带有二次约束的二次规划问题的一个收缩分枝定界算法

通过解线性规划问题，寻找包含原问题可行域的超矩形，利用剖分技术对这个超矩形进行分枝和收缩以减少算法的迭代次数，从而用线性规划松弛方法来确定原问题在每个小超矩形上的最优值的下界，提出一种新的带有二次约束的二次规划问题的收缩分枝定界算法，并证明了该算法是收敛的．     

带有二次约束的一般二次规划问题的松弛分枝定界方法

考虑带有二次约束的一般二次规划问题的求解，当约束条件为非凸二次函数时，对原问题中的某个二次约束进行凸二次松驰，或在原问题的约束条件中增加一个球约束，使得原问题的可行域包含在松驰二次规划问题的可行域内。采用椭球剖分策略剖分可行域为小 椭球，用投影次梯度算法解松驰二次规划问题的拉格朗日对偶问题，从而获得原问题的一个下界。原问题最优值的一个上界可从迭代过程中的可行点得到，并在迭代过程中得到调整。该算法或在原问题最优值的一个上下界相同时终止，得到原问题的整体最优解；或产生一无限序列，其任一聚点都是原问题的整体最优解。     

约束二次的二次规划的一种解法

对于目标、约束皆二阶的二次规划，在Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件的基础上，提出了 一种考虑约束Ｈｅｓｓｉａｎ阵对方向影响的单重循环的序列二次规划解法。数值实验表 明，该法比约束一阶近似的序列二次规划解法效率高、收敛平稳。     

线性等式约束二次规划问题的无约束的优化方法

利用矩阵理论,将线性等式约束的二次规划问题非约束化,进而给出了直接法和共轭梯度法两种优化方法。     

大规模简单界约束的凸二次规划新算法

利用Ｆｌｅｔｃｈｅｒ作用集方法的思想,将Ｍｕｒｔｙ等提出的正交校正共轭梯度法推广来求解具有上、下界约束的简单凸二次规划,证明了新算法具有有限步终止性,并且改进了Ｐｏｌｙａｋ的迭代法．数值结果表明,新算法比Ｐｏｌｙａｋ的迭代法求解速度快,且由于算法在求解过程中,不用求逆矩阵,零元素不用存储,也不参加运算,算法对求解大规模问题有效．数值结果还表明,新算法比Ｃｏｔｔｌｅ和Ｃｏｈｅｅｎ的ＳＯＲ法稳定．     

使用广义几何规划导出带二次约束的二次规划和交互熵问题

研究带二次约束的最小二次规划和交互熵问题。基于广义几何规划的理论与性质。导出了上述两个规划原问题的对偶规划。进而，由广义几何规划的对偶理论建立了两个原始－对偶规划的对偶定理和Kuhn-Tucker条件。     

序列二次约束二次规划方法研究进展

序列二次约束二次规划(SQCQP)是求解非线性约束优化的一类新的重要方法.本文系统介绍了SQCQP方法的研究进展,并阐述了各类相应SQCQP算法的主要性质和特点.     

等式约束的严格凸二次规划问题一个新算法

根据广义乘子法的思想，将等式约束的凸二次规划转化为无约束问题，再利用正交校正共轭梯度法来求解，得到等式约束严格凸二次规划的新算法，不用求逆矩阵，这样可用来解大规模稀疏问题，数值结果表明：在微机４８６／３３上就能解较大规模的随机凸二次规划．     

求解框式约束下凸二次规划问题的内点算法

对于框式凸二次规划问题给出了一个内点路径跟踪算法,该算法的迭代复杂度为Ｏ（√ｎＬ）,每一步近代所需计算量为Ｏ（ｎ＾３）,其中ｎ为变量个数,Ｌ为问题的输入长度。     

一类带有混合约束的二次半定规划及其投影收缩算法

研究带有线性等式及线性不等式约束的二次半定规划问题.讨论对偶理论、最优性条件及其等价的单调变分不等式,给出相应的投影收缩算法.经收敛性分析,可得该算法是全局收敛的.     

汽车车身设计新方法与关键技术研究

归纳总结出了部分三维几何约束形式，并用数学形式进行表达，然后把约束违反量当作优化目标，通过求解约束梯度，用序列二次规划法使约束违反量趋近于零来求解约束．这种方法避免了严格的方程组的建立，无论约束是否合理、冗余、欠缺，此算法都将给出一个最符合设计者意图的解．     

二次规划的一种解法研究

提出一种求解二次规划问题的方法。这种方法可快速、准确地得到问题的解。本方法已有效地运用于转炉炼钢自动化系统的建模与控制,取得了满意的结果。     

大型二次规划的一种分解算法

对于大中规模的二次规划问题,当约束条件结构具有方块角型的形式时,为了减少计算量和内存容量等,常可用系统分解原理来进行求解.但泽格和华尔夫(1960年)提出的以对偶理论为基础的分解-对偶法,以及作者(1987年)提出的最小减优率法,都是针对大型可分解线性规划问题的.本文根据最小减优率法的基本思路和二次规划问题解的一般特性,提出一种有较高效率的求解大型二次规划的分解算法.它从子问题的解直接推求有藕合约束时的二次规划的最优解,从而可显著减少求解的工作量.从所举算例可以看出,它与传统二次规划法整体求解时相比的明显差别.     

解凸二次半定规划的过滤集-正则化方法

给出求解一种特殊凸二次半定规划的过滤集-正则化方法,并对其全局收敛性进行分析.最后还提供此算法的初步数值试验结果.     

二次规划的整标集法与可分解的二次规划

一般二次规划(QP)常用Fletcher算法或简约梯度法求解，只能得1个K-T点，未必是整体最优解．根据求解线性互补问题全部解的整标集法，文中提出求解二次规划的整标集法，即将(QP)转化为线性互补问题，求出全部互补可行解，得到(QP)的全部K-T点，通过比较得整体最优解．此法不需初始可行点，简便可行，适用于一般二次规划．结合算例将整标集法与Fletcher算法、简约梯度法进行比较．该例用此法求解得7个K-T点，且目标函数值相差甚远．另一例具有无穷多个K-T点．算例表明：对于小规模问题，此法优于Fletcher算法和简约梯度法．文中还提出二次规划可分解的条件，据此可将一类规模较大的问题分解成规模较小的问题，降低了难度．     

神经网络在二次规划问题中的应用

利用对偶神经网络解决了基于线性等式、 不等式和有 界约束的二次规划问题, 表明所研究的对偶神经网络具有整体指数收敛性, 与包含高次非线性条件的神经网络相比, 所提出的网络使用了更少的神经元, 并且网络的体系结构更简单.数值实验结果表明了该方法的有效性.     

正定式几何规划的一类共轭投影梯度算法

针对等式约束的正定几何规划问题,给出了一类共轭投影梯度算法,并在适当的条件下证明了算法的全局收敛性.