基于范数标量化方法的多目标次梯度算法

【目的】提高多目标优化问题的收敛速率及解的精度。【方法】在欧式空间中基于范数标量化方法提出了求解多目标优化问题的次梯度算法。【结果】在每个目标函数与相应最小值的差的平方为凸函数的假设下，证明了多目标次梯度算法的Pareto弱有效解的收敛性。【结论】数值实验结果表明：提出的多目标次梯度算法在求解多目标线性优化模型时具有更快的收敛率，并且在求解非光滑多目标优化问题时具有更高的解的精度。     

基于线性标量化方法的多目标优化牛顿算法

【目的】为了研究更高效地求解多目标优化问题，得到更有效的Pareto前沿面。【方法】通过对目标函数的二次近似及近似形式的线性加权标量化构造了新的搜索方向，提出了一类新的牛顿算法。进一步考虑了Pareto面的均匀性的优化，利用个体聚集密度来衡量Pareto面的均匀程度，从而在上述新的牛顿算法基础上提出了改善Pareto面均匀程度的算法步骤。【结果】在目标函数二阶连续可导且局部强凸的假设条件下证明了新的牛顿算法可以超线性收敛到Pareto弱有效解；在目标函数具有二阶连续偏导数且Lipschitz连续条件下证明了该算法可以局部二次收敛到Pareto弱有效解。【结论】基于线性标量化方法的多目标优化牛顿算法在迭代次数以及Pareto前沿面均匀性具有一定优越性。     

具有差分进化算子的社会蜘蛛群优化算法（英文）

【目的】社会蜘蛛群优化算法(SSO)是一种新颖的元启发式优化算法,自从它被提出之后就受到该领域学者的广泛关注,并且也被成功应用到许多领域。但是由于社会蜘蛛群优化算法还处在算法的研究初期,该算法的收敛速度与收敛精度还需要进一步提高。【方法】将差分进化算子引入到社会蜘蛛群优化算法(SSO-DM)中,并将改进的算法应用于函数优化问题中,通过5个标准测试函数来验证基于差分进化算子的社会蜘蛛群优化算法(SSO-DM)的优化性能。【结果】差分进化算子增强了社会蜘蛛群优化算法的收敛速度与收敛精度。【结论】本研究中所提出的算法能够获得精确解,并且它也具有较快的收敛速度和较高的算法稳定性。     

关于弱 Einstein-Kropina 度量的特征

【目的】着力刻画弱Einstein-Kropina度量的性质及结构。【方法】基于Kropina度量的Ricci曲率公式，利用偏微分方程及多元多项式理论展开讨论。【结果】得到了Kropina度量为弱Einstein度量的充分必要条件。特别地，在b∶=||β||α为常数的条件下，证明了Kropina度量为弱Einstein度量的充分必要条件是α为Einstein度量且β是关于α的Killing1形式。【结论】完全刻画了弱Einstein-Kropina度量的结构。     

互补约束数学规划问题的对偶性

【目的】研究互补约束数学规划问题的Mond-Weir型对偶。【方法】把非线性规划问题的Mond-Weir型对偶推广到互补约束数学规划问题。【结果】在一些弱凸性条件下证明了弱对偶定理、强对偶定理和严格逆对偶定理。【结论】举例说明本文给出的互补约束数学规划问题Mond-Weir型对偶是合理的。     

集值优化问题广义近似解的线性标量化

【目的】对广义近似(弱)有效解的性质作进一步研究。【方法】利用线性标量化方法研究了集值优化问题广义近似(弱)有效解的刻画。【结果】建立了广义次似凸条件下的择一性定理,给出了广义弱近似解的一个标量化定理,并进一步研究了广义近似解(弱)有效解的一些性质。【结论】将集值函数F是凸的推广到次似凸的情形,并进一步完善了广义近似解的一些性质。     

求解随机互补问题的可微罚方法

【目的】研究随机互补问题的期望值模型。【方法】借鉴罚函数法和样本均值逼近方法求解随机互补问题的期望值模型。【结果】在适当假设下，证明了样本均值逼近问题最优解的收敛性和收敛率。【结论】所得结果为研究随机互补问题提供了新的思路。     

集值优化问题广义近似解的线性标量化

【目的】对广义近似(弱)有效解的性质作进一步研究。【方法】利用线性标量化方法研究了集值优化问题广义近似(弱)有效解的刻画。【结果】建立了广义次似凸条件下的择一性定理,给出了广义弱近似解的一个标量化定理,并进一步研究了广义近似解(弱)有效解的一些性质。【结论】将集值函数 F 是凸的推广到次似凸的情形,并进一步完善了广义近似解的一些性质。
     

一种超松弛的最优传输近似点算法

【目的】最优传输在实际应用中通常使用Sinkhorn算法求解熵正则化形式得到近似解,考虑Sinkhorn算法的效果容易受熵正则化参数影响,且难以收敛到最终精确解,提出了一种超松弛形式的近似点算法。【方法】针对原最优传输的近似点算法,为其中传输计划的迭代计算引入超松弛算子,并给出了超松弛参数计算方法。【结果】在保持算法对正则化参数具有鲁棒性及可收敛至精确解的优点的同时,所提算法能更快地收敛至精确解。【结论】数值实验表明,相较于原近似点算法,所提算法进一步提升了收敛速度,在有限的迭代步骤下能够达到更高精度,算法可更好地应用于机器学习。     

拓扑向量空间中向量极值问题的广义鞍点及对偶定理

【目的】研究拓扑向量空间中向量极值问题的广义鞍点最优性条件及 Lagrange对偶问题。【方法】引入拓扑向量空间中广义次似凸映射和择一定理,并以广义鞍点理论为分析基础。【结果】在刻画广义鞍点性质的基础上构建了拓扑空间中广义鞍点与向量极值问题弱Pareto最优解之间的关系及其对偶定理。【结论】理论分析结果表明向量极值问题的广义鞍点是弱Pareto最优解的必要不充分条件,给出了目标函数在其约束映射满足广义 Slater约束规格条件下的 Lagrange强、弱对偶定理。
     

拓扑向量空间中向量极值问题的广义鞍点及对偶定理

【目的】研究拓扑向量空间中向量极值问题的广义鞍点最优性条件及Lagrange对偶问题。【方法】引入拓扑向量空间中广义次似凸映射和择一定理,并以广义鞍点理论为分析基础。【结果】在刻画广义鞍点性质的基础上构建了拓扑空间中广义鞍点与向量极值问题弱Pareto最优解之间的关系及其对偶定理。【结论】理论分析结果表明向量极值问题的广义鞍点是弱Pareto最优解的必要不充分条件,给出了目标函数在其约束映射满足广义Slater约束规格条件下的Lagrange强、弱对偶定理。     

轮式移动机器人的有限时间自适应轨迹跟踪控制

【目的】针对存在外界扰动和参数不确定性的轮式移动机器人,设计一种有限时间轨迹跟踪控制方案。【方法】首先,将轮式移动机器人动态系统分为二阶和三阶的两个子系统;其次,针对二阶子系统设计了自适应快速终端滑模控制律,保证移动机器人角速度跟踪误差有限时间内收敛到一个任意小的区域内;然后,设计了关于线速度的控制律,来保证三阶子系统的有限时间收敛;最后进行仿真实验验证。【结果】仿真实验结果与理论值相符。【结论】本研究设计的有限时间控制策略保证了移动机器人轨迹跟踪的效果。     

一种加入动态权重的AdaBoost算法

【目的】由于AdaBoost算法弱分类器对各待测样本其投票权重是固定不变的,这会导致使用该算法进行分类时准确性不高,于是针对该问题提出了一种结合静态权重与动态权重的学习算法AdaBoost＿DW。【方法】该算法保留了AdaBoost算法训练阶段产生的全部弱分类器,在预测阶段加入了能度量待测样本与各个弱分类器适应性的动态权重,通过双权重共同决定该弱分类器的投票权重。【结果】实验结果表明,AdaBoost＿DW算法的分类精度绝大多数情况下高于原AdaBoost算法。【结论】证明了动态权重的加入能够提高原AdaBoost算法在各数据集上的分类准确率。     

多目标优化问题统一解的加权Tchebycheff标量化

【目的】研究多目标优化问题(C,ε)-型、E-型统一解的标量化性质。【方法】首先,利用Bowman等人提出的加权Tchebycheff标量化方法建立多目标优化问题(C,ε)-弱有效解和E-弱有效解的标量化结果。进一步,建立基于加权Tchebycheff标量化方法多目标优化问题(C,ε)-有效解和E-有效解的标量化结果。【结果】通过调整标量化模型参数范围得到了多目标优化问题(C,ε)-（弱）有效解、E-（弱）有效解的一些加权Tchebycheff标量化结果。【结论】得到的标量化结果是一些已有工作的推广,并为求解多目标优化问题的算法设计提供了理论基础。     

带初始状态误差的分数阶P型迭代算法的收敛性分析

【目的】为了解决实际的操作中迭代初态相对于期望初态的误差问题。【方法】通过Laplace变换和M-L函数引导出了弱解的表达式,证明开闭环P型迭代算法收敛的充分条件,最后举例对结果进行验证。【结果】证明了开闭环迭代算法的收敛性。【结论】所得结果拓展了迭代算法在分数阶领域的研究,对已有成果进行了补充。     

多目标优化问题近似解的组合标量化

【目的】研究多目标优化问题近似解的标量化性质。【方法】利用一类组合标量化方法、co-radiant集和改进集等建立多目标优化问题近似解的组合标量化。【结果】得到了多目标优化问题ε-有效解、(C,ε)-有效解、E-有效解、(C,ε)-弱有效解、E-弱有效解的组合标量化结果。【结论】得到的标量化结果为设计多目标优化问题近似解的求解算法提供了理论基础。     

具有Wentzell边界记忆阻尼的波动方程解的渐近行为

【目的】研究带Wentzell边界且在该边界上具有记忆阻尼的线性波动方程解的能量衰减性质。【方法】由原方程变形构造出抽象的发展方程，使用线性算子的强连续半群理论。【结果】证明了该波动方程平衡解的强稳定性和非零解能量的收敛性。【结论】该波动方程的平衡解具有强稳定性，且任意非零解的能量随时间单调递减并收敛到0。     

一类2n阶边值问题正解的存在性

【目的】通过对一类2n阶边值问题的讨论,获得此类问题的正解的存在唯一性,并构建正解的迭代序列。【方法】对该边值问题运用不动点方法进行研究。【结果】将该问题转化为等价的积分方程,借助完备空间中的基本列必收敛的事实,在非线性项满足利普希茨条件下获得本文的主要结论。【结论】所得结论推广和完善了已有的一些结果。     

一类2n阶边值问题正解的存在性

【目的】通过对一类2n阶边值问题的讨论,获得此类问题的正解的存在唯一性,并构建正解的迭代序列。【方法】对该边值问题运用不动点方法进行研究。【结果】将该问题转化为等价的积分方程,借助完备空间中的基本列必收敛的事实,在非线性项满足利普希茨条件下获得本文的主要结论。【结论】所得结论推广和完善了已有的一些结果。     

三阶中立型分布时滞微分方程的振动性

【目的】研究β≥α和β<α两种情形下一类三阶中立型分布时滞微分方程解的振动性。【方法】利用广义Riccati变换技术和Yang不等式等方法对该问题进行研究。【结果】建立了该方程每个解振动或收敛到0的充分条件。【结论】所得结果推广和改进了已有文献中一些熟知的振动准则,并举例说明了所得结果的适用性。