求全局最优化问题的一类填充函数

讨论求全局最优化问题的填充函数算法,构造了一类一般形式的填充函数,已有的若干填充函数都是它的特例．该类填充函数仅有一个参数,容易计算,相对传统填充函数,它在参数较小时就能保持其填充性质．     

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．     

全局最优化问题的填充函数算法

填充函数法是由Ge R.P.教授在1990年提出,该类算法是求解全局最优化问题的一种重要的确定性算法。本文受以前学者工作的启发,提出了一个新的无参数填充函数算法,并对其进行了数值试验,试验结果验证了该填充函数算法是有效的。     

一个无参数的填充函数算法

笔者通过对全局最优化问题填充函数算法的研究,提出了一个新的无参数填充函数W（x,x*）,它克服了含参数填充函数存在的缺陷,并且它是目标函数的一个明确表达式。数值试验结果表明该填充函数算法是有效的。     

一个求解约束全局优化问题的单参数填充函数方法

构造了求解约束全局优化问题的一个新的填充函数,分析了该函数的分析性质,设计了一个基于该填充函数的全局优化算法.数值试验表明该算法是有效的.     

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.     

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。     

求解非线性规划全局最优解的单参数T-F函数法

给出了求解一般非线性规划问题全局最优解的含单参数的T-F函数方法,而且讨论了所构造的T-F函数的几个性质,按照其理论性质设计了一个T-F函数算法,并进行了数值试验,数值实验表明,所给的方法是有效的.     

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．     

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.     

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。     

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。     

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。     

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．     

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.     

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.