度评估的复杂度。在子问题域进行合作协进化时,在适应度函数中引入环境因子影响矩阵,将其他子问题域的影响信息映射到该子问题域中的个体适应度评估中,从而引导种群向全局优化方向进化。ECJ系统中的仿真实验结果验证了其有效性。     

基于改进波束域MUSIC算法的高分辨方位估计

波束域MUSIC算法在波束域高分辨目标方位估计算法中是最具代表性的方法。和阵元域处理相比,波束域处理具有计算量小、分辨信噪比门限低的优点。文中论及窄带信号的波达方向估计问题,提出了高分辨处理的一种改进的波束域MUSIC算法。仿真计算表明,这种改进算法改进了信号的分辨信噪比门限。     

非线性等式约束分解信赖域算法(Ⅰ)

本文采用分解、合成的思想,求解非线性等式约束优化问题,第一节,介绍了算法的发展;第二节,利用Fletcher罚函数,给出本文使用的两个算法:通常信赖域算法,非单调信赖域算法。非单调信赖域算法是通常信赖域算法的推广,算法实践表明:非单调信赖域算法更具优越性,开始受到充分重视。     

下层为二次规划的双层规划两阶段算法

分析下层为强凸二次规划的双层规划的特殊性质,得到两点结论:若利用下层问题的KKT条件将其化归为线性互补问题(LCP),可结合LCP的互补旋转算法进一步求解原双层规划;若以线性—二次双层规划为子问题构造信赖域算法,得到的子问题的解在原问题的诱导域中。基于以上两点设计出了两阶段算法,在第一阶段,利用LCP互补旋转算法迅速到达一诱导域极点,在第二阶段,利用信赖域算法收敛到局部极小点。收敛性分析和算例表明,此算法简捷且具有较好的收敛性。     

线性约束优化的一个自适应非单调信赖域方法

给出了线性约束优化问题的一个自适应信赖域算法,其中的信赖域半径是由算法本身自动进行调解的,从而避免了传统算法在选取信赖域半径时的盲目性.借助于非单调技术,获得了算法的全局收敛性.     

改进的无约束优化问题的过滤算法

信赖域算法加入过滤技术可以加大试验点x+,被接受的几率.文章去除了信赖域子问题凸性的判断,同时对于信赖域半径采用自适应的选取办法,使信赖域半径与gk和Bk密切相关,以求对于信赖域算法的改进.     

解优化问题的遗传加速信赖域搜索算法

针对解优化问题的信赖域算法迭代点变化受到信赖域半径约束导致运算速度下降,作者提出了一种遗传加速信赖域搜索算法,该算法在信赖域迭代点变化速度受到信赖域半径约束时,用遗传算法在扩大了的信赖域内求解信赖域子问题,得到加大了的迭代步长,摆脱了短步长迭代的约束,同时通过调节参数可以控制遗传算法加速次数的多寡,从而提高了收敛速度.算法分析和算例表明了新算法的有效性.     

一类无约束优化问题的信赖域过滤器算法

构造了一个求解无约束优化问题的新算法,结合了采用修正BFGS(MBFGS)算法的信赖域思想和多维过滤器算法策略.搜索方向的产生类似于MBFGS算法;在接受新的迭代点时,采用多维过滤器算法的策略及信赖域思想,新信赖域算法是全局收敛的.     

基于改进波束域MUSIC算法的高分辨方位估计

波束域MUSIC算法在波束域高分辨目标方位估计算法中是最具代表性的方法.和阵元域处理相比,波束域处理具有计算量小,分辨信噪比门限低的优点,文中论及窄带信号的波达方向估计问题,提出了高分辨处理的一种改进的波束域MUSIC算法.仿真计算表明,这种改进算法降低了信号的分辨信噪比门限.     

非线性一般约束优化问题的修正BFGS信赖域算法

先通过罚函数法将一般约束优化问题在一定条件下转化为无约束优化问题,再利用无约束优化问题的修正BFGS信赖域算法,进而得到一般约束优化问题的修正BFGS信赖域算法,并通过数值试验表明该算法是有效的.     

求解信赖域子问题的一个光滑牛顿法

信赖域子问题的有效求解是实现信赖域算法的关键.利用光滑Fischer-Bermeister NCP函数提出了一个求解信赖域子问题的光滑牛顿法.数值实验表明所提出的算法是有效的.     

界约束非线性方程组的信赖域法

提出一种求解简单界约束最优化问题的信赖域算法,把无约束优化推广到简单界约束优化,将线搜索技巧与信赖域方法相结合,使得新算法不需要重解信赖域子问题,简化了计算,同时,新算法采用了非单调结构,提高了计算效率.在通常假设条件下,证明了算法的收敛性,并给出了数值试验,结果表明算法十分有效.     

求解带球约束的变分不等式问题的二次外梯度投影算法

二次外梯度投影算法是求解变分不等式问题的一种重要算法 .在这种算法中 ,每迭代一次需要计算两次投影 :第一次为到可行域上的投影 ,第二次为到可行域或可行域与一超平面的交上的投影 .本文对现有的变分不等式问题的二次外梯度投影算法进行分析 ,并对可行域为球的二次外梯度投影算法的计算过程进行简化 .最后 ,我们给出了数值分析 .     

关于无约束最优化问题的一种新的自适应信赖域方法

提出一个求解无约束最优化问题的自适应信赖域算法,将非精确线性搜索法和信赖域算法相结合,并在适当假设下,证明算法具备全局收敛性.     

无约束优化的一类新的非单调信赖域算法

当选取的初始搜索点处于峡谷附近时,利用现有的信赖域算法将搜索到的最优解可能是局部最优解。针对此问题提出了无约束优化的一类新的非单调信赖域算法。该算法是在现有的非单调信赖域算法的基础上通过放宽信赖域半径的校正条件,从而放大信赖域半径,即而可能跳出峡谷。使搜索到最优解可能是全局最优解。在一定的条件下,证明了此算法的全局收敛性,并通过数值实验验证了算法的有效性。