线性规划问题方程排序求最优解法

通过目标函数沿梯度正方向变化时在线性规划问题可行域边界超平面法向量方向变化大小的度量，给出了线性规划问题最优解的一个充分条件，提出了一种解线性规划问题的方法－－方程排序求最优解法。     

关于线性规划问题无界最优解及最优解的一般表示法的研究

本文给出了一个具有一般性的线性规划问题存在无界最优解的充要条件,并绘出了线性规划问题最优解的更直观的一般表示法。     

线性规划非最优约束方程判别定理研究

以区分非最优约束条件和最优约束条件的特性为主线，利用线性规划、线性代数等理论进行分析和推导，从理论上获得了非最优约束条件一些性质及识别非最优约束条件的定理。在求解大规模解线性规划问题时，可以利用所得到的结论构造新的求解方法，以在求解的过程中获得变量有关的信息来识别非最优约束条件，并及时删除它，使得模型逐步降阶，以提高求解效率。     

线性规划问题最优解的表示

本文指出了线性规划的最优解可表示为最优极点的凸组合和最优极方向的非负线性组合之和，确定了最优极方向存在的条件。     

用数学软件Mathematica解线性规划问题

研究了线性规划问题的计算机辅助解法，给出了用数学软件Mathematica解线性规划问题的函数格式和具体的操作步骤，举例说明了如何针对实际问题建立线性规划的数学模型并用数学软件Mathematica求其最优解。研究表明使用成熟的数学软件Mathematica是我们解决工业、农业等行业遇到的各种线性规划问题的首选。     

线性规划问题最优解判别定理的研究

指出一些文献中线性规划问题最优解判别定理的不全面或不正确之处,给出线性规划问题唯一最优解的判别定理和无穷多最优解的判别定理,并举例验证了该定理的正确性     

LPGP的漂移与定位解的满意度

针对灰参数线性规划（ＬＰＧＰ）求解中的困难，提出了ＬＰＧＰ定位求解的新思路及定位规划、理想模型、临界模型等新概念；研究了定位系数变化对定位规划最优解的影响以及定位最优值的变化范围；定义了定位规划的满意度和满意解．从而可将灰参数线性规划问题化为若干个一般线性规划问题，在一定程度上解决了灰参数线性规划求解与解的评价问题     

最优解唯一的线性规划问题

给出了线性规划问题最优解何时唯一存在的充分必要条件，从而一方面彻底解决了线性规划何时最优解唯一存在的问题，另一方面也纠正和弥补了一些教材或专在此问题上的错误和不足．     

一次求解问题的两点注解

本讨论了对于有唯一解的线性规划问题，求解一次最优解就可得到使目标函数和约束条件同时达到的最优状态，并对[1]中的结果进行推广。     

结合全局最优策略的双层线性规划算法

运用线性规划内点算法求解双层线性规划的内层规划，使双层线性规划等价于一序列非线性规划问题；证明了该算法的收敛性。并结合全局最优策略给出了可行的算法步骤。     

线性规划问题的灵敏度分析及其应用

利用分块矩阵法讨论了在线性规划模型中,价值向量的变化和系数矩阵的变化及变量增加时,线性规划问题最优解的变化,给出一般的处理方法,并在此理论基础上给出具体的例子来验证.     

线性规划最优解的进一步研究

主要研究了线性规划最优解的参数表示,通过对某一最优解引入参数向量,得到新的LPP模型.通过求解LPP模型便可得到LP最优解的参数表达式.     

一种求解最优控制问题的非均匀控制向量参数化方法

传统的均匀参数化方法在求解固定终端时刻最优控制问题时,不能精确地逼近最优控制轨迹.针对这一问题,提出一种非均匀控制向量参数化的数值解法.首先将控制时域离散化为不同长度的时间段,各时间段长度作为新的优化参数;然后引入时间尺度因子,将非均匀参数化的最优控制问题转化为标准化时域上的均匀参数化问题;最后建立目标和约束函数的Hamilton函数,通过求解伴随方程计算梯度,采用序列二次规划方法获得数值解.针对两个经典的化工过程最优控制问题进行仿真研究,仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

时间最优控制的一种算法

本文提出了对于控制作用和状态均受约束的多入多出线性系统的求解时间最优控制问题的算法。在离散数学模型的基础上,首先应用求解线性规划问题的有界变量单纯形方法求出满足控制约束的控制序列,然后再利用割平面方法处理状态约束,以求得满足约束条件的最优控制。除时间最优外,本算法还允许提出线性形式的附加目标函数。在具有附加目标函数时为能有效地处理状态约束,推导出了有界变量对偶单纯形方法。本算法通过扩展状态或部分扩展状态,可应用于一类有状态滞后的系统。为提高计算效率和减少存储容量,采取改进了的跳步算法和压缩存储技术等措施。     

利用光滑型算法求解线性规划问题

针对线性规划问题,给出了其原问题和对偶问题的最优性条件,并通过引入一个正则化的对称扰动的光滑函数,将其扩展成一个混合线性互补问题,并利用光滑型算法求解．该算法具有全局收敛的特性．对于有最优解的问题,算法能求得问题的一个严格互补解;对于不可行的问题,算法也能表明问题的不可行性．     

高效计算时间最优轨迹的牛顿-共轭梯度增广拉格朗日方法

基于牛顿-共轭梯度(Newton-CG)增广拉格朗日算法, 给出了一种计算机数控(CNC)系统时间最优轨迹规划问题的高效求解方法. 通过非线性变量代换, 时间最优轨迹规划问题被表述为一个固定时间域的凸最优控制问题. 基于扩展极大值原理, 证明了弦误差与分轴加速度约束的时间最优轨迹具有bang-bang的约束结构. 基于控制向量参数化方法, 问题被转化为具有无穷维约束的半无穷规划问题. 通过构造拉格朗日函数, 约束优化问题转化为一系列无约束问题. 由于问题凸性, 故迭代求解采用高效的线搜索Newton-CG方法. 通过求解给定测试路径的时间最优轨迹规划问题, 验证了所提方法的有效性.     

一种解决群进化算法参数设置问题的最优向量法

群进化算法是智能计算领域研究的核心内容,而算法中数值型参数的设置是影响算法搜索效率的重要因素,因此设计解决参数设置问题的方法也是群进化算法研究的重要内容.目前解决参数设置问题的常规统计方法是根据算法搜索的部分结果组成有限样本数据,依据统计最好值个数大小的判定结果来确定最优参数预设值.常规统计方法在有些测试样本数据中很难确定唯一的最优参数预设值.为了解决常规统计方法的缺点,提出了一种最优向量法,该方法可以将任意形式有限样本数据转换为向量,依据向量计算的判定规则进行最优参数预设值的确定.实验结果表明,依据获取的有限样本数据通过最优向量法找到最优参数值,采用该参数值的群进化算法搜索效率相对最优,从而验证了最优向量法的有效性.     

最优公共交货期决策与排序

考虑ｎ个独立工件单机作业排序，每个工件设置ＣＯＮ交货期（ｃｏｎｓｔａｎｔｄｕｅ－ｄａｅ）目标是确定ＣＯＮ交货期的最优值和工件的最优排序，使工件的滞后总值最小。提出了这个问题的线性规则模型，然后利用线性规划对偶问题推导出ＣＯＮ交货期的最优值和最优排序。     

受扰动双线性离散系统的多目标最优控制

研究了双线性离散系统的多目标最优控制问题,给出了一种基于受扰动系统的两级最优控制算法.两级算法的下级用动态规划求解具有双线性二次型结构的辅助La-grangian 问题,上级通过迭代调整辅助Lagrangian问题中的参数向量,不断重复这个过程,直至从非劣解集中挑出最优解.最后,仿真实例证明了该算法的有效性.