全局优化的两参填充函数算法

本文给出了一个新的填充函数,并且利用所构造的填充函数得出了大量的算例,通过算例可以说明所构造的填充函数的有效性。     

求解非线性P_0互补问题的填充函数法

首先利用光滑Fischer-Burmeister函数,将非线性P_0互补问题转化成相应的约束优化问题;然后对此约束优化问题构造出一种新的无参数的填充函数,讨论了该填充函数的有关性质,并提出了求解非线性P0互补问题的填充函数算法。通过几个数值算例验证了该算法的有效性。     

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。     

一个新的解全局优化问题的填充函数

给出了一个新的非线性全局优化问题的填充函数和相应的填充函数算法.算例表明,该算法是可行且有效的.     

全局优化的一类新的填充函数

使用填充函数法求解无约束问题的全局极小点, 用较一般的连续可微导数大于零的函数组合得到了一类新的填充函数, 并给出了相应的收敛性证明及满足此条件的一些特殊函数. 算例结果表明, 使用新填充函数更有效.     

连续无约束优化问题的一个新填充函数

关于连续无约束全局优化的问题,构造了一种新填充函数的形式,证明了该形式是满足所定义的填充函数的有关性质,根据该函数形式设计了相应填充函数算法。数值试验表明此算法是可行和有效的。     

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.     

寻求全局最优解的一个新的填充函数

该文通过构造一个新的填充函数来寻求一般无约束问题的全局最优解，且提出了所给填充函数的几个分析性质，并设计了一个填充函数算法．数值试验表明，该文的方法是有效的．     

用于全局优化的一类填充函数构造方法

填充函数法是1种求多变量,多极值函数全局最优的有效方法.不同的填充函数对问题的优化效果是不同的,而具体填充函数的构造需要一定的理论来指导.本文提出了1类单参数填充函数的构造方法, 并对它做了理论上的分析.据此构造方法,可以构造出许多有效的填充函数.文中具体构造了1个填充函数,数值结果表明其运算效果是好的.     

用于全局优化的一种有效的单参填充函数

填充函数法是一种求解多变量、多极值函数全局最优的有效方法,但该方法的优化效果与构造的填充函数关系密切．构造了一种形式简单的单参数填充函数,并对其进行理论分析和仿真实验．对6个基准函数的数值实验表明,构造的填充函数对参数依赖性小,全局收敛速度快．     

求解全局优化问题的填充函数法

给出一类基于目标函数和变量与极值点距离平方的填充函数, 应用此函数可从一个极小值点出发, 找到函数值小于此极值的另一极值点; 证明了适当选取参数r可使函数达到总体极小值而非鞍点值或极大值, 并给出了具体的算法步骤及算例.     

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.     

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。     

矩形波导结中沿H面部分填充介质柱散射特性的有限元—边界元法分析

应用有限元—边界元耦合法数值分析了矩形波导结中沿Ｈ面均匀的任意截面形状的介质柱散射特性,并给出了一个算例     

一个新的填充函数算法

给出了一个求解一般无约束优化问题全局最优解的填充函数,分析了此填充函数的性质,并给出了可行的填充函数算法。此方法的数值试验表明所给的算法是有效可行的。     

基于局部填充函数的混合优化算法的改进

填充函数算法是求解全局优化问题的常用算法,其应用效果依赖于如何合理地选择算法参数。为了方便地选择参数,该文提出了局部填充函数的概念,并讨论基于局部填充函数的混合优化算法的改进策略。对于给定的参数,混合优化算法寻找一个包含极小点的区域,使得所构造的函数在该区域上满足局部填充函数的定义,从而利用局部填充函数的性质简化寻优过程,减少优化过程中参数调整的次数和难度,提高算法的效率和稳定性。此外,针对填充函数算法研究中简单盆存在性问题,该文给出了一个实例,说明二次连续可微的函数在一定条件下其孤立极小点附近可以不存在简单盆。     

基于局部填充函数的混合优化算法的改进

填充函数算法是求解全局优化问题的常用算法,其应用效果依赖于如何合理地选择算法参数。为了方便地选择参数,该文提出了局部填充函数的概念,讨论了基于局部填充函数的混合优化算法的改进策略。对于给定的参数,混合优化算法寻找一个包含极小点的区域,使得所构造的函数在该区域上满足局部填充函数的定义,从而利用局部填充函数的性质简化寻优过程,减少优化过程中参数调整的次数和难度,提高算法的效率和稳定性。此外,针对填充函数算法研究中简单盆存在性问题,该文给出了一个实例,说明二次连续可微的函数在一定条件下其孤立极小点附近可以不存在简单盆。     

基于填充函数方法的OD矩阵估计

对现有关于求解OD矩阵估计的最小二乘模型所采用的逐次迭代算法的不足进行了分析,并引进了一种全局最优化算法即填充函数方法来找寻该模型的全局最优解。数值试验表明：所提出的填充函数算法有能力找到问题的全局最优解,且与初始值的选取无关,也有潜力解决较复杂网络的OD矩阵估计。通过数值结果发现,模型的权值选取对数值结果有明显影响。为此,引进了一种确定权值的评价指标RMSE,它能反映估计量与真实值之间的接近程度。利用该指标,可以选取较合适的权值。