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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． 相似文献
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本文针对带自由变量的符号混合整数非线性规划问题(SMINLP)提出一种全局优化算法.该算法首先利用等价转化将(SMINLP)中的自由变量转化为正变量,再利用凸化技术建立其凸松弛规划(RCP).通过对(RCP)可行域的细分及一系列(RCP)的求解过程,使得提出的算法具有全局收敛性. 相似文献
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提出一种求解约束优化问题的改进粒子群优化算法.该算法更多地考虑了当前全局最优粒子和个体最优粒子对粒子群搜索能力的影响,对速度更新公式做了改进;然后利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,从而引导不可行粒子尽可能到达可行的区域,以增加种群的多样性和提高全局搜索能力.数值实验表明,该算法是有效、稳定且计算精度高的全局... 相似文献
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利用对数函数的性质将一类多乘积规划问题等价地转化为一个凹最小问题.针对这个问题的凹和特殊结构,利用单纯形上凹函数凸包络的线性性质,给出线性规划松弛问题以确定原问题最优值的下界,由此提出一类多乘积规划问题的单纯形分支定界算法,并且给出收敛性证明.数值例子表明所提出的算法是可行的和有效的. 相似文献
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针对PSO算法求解多目标优化问题时易陷入局部最优解的问题,采用非支配邻近免疫算子来对粒子群的外部档案进行维护和变异操作,有效提高了Pareto解的多样性,从而提出一种多目标非支配邻近免疫粒子群算法(NICPSO)。采用动态加权法选择全局最优粒子,提高全局搜索能力;当粒子群趋于早熟时,采用优势邻域认知的个体极值更新策略;同时将学习因子表示为惯性权重的非线性函数,有效提高算法的统一性。通过ZDT1—ZDT4及ZDT6基准测试函数验证,该算法有效的提高了优化解的收敛性和多样性,与其他多目标进化算法和多目标粒子群优化算法相比,具有较好的性能。 相似文献
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