非线性整数规划的一种凸填充函数方法

给出了非线性整数规划问题中凸填充函数的定义,提出了一个满足所给定义的含有两个参数的凸填充函数,不仅在理论上证明了所给出的凸填充函数的有关性质,而且设计了一个新的优化算法。数值计算结果表明了算法的可行性和有效性。     

求解非线性整数规划全局最优解的填充函数法

提出了一个填充函数,用来求解严格路径连通域上的非线性整数规划全局最优解问题。探讨了该填充函数的理论性质,提出了相应的求解算法,并进行了算例测试。测试结果表明该算法令人鼓舞。     

一个新的改进定义下的单参数填充函数

填充函数法是一种解无约束最优化问题的方法,该方法的关键是构造填充函数。引入一个改进的填充函数的定义,构造了一个单参数填充函数,并分析证明了所给填充函数的几个性质。     

一个新的全局最优化问题的填充函数

提出了应用于非光滑无约束全局最优化问题的填充函数法.对填充函数进行了扩充和改进,提出了新的适应于非光滑情况下最优化问题求解的填充函数,并构造算法.数值分析表明,所提出的算法是可行的、有效的.     

全局优化问题的无参数填充函数法

通过对全局优化问题的填充函数算法的研究,克服了填充函数P（x,x^＊,γ,ρ）和P（x,x^＊）存在的缺陷,构造了2个连续的无参数填充函数W（x,x^＊）和W（x,x^＊）,并证明了它们满足填充函数的定义。数值试验的结果表明,新的填充函数算法对于求解全局优化问题是有效的。     

求解无约束全局优化问题的F—C函数法

结合全局优化问题的填充函数法和跨越函数法,定义了一个求解无约束全局优化问题的F—C函数．基于这个定义,提出了一个无参数的F—C函数．研究了所构造F-C函数的理论性质,并按照其理论性质设计了一个F—C函数算法．数值实验表明,所给的方法是有效的．     

求解一类非线性规划问题的新途径

给出了一类约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题的一种新的求解方法。首先给出了将其目标函数单调化的一种方法，然后．通过这个方法将这类非线性规划问题转化为等价的单调规划问题，进而利用已有的关于单调函数的凸化、凹化方法，可将其转化为等价的凹极小问题或反凸规划问题以及标准DC规划问题．再利用已有的关于这些规划问题求全局极小点的方法，可以求得原问题的全局极小点。     

带约束的离散全局优化问题的填充函数法

通过构造一个新的双参数填充函数求解带约束的离散全局优化问题的全局最优解,研究了填充函数的分析性质,并据此给出了带约束的离散全局优化问题的一个填充函数算法.数值试验证结果表明该算法是可行的、有效的.     

单调优化的一种新凸化和凹化方法

提出了一个新的凸化、凹化变换,并证明了单调非线性规划总能变换成相应的凹极小化问题或反凸规划或标准D.C规划问题,再利用已有的关于这些规划问题求全局最优解的方法,可以求得原问题的全局最优解.     

多维背包问题的变邻域填充函数算法

首先给出解的两个邻域结构,并把多维背包问题转化为相应的无约束整数规划问题.其次构造一个单参数的填充函数,然后提出一类求解多维背包问题的变邻域填充函数算法.实验结果表明,该算法是有效的.     

求解约束优化问题的一类单参数填充函数

全局优化问题在科学计算、工程技术、经济管理等领域得到越来越广泛的应用,近些年来,人们相继提出一些求解无约束全局优化问题的算法,但对于求解约束优化问题的填充函数鲜有讨论。求解全局优化问题的填充函数法的关键之一在于构造一个叫作填充函数的辅助函数,文章在无强制性条件下给出了一类新的求解带一般约束优化问题的单参数填充函数,讨论了其良好的填充性质,并按其理论性质设计了一个算法,数值实验表明该函数是有效的。     

非线性混合整数规划的一类光滑连续化方法

在有界闭箱中对非线性混合整数规划问题进行探讨和研究, 为避开文献[1]的连续化方法中含有非     

非线性混合整数规划的一类光滑连续化方法

在有界闭箱中对非线性混合整数规划问题进行探讨和研究,为避开文献[1]的连续化方法中含有非光滑罚函数的不足,采用连续可微罚函数sum from i=1 to π (sin~2πx_i),提出了非线性混合整数规划问题的一类光滑连续化方法,得到了几个定理,并给出证明.结果表明,可以将无约束和有约束的非线性混合整数规划问题转化为非线性连续全局优化问题求解,且改进了已有的结论.     

求解全局优化问题的填充函数法

全局优化问题在许多工程和实际生产中有着广泛的应用,对其方法的研究是当前优化理论方面的一个热点。本文主要研究涉及多峰函数的无约束全局优化问题的方法,以期对解决实际问题提供算法帮助。通过构造一个新的不含指数项的填充函数求解无约束优化问题的全局最优解,首先给出了该填充函数的定义,其次分析了这种填充函数的一些解析性质,设计了一种涉及这种填充函数的算法,最后给出了数值测试例子;与存在的算法的数值试验比较表明,该文提出的算法是有效的。     

Meyer-K(o)nig and Zeller算子的4阶矩和6阶矩

对Meyer-K(o)nig and Zeller算子的4阶矩及6阶矩进行了研究,通过推导计算,给出了该算子4阶矩及6阶矩的估计结果.     

非线性规划的一种基于极大熵函数的单调化方法

对约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题,给出了目标函数的一种积的形式的单调化变换公式,首先引入极大熵函数,将多个约束的非线性规划问题,转化为只含一个约束的非线性规划问题,再将转化后的只有一个约束的非线性规划问题转化为一个单调规划问题,最后证明了等价性.     

一种求解带等式约束非线性规划问题全局最优解的方法

本文把罚函数法和一种求解无约束非线性规划问题的辅助函数法相结合,首先写出非线性规划问题的罚函数,从而把原问题转化成为一个无约束的非线性规划问题,然后再运用辅助函数法（GOM）来求解罚函数的全局最优解,从而求到原带等式约束的非线性规划问题的全局最优解．     

一类填充函数在求函数全局极小点中的应用

提出了一种新的填充函数,与已有的填充函数进行对比,克服了对数困扰,进一步降低了累积舍入误差.最后用数值实验实现了算法,结果表明所提出的填充函数是有效的.     

Solving Hardware/Software Partitioning via a Discrete Dynamic Convexized Method

Hardware/software partitioning is an important step in the design of embedded systems. In this paper, the hardware/software partitioning problem is modeled as a constrained binary integer programming problem, which is further converted equivalently to an unconstrained binary integer programming problem by a penalty method. A local search method, HSFM, is developed to obtain a discrete local minimizer of the unconstrained binary integer programming problem. Next, an auxiliary function, which has the same global optimal solutions as the unconstrained binary integer programming problem, is constructed, and its properties are studied. We show that applying HSFM to minimize the auxiliary function can escape from previous local optima by the increase of the parameter value successfully. Finally, a discrete dynamic convexized method is developed to solve the hardware/software partitioning problem. Computational results and comparisons indicate that the proposed algorithm can get high-quality solutions.     

带工业约束和交易费用的离散投资组合最优化

该文研究带有工业约束和凹的交易费函数的离散单因素投资组合模型.与传统的投资组合模型不同的是,该模型中投资组合的决策变量是交易手数(整数),其最优化模型是一个非线性整数规划问题.为此提出了一个基于拉格朗日松弛和连续松弛的混合分枝定界算法,而且分别采用股票市场的真实数据和随机产生的数据来测试该算法的有效性.