一种求解非线性互补问题的新算法

利用信赖域SQP滤子算法来求解非线性互补问题,在适当的条件下证明了该算法的全局收敛性,并给出了数值实验证明算法的可行性。     

带NCP函数的滤子SQP方法

提出了一种解约束非线性规划问题的算法,这种算法主要基于信赖域SQP方法,不需要使用罚函数作为价值函数,而是使用滤子去判断迭代点是否有效,从而解决了罚参数难选择的问题。同时还结合了NCP函数,使得最优点满足非线性互补条件。最后,从理论上分析了算法的全局收敛性,并通过数值试验说明本算法是有效的。     

一种求解带不等式约束优化问题的新滤子SQP算法

介绍了一种线搜索滤子SQP算法,在适当的条件下证明了它的全局收敛性。该算法无需使用罚函数作为价值函数,也不需要可行性恢复阶段,对滤子接受条件有所改进,使其更容易接受好的迭代步,数值结果表明它是非常的。     

SQP法在大型结构优化设计中应用的研究

首先分析了SQP法的原理与特点,然后根据大型结构优化设计问题的要求,提出了把SQP法应用于其中的一些关键技术问题,如敏度分析、结构重分析等.通过工程实例的应用和设计计算,成功地把SQP法应用于大型结构优化设计问题的求解,得到了满意的结果.     

等式约束优化问题SQP算法的超线性收敛充要条件

对于等式约束问题，Boggs，Tolle和Wang三人将Dennis，Mo埏的求解无约束优化问题的类似结果加以推广，得到了SQP算法超线性收敛的一个极为重要的充要条件。许多研究学者又作了的改进，进一步减弱假设条件，得到了同样的等式约束问题的SQP算法超线性收敛的充要条件。     

遗传算法在电力系统经济负荷分配中的应用

针对考虑阀点效应的电力系统经济负荷分配问题的特点，将遗传算法与传统基于梯度的数学优化方法相结合，提出一种求解电力系统经济负荷分配问题的混合遗传算法。通过极大熵理论将经济负荷分配问题近似为可导问题，并将SQP法引入遗传算法提出SQP算子，以提高遗传算法的寻优速度与局部搜索能力．基于优化设计理论应用均匀设计确定初始种群．同时，利用单纯形交叉算子的多点交叉特性使种群逐步趋近全局最优点．实例研究结果验证了方法的有效性。     

基于传声损失的双层隔声窗参数的优化设计

在双层隔声窗的设计中, 提取两块隔声窗的厚度以及两者之间空气隙的厚度为设计参数, 以传声损失最大为设计目标, 建立优化设计模型, 采用序列二次形算法获得了优化后的设计参数.     

广义几何规划一个超线性与二次收敛算法

建立带等式与不等式约束的广义几何规划一个新的快速收敛算法,算法的搜索方向由一个二次规划和一个线性方程组的解产生,效益函数为广义精确罚函数．在适当的条件下证明了算法的全局收敛性、超线性收敛性与二次收敛率．     

采用WOLFE搜索的BFGS—SQP算法

X.Chen给出了一个用于解决LC^1线性约束优化问题的BFGS－SQP算法,这个算法是用Armijo线性搜索原则来求步长的。采用Wolfe线性搜索原则来替代该BFGS－SQP算法的Armijo原则,经过类似的分析,同样得到了BFGS－SQP算法的全局收敛性及超线性收敛性。     

时滞积微分系统最优参数选择问题的一致算法

文章讨论了带时滞项的积微分系统最优参数选择问题,并利用变分法推导出目标函数的梯度公式,将最优参数选择问题当成最优化问题利用逐步二次规划法（SQP）进行数值求解,并给出具体的算法．