一个新的单参数填充函数

考虑用单参数填充函数求解无约束全局优化问题.给出了一个新的单参数填充函数并证明了它的基本性质,通过理论分析给出了相应的算法;最后通过一些检验函数的数值运算结果验证了算法的可行性和有效性.     

一个求解全局优化问题的单参数填充函数

给出了一个新的求解全局优化问题的单参数填充函数并证明了其优良的填充性质.数值实验表明,该函数是有效的.     

非线性整数规划的一种凸填充函数方法

给出了非线性整数规划问题中凸填充函数的定义,提出了一个满足所给定义的含有两个参数的凸填充函数,不仅在理论上证明了所给出的凸填充函数的有关性质,而且设计了一个新的优化算法。数值计算结果表明了算法的可行性和有效性。     

带约束的离散全局优化问题的填充函数法

通过构造一个新的双参数填充函数求解带约束的离散全局优化问题的全局最优解,研究了填充函数的分析性质,并据此给出了带约束的离散全局优化问题的一个填充函数算法.数值试验证结果表明该算法是可行的、有效的.     

全局优化问题的无参数填充函数法

通过对全局优化问题的填充函数算法的研究,克服了填充函数P（x,x^＊,γ,ρ）和P（x,x^＊）存在的缺陷,构造了2个连续的无参数填充函数W（x,x^＊）和W（x,x^＊）,并证明了它们满足填充函数的定义。数值试验的结果表明,新的填充函数算法对于求解全局优化问题是有效的。     

改进填充函数法求解一类非线性规划全局极小点

针对带约束的非线性规划问题,构造了求解这一类优化问题的改进单参数填充函数,给出了相应的算法.理论分析和数值试验表明:构造的填充函数对参数依赖性小,全局收敛速度快.该方法对解决带约束的非线性全局优化问题是行之有效的.     

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。     

求解无约束全局优化问题的一种方法

提出一种新的求解无约束全局优化问题的方法,该方法把修正的BFGS方法与填充函数方法相结合,使得目标函数f(x)的当前局部极小点x*1可以移到目标函数的另一个局部极小点-x,且f(x*1)≥f(-x),同时-x也是填充函数的极小值点;然后再以为初始点求f(x)的局部最优解.反复以上过程,最终可以找到f(x)的全局最优解.     

一个非线性全局优化的单参数填充函数

根据填充函数算法的思想和基本理论,文章给出了一个求解无约束优化问题的单参数填充函数,讨论该填充函数的性质并设计了相应的算法。该填充函数只含有1个参数,在实际计算中易于调节。实验结果表明该填充函数是可行的。     

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.     

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。     

一种修改的双权函数法

将两个负指数型函数之差所构成的函数类取作权函数。在确定权函数的参数时,主要考虑了两个因素：（a）权函数与样本容量的关系,以反映样本信息量大小在选择权函数中的作用;（b）对样本系列中排位在中上部的点据给予较大的权重。对P－Ⅲ型总体分布,本文提出的权函数能使σ和Cs的估计由原方法的二阶加权中心矩降低为一阶加权中心矩估计。统计试验结果表明,修改后的双权函数法无偏性方面优于矩法,有效性与矩法相当;与PWM法的部分结果对比表明,两者统计性能接近。     

A One-parameter Filled Function Method for Nonlinear Integer Programming

IntroductionWe consider the following nonlinear integer programmingproblem:(PI)minf(x)s.t.x∈XI,(1.1)whereXI Inis a bounded and closed box set whichcontains more than one point,Inis the set of integer pointsinRn.This i mplies that there exists a constantK>0suchthat1≤K=maxx1,x2∈XI‖x1-x2‖<∞,where‖·‖is the usual Euclidean nor m.f(x)=+∞asx∈In\XI.Notice that,whenf(x)is coercive,i.e.,f(x)→∞as‖x‖→∞,there al ways exists a box which contains alldiscrete global mini mizers off(x).…     

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.     

全局最优化的填充修正打洞函数法

研究求解全局最优化问题的算法同.在分析了已有的填充函数法和打洞函数法之后,吸取了这两类算法的优点,给出了一种求取非线性最优化问题全局最优解的填充打洞函数算法.与通常的填充函数法相比,该算法降低了对其中参数的依赖,并且具有较好的求解可操作性.数值试验显示,计算效果是满意的.     

一个新的求无约束全局优化的填充函数

根据Zhang对填充函数的新的定义给出了一个新的求无约束全局优化问题的填充函数,并根据这个填充函数提出了相应的填充函数算法。数值试验表明此算法是有效可行的。     

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。     

总体优化一个填充函数算法的改进

对求解无约束总体优化问题的填充函数算法〔２〕作适当改进,使得新的填充函数算法无须对问题的局部极小解个数作假设,且填充函数中参数的选取不依赖于局部极小解谷域的半径．