黎曼流形上Fritz John必要最优性条件

在黎曼流形上给出了Lipschitz函数的广义方向导数和广义梯度的概念,利用黎曼流形局部上与欧氏空间开集微分同胚的性质以及切映射和余切映射导出了广义梯度的性质和运算法则,证明了定义在黎曼流形上的函数取得极小值的必要条件是广义梯度包含零元素,并利用这些性质给出了黎曼流形上数学规划问题的Fritz John型最优性条件.     

超有效意义下集值函数松弛鞍点最优性条件

在超有意义下建立了广义锥次凸集值函数松弛鞍点无存在的非导数型Kuhn-Tucker条件,并证明了这一条件的充分性.     

关于《二次双级规划的几何特性与最优性条件》一文的注记

用反例说明《二次双级规划的几何特性与最优性条件》一文中的两个主要命题是不成立的 ,对其可行解的充要条件进行了修正 ,并证明了二次双级规划与一类 DC(difference of two convex functions)规划的等价性.     

区间AHP权重计算的线性目标规划法

根据专家对方案两两比较给出的判断区间与真实区间相互包含关系的不同,分3种情形对区间层次分析法(analytichierarchyprocess,AHP)中的权重计算问题进行了研究。基于求解一个线性目标规划问题,分别提出了3种新的由区间判断矩阵导出各个方案区间权重的方法。最后通过对一个实例的求解说明了3种方法的有效性。     

一种随机微粒群混合算法求解约束优化问题

将微粒群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）与随机优化方法-Alopex算法相结合,提出一种随机微粒群混合算法（APSO）求解约束优化问题。该算法使PSO算法中微粒的飞行速度无记忆性,结合Alopex算法重新生成停止进化微粒的位置;采用双群体搜索机制,一个群体保存具有可行解的微粒,用APSO算法使微粒逐步搜索到最优解,另一个群体保存具有不可行解的微粒,并且可行解群体以一定的概率接受性能较优的不可行解微粒,这种简单的群体多样性机制使微粒能够快速、准确地找到位于约束边界上或附近的最优解。结果表明该算法寻优性能优良且具有较好的稳定性。     

最小二乘支持向量机的预优共轭梯度法

针对Suyken等人提出的最小二乘支持向量机的共轭梯度法在输入样本的个数较大时,需要求解高阶线性方程组这一缺陷,提出了一种新算法。该算法利用分块矩阵的思想将该高阶线性方程组系数矩阵降阶,为了提高收敛速度,克服数值的不稳定性,采用条件预优共轭梯度法求解低阶的线性方程组。通过仿真试验证明用本文方法训练最小二乘支持向量机比共轭梯度法的训练速度提高了将近一倍。     

集值向量优化问题超有效点的广义鞍点刻画

目的研究局部凸空间中集值优化超有效解与鞍点之间的关系问题。方法通过广义鞍点的性质并结合择一定理,得到有关充分条件和必要条件。结果得到广义鞍点的一个锥分离性质,并且建立了近似锥-次类凸集值向量优化问题超有效解为广义鞍点的条件。结论其结果深化和丰富了最优化理论的内容。     

复合矩阵的Loewner偏序与特征值不等式

讨论了存在Loewner偏序的两矩阵的k级复合矩阵的关系,并将复合矩阵与广义Schur补结合起来,研究矩阵广义Schur补的复合矩阵与复合矩阵广义Schur补之间的Loewner偏序,得到了Ck[（A^＊BA）/α]≤[Ck（A/α）]^＊Ck[B（β′）]Ck（A/α）等结果,并给出相关的特征值与奇异值不等式,推广和改进了近期的相关结果.     

一种信赖域遗传算法

针对信赖域方法求解多峰值优化不能收敛到全局最优的问题,提出了一种信赖域遗传算法,该算法将遗传算法和信赖域方法进行了结合。利用了遗传算法繁殖算子的随机性和信赖域方法求解二次优化问题的高效性,该算法能够克服信赖域方法的缺点同时能够有效求解一类欺骗性问题。最后证明了算法的收敛性,通过数值试验说明了算法的有效性。     

有限集上全体拟阵的构造方法

对于任意一个有限集S,给出了寻找S上全体拟阵M(S)构成元素的两种简便易行的构造性方法.