线性等式约束优化问题的一个依赖域方法

将ＡＢＳ算法用于求解线性等式约束的优化问题。给出一个依赖域算法；该算法中用隐式ＬＵ分解算法修正Ｈｅｓｓｅ矩阵，用对称的ＡＢＳ算法求解子问题。证明了由算法生成的序列的任意聚点满足线性等式约束优化问题最优解的必要条件。     

一个新的求解等式约束优化问题的依赖域算法的超线性收敛分析

对文［１］提出的一个求解等式约束优化问题的依赖域算法进行超线性收敛分析。     

线性等式约束多目标最优化问题的一个新降维算法

利用等式约束最优化问题的一个K-T条件,首先将等式约束最优化问题转化为无约束问题,利用Gauss-Newton法进行求解,得到求解最优化问题的一种新思路;然后针对线性等式约束多目标最优化问题,利用最短距离理想点法,将其转化为线性等式约束最优化问题,从而提出了一种新算法.最后给出算法收敛性的证明,例题表明算法是有效的.     

一个新的求解等式约束优化问题的信赖域算法的超线性收敛分析

对文[1]提出的一个求解等式约束优化问题的信赖域算法进行超线性收敛分析.     

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。     

非线性等式约束优化的信赖域算法

提出了求解一般非线性等式约束优化的信赖域算法。运用了不同方法在信赖域内求解原优化问题的二次近似模型的解,通过收敛性分析,获得了算法的整体及局部超线性收敛等结果,并给出了算法的执行细节。     

等式约束优化问题的非单调信赖域算法

本文就等式约束优化问题,结合当前比较流行的非单调技术,提出了一种求解等式约束优化的非单调信赖域算法.在没有正则性条件的假设下我们证明了算法是有定义的。     

关于拟牛顿法求解等式约束优化问题的超线性收敛条件

拟牛顿法是求解约束优化问题的有效方法之一,许多作者在理论上讨论了此类算法的全局收敛性和收敛速度,但关于收敛速度的条件讨论较少．Ｂｏｇｇｓ等人给出了一个拟牛顿方法求解等式约束优化问题的超线性收敛的充要条件,但假设条件较强．本文利用分析和代数的技巧,在较弱的条件下证明了该算法的超线性收敛的充要条件仍然成立．     

非线性约束条件下的广义投影梯度法

对非线性约束条件下的优化问题提出了三个广义投影梯度方法。算法Ａ能够求解非线性不等式约束优化问题。在此基础上，又提出了能够求解非线性等式和不等式约束优化问题的算法Ｂ．进一步，通过简化算法Ａ，又给出了能够专门求解一般线性约束优化问题的算法Ｃ．并且在较弱的假设下，证明了三个方法的全局收敛性。     

线性等式约束非线性最优化问题的一个新算法

有文献给出了一般等式约束非线性最优化问题的一种求解途径。在此基础上将线性等式约束非线性最优化问题转化为非线性最小二乘问题求解,提出了求解最优化问题的一种新思路。然后利用Gauss-Newton法求解非线性最小二乘问题,在求解过程中引入非精确的一维搜索,提高了计算的效率,加快了算法收敛的速度,从而找到了具有线性等式约束非线性最优化问题的一个新算法,算法具有很好的收敛性,收敛速度是二阶的。最后经过数值实验证明新算法与Matlab优化工具箱计算的结果一致,是可行的、有效的。     

关于线性不等式组的ABS-SG算法

给出一种求解线性不等式方程组的ABS-SG方法，首先由ABS算法求解线性方程组的通解，将不等式组转化为非光滑最优化问题，然后用次梯度方法求解优化问题，最后给出算法的收敛性证明。     

一种结合短时过零率的快速语音端点检测算法

针对传统的频带方差检测算法运算量较大的问题,提出一种结合短时过零率的快速算法.该算法通过将平方运算转换为求绝对值运算,减小了计算量;绝对值运算相当于在相邻帧之间进行＂谱减＂,有效地抑制了白噪声的干扰,在低信噪比条件下显示出其优越性.     

一类均匀分块ABS算法及其性质

给出一类基于均匀分块的ABS算法,对算法的主要性质进行研究。     

一种修正的求解一类奇异非线性方程组的ABS算法

提出解一类奇异的非线性方程组F(x)=0，其中F∈R^n的修正ABS算法,这种方法组合了离散的ABS算法和旋转超平面的线性交换方法，且不需要直接给出在一点处F的二阶算子的信息，这不同于原来的Hoy等人的算法．文中还给出此算法的Q-二次收敛性.     

ABS算法在Karmarkar算法中的应用

应用ABS算法计算Karmarkar算法中的迭代方向 ,讨论了带有较多或较少约束的线性规划投影矩阵及方向失量的求解方法 ,从而在不同情形下降低了运算量及存储量     

应用ABS算法求解一类不定线性方程组

运用ＡＢＳ算法讨论了等式约束优化问题中的拉格朗日乘子法所形成的线性方程 组的求解问题；利用 ＡＢＳ算法的隐式 ＬＱ分解，通过有限步迭代求出原问题变量 的解，同时形成求解乘子的上三角系数阵的方程；给出了算法的具体过程，分析其数 值稳定性和计算量；作为特例，将最小二乘问题的法方程化为文中方程形式，并给出 了一种计算方法。     

凸二次规划的一种分解算法

An algorithm to solve convex quadratic programming with nonnegative variables and linear equation constraints is given by means of the concept of ABS algorithm and decomposition strategy. If the object function is strict convex ,then the optimal solution can be gotten in finite steps ; otherwise ,the algorithm is superlinear convergent.     

基于模糊自适应的汽车ABS路面辨识技术

实时有效辨识路面对防抱死制动系统(ABS)的制动安全性具有重要意义。分析了车辆制动特性,提出了 一种用轮速峰值连线求解参考车速的方法。为了有效辨别制动时的路面信息,在设计基于轮减速度和参考滑移率 的模糊智能推理算法的基础上,给出了用仿人智能思想来在线修改模糊控制参数的自适应推理算法。车的实时 (ABS)道路测试表明,模糊自适应路面辨识技术具有良好的制动平稳性和自适应性,提高了辨识路面突变的实时性, 简单实用,是一种新的有效ABS路面辨识法。     

求解大型稀疏线性方程组的一类并行算法

主要讨论了国际上近年发展起来的一类新型稳定算法-ABS算法。首先简要介绍ABS算法的过程，然后针对求解大型稀疏线性方程组问题讨论了投影阵的稀疏结构以及方程组次序的重排方法。为了在并行机上实现该算法，讨论了算法的并行化问题，最后，给出了数值计算的例子及运算时间。     

基于遗传算法的ABS控制门限自寻优方法

结合国家关于汽车ABS制动控制性能优劣的相关评价标准和调试经验,分析了汽车的车辆单轮模型和ABS基于加减速度门限及参考滑移率门限的控制策略,设计了有效的适应度函数,提出一种基于遗传算法的ABS控制门限自整定方法,实现了控制门限参数优化的计算机自主寻优。仿真结果表明,该方法具有较好的适应性。