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1.
对不等式约束SC1函数最小化问题提出一个可行的序列线性方程组算法.算法的每步迭代,子问题只需解具有相同的系数矩阵的四个简化的线性方程组.这个算法的特点是产生的迭代点是可行的;只考虑指标在集合I的一个子集Ak中的约束函数;不需假定聚点的孤立性,就可证明算法产生的迭代点全局收敛到问题的KKT(库恩-塔克)点.在较弱条件下,证明算法是超线性收敛的.  相似文献   
2.
拉格朗日-拟牛顿法解约束非线性规划问题   总被引:4,自引:0,他引:4  
Partier E R和祁力群等人先后提出解光滑不等式约束函数和光滑目标函数最优化问题的QP-free方法,算法中所有的迭代点为可行点.笔者在先前发表的文章中,提出了含弱互补函数的不等式约束最优化问题的拉格朗日-牛顿法.现笔者改进了先前文章中算法,用拟牛顿公式代替了Hesse矩阵,把解不等式约束最优化问题推广到了既含不等式约束又含等式约束最优化问题,并证明了此算法具有全局收敛性.对一些算例的计算表明,此法具有很好的应用前景.  相似文献   
3.
提出一个求解连续全局优化的T-F函数,先给出了T-F函数的定义,然后根据提出的T-F函数的性质,设计了一个新的T-F函数算法,并进行数值实验,数值实验的结果表明该算法是有效和可行的.  相似文献   
4.
用弱互补函数来代替F-B互补函数,由此而构建出四个光滑的线性方程.还修改了第二个线性方程,从而保证了迭代点的可行性和目标函数的下降性.采用修改的拟牛顿算法修正,在没有要求子矩阵H^k是一致正定的条件下,证明该算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性.算例表明,该算法具有很好的应用前景.  相似文献   
5.
D.G.Pu(2004)提出了一类解不等式约束的最优化问题的QP-free方法,所有得到的迭代点均为可行点.这方法是利用了非线性的Fischer-Burmeiser互补函数,在满足KKR条件的基础上,构建出的几个非光滑线性方程组.但Fischer-Burmeister函数在原点是不可微的,使得构建出的方程组是半光滑的.为此,提出一个修正的光滑化的F-B函数,由它而构建出的方程组是光滑的;还修改了第二个线性方程,从而保证了迭代点的可行性和目标函数的下降性;在一些较弱的条件下,证明了算法具有收敛性和局部超线性收敛性;通过一些算例的计算表明,算法具有很好的应用前景.  相似文献   
6.
针对求解非线性离散规划全局最优解问题提出一类T-F函数算法.首先,介绍有关离散全局最优解的各种概念,并定义了T-F函数;其次,提出一类T-F函数,并设计了相应的T-F函数算法,通过寻找该T-F函数的离散局部极小解,以期找到离散规划问题的比当前离散局部极小解更好的解.数值实验表明算法是有效的.  相似文献   
7.
讨论信赖域SQP滤子方法的局部收敛性,SQP滤子方法是解非线性规划的一种较为有效的方法.但是,滤子方法也会遇到Maratos效应.当迭代点充分靠近原问题的严格局部解时,完全牛顿步可能会使目标函数值和约束违反度都上升,从而不被滤子接受,影响了算法的收敛速度.对R.Fletcher,S.Leyffer和L.Toint在"SQP滤子全局收敛算法(2002)"文中的算法进行了修改,提出了一类新的算法.在这类算法中,如果完全牛顿步不被滤子接受,就通过对它进行一个二阶校正(SOC),使得它容易被滤子接受,保证算法具有局部超线性收敛性.  相似文献   
8.
导出斜型薄板单元模型并应用于有限元线法(FEMOL)求解平行四边形斜板的弯曲问题。还给出利用半离散总势能泛函的极值条件导出的有限元线法控制微分方程组及其ODE求解体系,计算实践表明,仅用很少数量的斜单元网格就可以得斜型薄板弯曲问题高精度的解答。  相似文献   
9.
提出一种新的QP-free方法解变分不等式问题.通过光滑化的Fischer-Burmeister函数,把变分不等式的KKT优化条件转换为一个简单的约束优化问题,并给出了解这个约束优化问题的迭代算法.这个方法的主要优点是:①能够解任意的变分不等式问题;②每步迭代只需解一个线性方程组;③算法是全局收敛的,在一定条件下是超线性收敛的.数值试验结果表明,这个算法是有效的.  相似文献   
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