一种0-1型双层线性规划的分支-定界法

针对上下层变量都是0-1变量的双层线性规划问题,在通过对其模型结构特点研究的基础上,结合双层线性规划问题的定界理论,给出了一种便于求解、结构简单的定界函数和寻找问题全局最优解且基于深度优先的搜索准则,由此提出了一个求解0-1型双层线性规划的分支-定界法.提出的算法具有全局收敛性,并通过算例说明了算法的求解过程.     

混合整数两层线性规划的一个代理约束方法

本文介绍了混合整数两层线性规划问题，引入代理约束，构造计算简单的定界函数，提出一个分支定界算法，并给出算例说明算法是有效的。     

非凸二次规划的分支定界方法

通过构造二次函数的线性下界函数给出非凸二次约束二次规划问题(QP)的松弛线性规划,提出分支定界算法,数值计算表明算法是有效可行的.     

一类混合整数双层线性规划的枚举法

通过对上层变量为0-1型变量和下层变量为连续型变量的混合整数双层线性规划问题的,根据分支定界法原理,给出了一种定界函数和寻找问题最优解的搜索准则,由此提出了一个求解混合整数双层线性规划问题的有效枚举方法。提出的算法能求得问题的全局最优解,并通过算例说明了算法的求解过程。     

一类多乘积分式规划问题的全局优化算法

首先利用对数函数和指数函数的凹凸性构造目标函数的线性下界函数,从而建立问题(P)的松弛线性规划,然后给出求解问题(P)的分支定界算法。最后数值算例表明算法是可行的。     

线性分式和规划问题的全局优化算法

提出一种求解线性分式和规划问题的分支定界算法.该算法首先利用等价转换技巧构造出原问题的等价问题,然后通过凹凸性包络技术建立等价问题中目标函数与约束函数的下逼近函数,得到其线性松弛规划,从而将原来的非凸规划问题转化为一系列线性规划问题,以确定原问题最优值的下界.从理论上证明了算法的收敛性,并用数值试验验证了算法的可行性和有效性.     

一类非线性比式和问题的对偶界方法

针对一类非线性比式和问题首次提出一种求其全局最优解的单纯形分枝定界算法.该算法利用La-grange对偶理论将原来的非线性非凸优化问题转化为一系列易于求解的线性规划.理论分析和数值算例均表明提出的算法是可行的.     

订货与发货整合批量调度问题

在对文题进行数学描述的基础上，建立求解该类问题的混合整数线性规划模型.证明问题NP 困难性并研究多项式可解子问题，进一步提出了3个启发式算法以及精确求解的分支定界算法.数值实验表明，所提出启发式算法以及分支定界算法的有效性与高效性.     

混合整数两层线性规划问题的一种算法

两层线性规划问题的求解已经提出很多算法,而混合整数两层线性规划问题的研究成果还较少出现。本文介绍了混合整数两层线性规划问题,提出一个基于树搜索的分支定界算法。计算例子说明所给算法是非常有效的。     

线性分式和规划问题的分母输出空间分支定界算法

提出了一种新的线性分式和规划问题的分母输出空间分支定界算法,并证明了算法的收敛性.在这个算法中,以目标函数中每个分式的分母作为变量构成输出空间,对这些变量的取值范围笛卡尔乘积构成的超矩形进行剖分,在决策变量远远大于分式的个数时可以大大地降低计算量,同时用线性规划松弛技术确定下界.数值实验表明所提出的算法可行有效.     

求解凸比凸比式和问题的单纯形分支定界方法

针对凸比凸比式和问题提出一单纯形分支定界算法.该算法通过引入新的变量将原问题转化为一系列线性规划子问题,从而可用标准的单纯形方法求解这些子问题,且随着迭代次数的增加子问题规模并不扩大.另外从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解,且数值实验表明算法是可行的.     

线性乘性规划的因式输出空间分支定界算法

提出了一种新的线性乘性规划问题（LMP）的因式输出空间分支定界算法,首先利用目标函数中每个乘积项的一个因式作为变量构成输出空间,并对其进行超矩形的对分,同时在每次迭代时用松弛线性规划确定原问题（LMP）的下界,并证明了算法的收敛性,数值实验表明提出的方法是可行的.     

优先队列与并行分枝界限算法

讨论了分枝界 使用的优先队列结构,针对分枝 界限算法的选择规则和淘汰规则,提出了立体堆,双层立体堆,串队列三种新的结构;给出了各结构上相应的基本算法及复杂度分析,在此基础上给出了一类ＰＲＡＭ－ＣＲＥＷ模型上基于双层立体堆的并行分枝界限算法,其运行时间为Ｏ（（ｒ／ｌｏｇｒ）ｈｌｏｇｈ＋ｒｈ）,其中ｒ为可用处理器ｈ为找到最优解时的迭代次数。     

一种求3机Flow—shop调度问题的遗传算法

提出一种遗传分枝定界算法求解3机Flow-shop调度问题，该算法似于常用的遗传局部算法和遗传动态规划算法，用随杨方法生成测试例子，通过与著名的Taillard的禁忌搜索算法和Reeves的遗传算法进行比较，实验结果证实了遗传分枝定界算法的有效性。     

全局求解符号线性比式和问题

对符号线性比式和问题(P1)提出了一种分枝定界全局优化算法,这种方法能求得原问题的非孤立最优解,从理论上证明了该算法的有限收敛性.最后数值实验表明了提出方法的可行性.     

基于分支定界和有效集的信号检测算法

大规模多输入多输出（multi-input multi-output,MIMO）系统中,随着天线数量的增多,现有传统信号检测算法在高阶调制时不能很好地平衡系统的检测性能和算法复杂度。为了解决以上问题,基于二次规划（quadratic programming,QP）检测器应用了有效集法和具有可变二分法的深度优先分支定界算法,提出了一种适用于大规模MIMO高阶调制系统的低复杂度检测算法,并提出了一种修剪策略和引入了近似因子,改善了系统性能,在复杂度和性能之间进行了更好地折中。复杂度分析表明,所提出算法复杂度比QP算法和二阶QP算法高,但比传统分支定界算法要低。仿真分析结果表明,在收发天线均为32的大规模MIMO场景下;在256QAM调制、误码率（bit error ratio,BER）为10^-4时,比传统分支定界算法提升了约3 dB的性能增益,验证了算法对高阶调制的适应性。     

改善分支限界法求解旅行商问题效率的策略

叙述了NP完全问题的复杂性及分支限界法求解问题最优解的策略,分析了利用分支限界法求解旅行商问题过程中影响算法求解效率的主要原因。针对欧氏空间的旅行商问题求解,提出了通过化简初始边集的策略,改善算法的求解效率,通过实验说明了该策略的有效性。该策略可应用到求解旅行商问题的其他算法中。     

整数可分离凹规划的一种分支定界方法

提出了一种新的解整数可分离凹规划问题的分支定界算法，并证明了其收敛性．最后用一个数值例子说明该算法是有效的．     

一类非线性比式和问题的分支定界算法

针对一类带有常系数的非线性比式和全局优化问题(P),给出求解该问题的分支定界算法.首先,将问题(P)转化为问题(Q),两者的变量个数和约束条件的个数相同.然后,利用不等式放缩的方法,建立问题(Q)的松弛线性规划,并结合分支定界算法求解.最后,在此基础上提出区域删减策略,并进行数值实验.结果表明:本算法和删减策略均是有效的.