有理Bézier曲面的降阶逼近

为了减少曲面表示的存储量,提高曲面计算的效率和稳定性,研究有理Bézier曲面的降阶逼近.分析了有理Bézier曲面降阶逼近的新问题,讨论了有理Bézier曲面的退化条件, 基于权和控制顶点的扰动,给出了一种有理Bézier曲面降阶逼近的多目标约束优化新方法,利用此方法,将有理Bézier曲面降阶逼近问题转变为求解多目标二次规划问题.为便于求解,采用了分步约束优化方法并给出了数值例子.     

有理Bézier曲面的降价逼近

为了减少曲面表示的存储量,提高曲面计算的效率和稳定性,研究有理Bézier曲面的降阶逼近。分析了有理Bézier曲面降阶逼近的新问题,讨论了有理Bézier曲面的退化条件,基于权和控制顶点的扰动,给出了一种有理Bézier曲面降阶逼近的多目标约束优化新方法,利用此方法,将有理Bézier曲面降阶逼近问题转变为求解多目标二次规划问题。为便于求解,采用了分步约束优化方法并给出了数值例子。     

拟几何规划的序列GDQ算法及其应用

本文提出的算法是将拟几何规划通过Ｄｕｆｆｉｎ公式等缩并办法化为序列几何规划 去逼近，再将几何规划的对偶问题化为相同约束下对数目标的极大化问题。为此，证 明了这两个问题具有相同的极值点。对于后一问题，采用序列二次规划解法ＧＤＱ 逼近之。所以，对于拟几何规划，实际上采用了序列几何规划对数对偶问题的序列 ＧＤＱ方法进行求解。 将上述算法通过一种特形式的几何规划进行了数值实验，算例表明该方法求解拟 几何规划是高效的。文中对一些结构优化问题进行应用，其中油船横仓壁和舯剖面优 化的效果是显著的。     

有理逼近及其在数值优化中的应用

文章利用倒差商研究了数值有理逼近的理论和方法，证明了有理插值函数的唯一性，并应用该方法求解数值优化问题，建立了直线搜索的计算方案。计算结果表明，用有理插值方法求解数值优化问题是速度快、精度高的算法     

一类鲁棒凸优化的Mond-Weir型逼近对偶性

通过引入一类含有不确定信息的凸约束优化问题, 先借助鲁棒优化方法, 建立该不确定凸约束优化问题的Mond Weir型鲁棒逼近对偶问题, 再借助一类广义鲁棒逼近KKT条件, 刻画该不确定凸约束优化问题与其Mond Weir型鲁棒逼近对偶问题之间的逼近对偶性关系.     

约束优化问题的一种对偶性刻画

首先对一类集合,从两个不同的侧面刻画了集合沿某个方向的极小极大问题,并阐述了极小值与极大值相等的条件.对应于经典的优化问题,借助于目标函数的上图,将原问题与对偶问题对应于某个集合的极小极大问题,得到强对偶定理.最后,对Hilbert空间上的一类约束优化问题进行了刻画,得到了这一类约束优化问题的强对偶定理,进而可以通过对偶问题求解原问题.     

约束Chebyshev逼近及在FIR滤波器设计中的应用

考虑了一类约束Chebyshev逼近问题 ,应用序列无约束优化技术证明了最佳逼近三角多项式具有的特征性质 ,并提出求解最佳逼近多项式的一种具有良好数字特性的实用算法 .作为约束Chebyshev逼近的应用 ,考虑了一类约束FIR滤波器的设计问题 ,设计例子表明了最佳逼近三角多项式求解算法的有效性 .     

一种分段有理逼近方法

本文给出一种较简捷的分段有理逼近方法，它归结为求解线性方程组，从而避开了一般有理逼近解复杂非线性方程组的冗长过程，使有理逼近方法更具实用性     

基于二级多点逼近算法的连续体结构拓扑优化

针对基于变密度法的连续体拓扑优化中设计变量连续性的特点,建立了以结构重量最小为目标,考虑位移和频率约束的连续体结构拓扑优化模型;原拓扑优化问题先转化为具有较高精度的第一级多点近似序列问题,该问题的约束函数由优化过程中历史设计点的临界约束函数值及其一阶导数构造;再通过线性泰勒展开建立可由对偶法快速求解的第二级近似序列问题,以逼近各第一级近似问题的解. 采用敏度过滤技术,避免棋盘格引起的数值缺陷问题,并对低密度区域的单元刚度进行惩罚,以消除频率约束问题的局部模态现象. 优化过程中采用通用有限元程序Nastran进行结构分析和敏度分析. 数值算例结果表明:应用该方法可以有效地解决具有位移和频率约束的连续体拓扑优化问题.      

加权最小包容球问题的对偶光滑逼近算法

【目的】研究加权最小包容球问题，并给出一类求解该问题的算法。【方法】加权最小包容球问题是一个极大极小化的非光滑问题。首先利用对偶方法将该问题转化为极小化非光滑问题，然后利用光滑逼近思想，将该问题转化为极小化的光滑问题进行求解。【结果】根据数据实例表明该算法有效。【结论】得到求解加权最小包容球问题的一类对偶光滑逼近算法。     

带有叉熵约束的最小叉熵优化问题的求解

研究了带有叉熵约束的最小叉熵优化问题的求解问题.根据对偶理论,提出了一个简单的几何规划,该方法把一个带有叉熵约束的叉熵优化问题转化成了一个对偶规划,而对偶规划是一个只需要解决一个带有线性约束的凸规划问题,比较容易计算.     

一般约束凸规划极大熵方法的收敛性

带约束的极大极小问题是一类不可微优化问题，通常的解决是通过增加约束将其转化为可微优化问题，极大熵方法是一种用光滑函数逼近最大值函数的方法；基于这种方法，给出一种求解带一般约束的极大极小问题的逼近方法，并针对凸规划问题证明了这种方法的收敛性，即当控制参数趋于正无穷时，近似问题的最优解收敛于原问题的最优解。     

水平束方法子问题的求解研究

非光滑优化问题是最优化理论与方法中一个重要分支,相应的各种求解方法一直以来都是优化理论研究的重点.首先对解决非光滑优化问题的一种有效方法-束方法,进行了简单阐述,又对其中一种典型方法-水平束方法进行了详细研究.该方法利用水平集作为约束构造产生下一个迭代点的子问题,通过构建子问题的Lagrangian函数以及求解其对偶规划,得出原子问题最优解的显式表达.最后根据子问题的最优性条件和对偶问题得出两个在整体算法的收敛性分析中占有重要地位的结论.     

具有Hermite插值约束的有理一致逼近问题的简化

本文给出两种减少有Hermite插值约束的有理一致逼近问题的参数个数的方法。     

对偶理论在一类多项式全局优化中的应用

用Canonical对偶理论,讨论一类高阶多项式全局最优化问题的求解.首先将无约束多项式全局优化问题转换成箱体约束下的多项式全局优化问题,之后通过构造非线性变换对偶函数及相应的共轭函数,得到原问题的Canonical对偶问题.进一步通过求解对偶问题的最优解,导出原多项式全局优化问题的最优解,并给出对偶问题是凹函数的证明.最后应用所得方法,计算一个二元6次多项式全局最优化实例.     

凸规划的一种对偶内点算法

将带有不等式约束的凸规划问题转化为拉格朗日对偶问题,构造了一种求解凸规划的偶内点算法,证明了在不存在对偶差的情况下,当对偶变量序列收敛到对偶问题最优解时,原始变量序列收敛于原始问题的最优解。     

两点边值问题二尺度小波核LS-SVM解法

针对两点边值问题难以得到解析解,提出了利用二尺度小波核最小二乘支持向量机方法求两点边值问题的近似解;首先将两点边值问题转换为带有两个约束条件的目标优化问题,再利用二尺度小波核函数的组合构造满足边界条件的近似解;其中第一个约束条件用第一尺度小波核函数逼近,第二个约束条件是对第一次逼近的误差函数用第二尺度小波核函数再次逼近,可提高近似解逼近精度;最后将目标优化问题转化为回归问题,进而利用最小二乘支持向量机方法求解回归系数,系数求解过程中核心是将参数回归问题转化为二次规划问题,可避免复杂的微分运算;数值实验表明:方法求解两点边值问题有较高的精度,计算量小,并且具有较好的稳定性,因此二尺度小波核最小二乘支持向量机方法求解两点边值问题的近似解是有效的,并且具有精度高、可微、表达式简单且形式固定等特点。     

组合优化（Ⅱ）——对称差分解法的又一应用

本文先讨论函数的增量与微分对于连续型最优化问题的作用，析出有益的启发。用之于组合优化，得到了求解问题的一个方法——对称差（的）分解法。文献［２］对它作了讨论并得到不少应用。本文提出两个赋权凸锥独立集合问题。它们是典型的组合优化问题，分别与线性规划中两个互为对偶模型等价；用对称差分解法进行求解，得到的算法就是线性规划中的改进单纯形算法     

求解非光滑优化问题的改进大洪水算法

应用启发式算法求解非光滑优化问题,解决基于次梯度信息的确定性算法在求解时困难较大的问题.首先分析了基本大洪水算法的优化机理及特征并给出其求解步骤,然后针对无约束及盒子约束问题分别设计了改进的大洪水算法,将基本大洪水算法所依赖的参数up省去.对于无约束情形,提出了进行邻域搜索的随机行走法;对于盒子约束情形,提出了选择初始可行点的方法和进行邻域搜索的混沌优化算法.最后通过算例进行测试并与其他算法进行对比,测试结果表明了改进的大洪水算法在求解非光滑优化问题时的有效性与优越性,故其可作为求解非光滑优化问题的一种实用方法.     

求解二层线性规划的极点算法

给出了求解二层线性规划全局最优解的极点搜索方法。该方法首先通过单纯形方法分别求出原问题约束域和下层对偶问题约束域的极点，并按照上层目标函数值的大小顺序将原问题约束域的极点进行排序，然后把下层对偶问题约束域的极点依次和原问题约束域中有序极点进行组合，利用下层对偶问题的对偶间隙等于零来验证极点的有效性，以此确定问题的全局最优解。最后通过算例验证算法的有效性和可行性。该方法具有简单易行、可操作性强的优点。