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.     

一种基于填充函数的神经网络全局优化算法

针对前向神经网络BP算法由于初始权值选择不当而陷入局部极小点这一缺陷,提出新的全局优化训练算法.首先,提出了一种新的填充函数,并证明该函数的填充性质,进而结合该新填充函数与BP算法,构造出基于填充函数的全局最优化神经网络算法.应用全局优化算法训练神经网络时,如果误差函数陷入局部极小值,该算法可以利用填充函数帮助误差函数不断地跳出局部最优,直到找到全局最优点.该新算法的最大优点是对于初始权值无依赖性,避免了BP算法易陷入局部极小值的缺点.理论分析和仿真试验结果证明了该全局优化神经网络算法的有效性和优越性.     

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.     

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。     

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。     

求解约束优化问题的一类单参数填充函数

全局优化问题在科学计算、工程技术、经济管理等领域得到越来越广泛的应用,近些年来,人们相继提出一些求解无约束全局优化问题的算法,但对于求解约束优化问题的填充函数鲜有讨论。求解全局优化问题的填充函数法的关键之一在于构造一个叫作填充函数的辅助函数,文章在无强制性条件下给出了一类新的求解带一般约束优化问题的单参数填充函数,讨论了其良好的填充性质,并按其理论性质设计了一个算法,数值实验表明该函数是有效的。     

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。     

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.     

解全局优化问题的一个单参数填充函数

为找到全空间上求解无约束全局最优化问题更有效的填充函数法,给出了一个新的填充函数。研究了此填充函数的相关性质,提出了一种新的算法,数值计算结果表明,此算法有效可行。     

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．     

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。     

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).…     

求解无约束全局优化问题的F—C函数法

结合全局优化问题的填充函数法和跨越函数法,定义了一个求解无约束全局优化问题的F—C函数．基于这个定义,提出了一个无参数的F—C函数．研究了所构造F-C函数的理论性质,并按照其理论性质设计了一个F—C函数算法．数值实验表明,所给的方法是有效的．     

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.     

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．