一个求解退化约束优化问题全局和超线性收敛的可行SQP算法(英文)

提出了一个求解退化约束优化问题的可行SQP算法.在该算法的每一次迭代,通过求解一个二次规划子问题得到可行下降方向,为克服Maratos效应,高阶修正方向通过求解另一个二次规划子问题得到.在合适的条件下,证明了该算法的全局收敛性和超线性收敛速度.最后给出了一些初步的数值结果.     

一个求解不等式约束优化问题的非内点型可行QP-free算法

提出一个求解不等式约束优化问题的非内点型可行QP-free算法,该算法不要求迭代点必须是可行域的内点;而且在算法的每一个迭代,只需求解4个系数相同的线性方程组得到搜索方向;在合适的条件下,该算法被证明具有全局收敛性和局部超线性收敛速度.     

半定规划的一种不可行内点算法

对于半定规划问题,根据内点算法的短步方法,并结合Nestorov-Todd(NT)搜索方向的构造方法,设计出一种关于窄领域的不可行内点算法,然后证明了该算法的收敛性.结果表明,该算法经过有限次迭代后可以得到半定规划问题的一个近似最优解,或者证明问题无解.     

非精确搜索下的超记忆梯度法及其收敛性

提出一种新的无约束优化超记忆梯度算法,算法在每步迭代中充分利用前面迭代点的信息产生下降方向,采用Armijo搜索产生搜索步长,在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性.     

非线性最优化问题的复合形旋转方向搜索法

针对不等式约束非线性最优化问题,分析了传统复合形算法收敛速度慢的原因,提出了一种称为复合形旋转方向搜索的新算法,给出了算法的迭代计算流程和程序框图.该算法与传统复合形法的主要区别在于:①迭代计算不以中心点作为复合形收敛中心,而以最好点作为复合形收敛中心;②迭代计算的映射点不在最坏点与中心点的连线方向选取,而在最好点与复合形各顶点的连线方向选取.     

常数拟合二阶偏导数矩阵定点优化方法

在优化方法学科当中,拟合法均具有有效的寻优效果。提出了常数拟合二阶偏导数矩阵法。基于目标函数的单峰假设,在当前点处,由目标函数的梯度和二阶偏导数矩阵拟合具有常数二阶偏导数矩阵的函数。令该函数的极值点为新点继续寻优,直到相邻2个新点足够接近为止。推导了新点的计算公式,给出了寻优步骤和程序流程图。新算法与高次多维二阶近似式拟合函数定点法(经典的多维牛顿法)的求点结果相同,但是基本理念、出发点和算法不同,其计算量更小,也不会因矩阵不可逆而计算失败。二维Rosenbrock函数的算例验证了其寻优有效性。将新算法用于一维优化问题,则可称为常数拟合二阶导数定点法。沿当前点指向新点的方向进行一维寻优,则可称为常数二阶偏导数矩阵方向法。     

基于共轭方向的半步有约束机械优化方法

有约束优化问题普遍存在于各个研究领域。有效的有约束优化方法均具有渐进寻优的特点。基于对优选可用方向法(可行方向法)的特点和局限性的分析,提出了半步法。一维寻优之后,如寻得边界最优点,则退回半步,然后以负梯度方向作为新的寻优方向,从而使算法具有渐进寻优的特点。为了有效地逼近边界极值点,增加辅助方向从而获得较好的新寻优方向。给出了寻优步骤和程序流程图。然后,总结出优选可用方向法的程序流程图。将原来的结构化一维盲人探路法进行了模块化。给出了半步法和模块化一维盲人探路法的C语言计算机程序。以二维二次目标函数的线性约束优化问题为例,验证了新算法的有效性。半步法可移植任何有效的无约束优化方法用于求解有约束优化问题。     

基于密度峰值剪枝后的最短路径聚类算法

聚类是通过数据标签或者属性，将一系列经验数据按照相似性或者相近性进行归类.基于密度属性展开的聚类算法，主要聚焦在聚类中心的确定和剩余点如何分配的问题上展开讨论.针对基于密度峰值的可训练最短路径算法，通过密度峰值确定聚类中心，提出使用截断阈值、对路径图进行剪枝的算法改进.然后基于最短路径法对剩余点进行全局分配.实验结果证明，在保持聚类精度的同时，有效地提升了算法执行效率.     

线性互补问题的序列凸近似方法

线性互补问题是一类有着广泛应用背景的重要数学问题,本文主要讨论其求解方法．本文首先将线性互补问题等价转化为目标函数含有Dc函数（两个凸函数的差函数）的优化问题,然后对该Dc问题目标函数的第二部分凸函数进行线性化,得到一列凸近似子问题．本文证明该列子问题的解的聚点是线性互补问题的稳定点．     

子空间预测控制中的椭球优化及其应用

为联合系统辨识和控制器设计,在子空间辨识的基础上研究了一种新的子空间预测控制. 该控制方法可自动校正模型预测控制中的系统参数,避免传统的线性二次高斯最优控制中繁琐的设计过程,且不依赖于控制器的任何先验信息. 在带有约束条件时,利用椭球优化来迭代产生一系列体积逐渐减小的椭球序列,该序列最终收敛到一个最优解. 在此基础上推导了椭球优化算法达到收敛时所需迭代次数的一个上界. 以直升机悬停状态为例,利用该文方法设计控制器,验证了子空间预测控制方法的有效性.     

状态空间对称系统的L2最优模型降价

研究用一个低价隐定连续线对称性时不变系统上近似一个高阶隐定连续线对称性时不变系统以使它们之间的L2-范数误差最小化，到目前为止，这一问题是否有解还没有定论。该文试图寻找一个低阶隐定连续线对称性时不变系统，其与给定的高阶隐定连续线对称性时不变系统的L2-范数误差可与最优误差值充分接近。为此，构造一个约束最小化问题并证明这个问题有全局最小解，作者设计一个梯度流算法来求解这个约束最小化问题，给出一个数值例子显示本方法的有效性。     

联合概率约束问题的一个光滑函数法

许多有重要价值的实际问题均属于联合概率约束优化问题（JCCP）,该类问题通常是非凸的并且非光滑,有效求解方法多集中于凸近似方法,往往局限于具有单个概率约束的问题．本文基于两个凸函数之差（即D．C．函数）为约束的近似优化问题,提出了约束函数的光滑近似函数以及相应的光滑近似问题．通过收敛性分析,证明了当参数充分小时,光滑化的近似问题的最优值和最优解集分别收敛到（JCCP）的最优值和最优解集．     

广义互补问题及其约束优化问题的转化形式

对于广义互补问题，本文给出了它的约束优化问题的两种转化形式，讨论了它们的KKT点为原问题的解的充分条件．     

一种基于最优化模型的数字电路测试生成方法

基于基本门电路的特征函数及被测电路的约束网络结构模型,首先提出了一种用于数字电路的模拟退火（ＳＡ）测试生成算法,然后在ＳＡ算法中采用梯度长法的退火梯度法,该方法的特点是具有全局收敛性和较高的计算效率,它不仅加速了数字电路的测试生成过程,而且也可应用于其他类型的优化问题。     

关于变量区域适时变动下的总极值问题

为了解决初始区域估计不妥及总极值在区域边界上达到等问题,讨论了变量区域适时变动的性态^[1].经过实算证实,它在解决无约束及有约束总极值问题时是很有效的^[2~3].     

一类联合最大特征值函数优化问题

非光滑凸优化问题是运筹学的一类重要问题.束方法作为解决非光滑凸优化问题最有效的方法之一,已经被广泛地应用于各个领域.运用束方法对最大特征值函数与一般非光滑凸函数之和的优化问题进行研究.首先,对目标函数进行近似;其次,给出求解此类优化问题的带有罚项的束方法算法;最后,通过收敛性分析证明了算法产生的序列会收敛到原问题的最优解.     

约束变尺度法应用研究

约束变尺变法是一种改进的变尺度法.它由无约束最优化方法中的变尺度法推广而来.本文作者利用约束变尺度法对圆柱齿轮进行优化设计,取得良好效果.     

紫外分光光度法在姜黄素类化合物提取中的应用

该文以姜黄为原料，采用溶剂法提取姜黄色素，并以紫外-分光光度法在425nm处测定总姜黄素含量，通过试验建立了一套简便而有效的总姜黄素纯度定量分析的方法，其标准工作曲线的回归方程为y=0．0977x＋0．0512，相关系数R=0．9992，线性范围在1．44--14．40ug／mL．此外还比较了不同的提取条件对产品提取率以及总姜黄素含量的影响，最终确定最佳的提取条件．     

凸优化问题最优解存在性及零对偶间隙的刻划

在本文,我们考虑一类凸约束优化问题．我们引入一个闭性条件,在某种意义下,此闭性条件完全刻划了凸优化问题的扰动问题最优解的存在性及其零对偶间隙．