一类无约束不可微规划算法

现有的不可微规划算法,一般地都需要计算广义梯度元,并且在确定搜索方向时的二次规划问题也比较复杂。作者通过引进次微分集的外接长方体的概念,建立了一种可实现的算法。该算法避免了计算广义梯度元的麻烦,搜索方向的确定也非常简单,并且证明了算法的收敛性。     

一个求解不可微非凸约束规划问题的算法

本文提出一个求解不可微非凸带约束规划问题的可实现算法,并证明其收敛性。这个方法为可行方向法,和非光滑优化中的绝大多数求解约束规划问题的算法不同,它在第 k 次迭代确定搜索方向时仅需利用至多 n+2个过去的 Clarke 广义梯度元的信息,这里 n 为问题中变量的维数,从而保证了算法关于广义梯度元存贮量的有限性,避免了诸如其他许多算法迭代到若干步后每次迭代具有非常大的计算复杂性的可能。     

一般约束问题的广义摄动梯度投影算法

讨论带不等式和等式约束优化问题,提出了求解非线性规划问题的广义摄动梯度投影算法。考虑到计算的误差因素,在搜索方向上进行摄动,得到一个方向不精确的广义梯度投影法。避免了转轴运算,使计算量大为减少,并证明了算法的全局收敛性。     

一族易实现的Clarke广义梯度投影算法及其收敛性

本文利用Bazarra提出的伪方向导数,以Clarke的广义梯度为工具,通过解二次规划得可行下降方向,用Armijo搜索作一维搜索,我们给出了一类一般线性约束下不可微规划的可行方向法——易实现的Clarke广义梯度投影法。在不要求约束非退化的条件下,我们证明了算法的收敛性。     

互补约束数学规划问题的一个广义梯度投影罚算法

结合罚函数思想和广义梯度投影技术, 提出求解非线性互补约束数学规划问题的一个广义梯度投影罚算法. 首先, 通过扰动技术和广义互补函数, 将原问题转化为序列带参数的近似的标准非线性规划; 其次, 利用广义梯度投影矩阵构造搜索方向的显式表达式. 一个特殊的罚函数作为效益函数, 而且搜索方向 能保证效益函数的下降性. 在适当的假设条件下算法具有全局收敛性.     

结合广义Armijo步长搜索的带误差项的记忆梯度算法

对非线性无约束规划提出了结合广义Armijo步长搜索规则的一类带误差项的记忆梯度求解算法,在目标函数梯度一致连续的条件下,证明了算法的全局收敛性,同时给出带误差项的结合拟-Newton方程的记忆梯度算法.数值结果表明算法是有效的.     

结合广义Armijo步长搜索的一类记忆梯度算法

给定记忆梯度算法搜索方向中的参数一个假设条件,从而确定它的一个取值范围,使其在此范围内取值均能得到目标函数的充分下降方向,由此提出一类新的记忆梯度算法.在去掉迭代点列有界和广义Arm ijo步长搜索下,讨论了算法的全局收敛性,且给出了结合形如共轭梯度法FR,PR,HS的记忆梯度法的修正形式.数值实验表明,新算法比Arm ijo线搜索下的共轭梯度法FR、PR、HS和记忆梯度法更稳定、更有效.     

修正的HS共轭梯度算法的全局收敛性

对求解无约束优化问题的共轭梯度法中的方向参数给定新的区间取法,将HS共轭梯度参数限制在此区间上,保证搜索方向是目标函数的充分下降方向,在此基础上提出了修正HS共轭梯度算法(MHS),并在较弱的条件下讨论了新算法在广义Armijo步长搜索下的全局收敛性.数值试验结果表明,新算法比广义Armijo步长搜索下的FR、PR、HS共轭梯度算法有效.     

几何规划的简约共轭梯度算法

利用对偶理论将正定式几何规划转化为带有非负约束和线性等式约束下的非线性凸规划,并且将简约梯度算法与共轭梯度算法恰当结合,应用于求解约束正定式几何规划的对偶问题,构造出了求解几何规划的一个有效算法,并在Armijo步长搜索和适当的条件下证明了该算法的收敛性.     

一个解无约束几何规划的共轭梯度算法

利用几何规划的对偶原理,将几何规划问题转化为相应的对偶规划,并利用几何规划及其对偶规划的特点,以及非线性规划共轭梯度算法的研究成果,将2者进行了恰当的结合,构造了无约束正定几何规划的一种有效算法.在算法中采用了一种较好的广义Armijo步长搜索方法,且在较弱的条件下证明了算法的下降性和全局收敛性.     

一类混合算法的时间复杂度分析

近年来,许多学者对设计混合算法求解复杂问题感兴趣。混合算法被越来越多的学者所重视。然而,大部分有关混合算法的工作都集中于实验研究,几乎没有混合算法的理论分析工作。本文分析一类混合算法的时间复杂度。这些混合算法是结合两个基本算法而得。通过分析首达时间向量m的∞-范数,我们得到这类混合算法时间复杂度的上下界。这些界是混合算法参数ω与基本算法相应范数的函数。当ω趋于0或1时,这些界是非平凡的。     

非线性滤波算法在无源定位中的应用

针对无源定位中量测方程非线性对滤波精度及稳定性的影响,分析了基于模型线性化的滤波算法,包括扩展卡尔曼滤波(EKF)、伪线性滤波(PLF)、修订增益的扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法的特点,重点论述了非线性滤波(UKF)与粒子滤波器(PF)这2种新的非线性滤波方法思想及其特点,指出了无源定位问题中,这2种算法有更好的滤波精度及稳定性.     

Web信息检索排序算法研究

系统地研究了Web信息检索常用排序算法,即基于Web页面内容的排序算法、基于Web页面链接分析的排序算法和基于检索用户的排序算法,并对其优缺点进行了分析．在此基础上,对Web信息检索排序算法的发展趋势进行了展望．     

无人机航迹规划常用算法综述

为促进航迹规划技术的发展,对航迹规划常用算法进行综述。首先对航迹规划的规划思想和构成进行分析; 其次将航迹规划算法分为传统经典算法和现代智能算法两大类,对其中几种常用算法进行分析总结; 最后阐述现代智能算法在航迹规划应用中的改进、多重算法的融合改进以及多无人机四维航迹规划算法研究3 个研究热点及未来发展趋势。     

图类算法可重用设计及其实现

为了提高图算法生成效率和可靠性,该文提出一种将领域特征模型与构件组装技术相结合的可重用的图类算法开发方法.首先,通过对一族图算法的深入分析,揭示出图类算法领域的共性特征和可变特征,建立领域特征模型;然后,分析特征之间的交互过程,设计图类算法的可重用构件,并对构件依赖关系做出描述;最后,借助高可靠平台对算法构件进行开发,建立高可靠可重用构件库,进一步由构件组装出多种图算法,提高了图算法的开发效率和可靠性.实验表明开发出的图算法可重用构件库具有一定的实用性.     

AQM算法在公平性方面的研究

主动队列管理是实现网络拥塞控制的一种重要技术.近年来,出现了一些新的主动队列管理算法.这些新算法针对大多数主动队列管理算法对公平性考虑不足的问题在一定程度上进行了改进,对公平性提供了一定的支持.本文对其中两个有代表性FRED和CHOKe算法进行了对比研究及理论分析,结合在ns2上的仿真实验结果对算法中存在的问题及其原因进行了深入的分析.最后对算法进行了综合的评价,并给出了对算法的改进建议.     

用改进的遗传算法求解流水车间作业排序问题

针对流水车间(Flow-shop)作业排序问题，提出了两种改进的白适应遗传算法并给出了两种编码、解码方案。把此算法与现有的几种解法进行了比较，实验数据表明，改进的遗传算法在求解质量和效率上均优于传统的遗传算法和其他白适应遗传算法。     

全局智能优化集成算法研究

针对遗传算法、模拟退火算法等智能全局优化算法的集成问题开展研究,分析归纳了智能全局优化算法和局部搜索算法的一般规律和特性,给出了全局智能优化算法进行集成的统一框架--全局智能优化集成算法(IGIOA),及IGIOA的设计要素,还给出了评价算法的优化性能指标、时间性能指标、鲁棒性能指标,以及将三指标综合的综合性能指标,为智能集成算法的选取和性能比较提供了依据.     

模式匹配算法性能对比试验结果在入侵检测系统中的应用

在分析入侵检测系统中常用的模式匹配算法的基础上,通过实验对3种常用的模式匹配算法进行性能分析,得出3种算法各自的最佳适用场合,可为模式匹配算法的选择和改进提供指导.     

两种特殊类型矩阵的QR分解

给出了两种特殊类型矩阵的QR分解的改进算法,理论与数值实验说明了它们的速度比一般的QR分解要快．并且对这两种改进算法进行了基于分量的扰动分析,从而证明了它们的稳定性。