解带非线性等式和不等式约束优化问题的超记忆梯度广义投影算法

利用广义投影技术 ,将求解无约束规划的超记忆梯度算法推广 ,建立了求解带非线性等式和不等式约束优化问题的一种超记忆梯度广义投影算法 ,并证明了算法的收敛性。该算法具有稳定、计算量小、所需收敛条件弱、收敛性强等特点 ,并改进了广义梯度投影算法的收敛速度。数值算例表明该算法是有效的。     

解带非线性等式和不等式约束优化问题的超记忆梯度广义投影算法

利用广义投影技术，将求解无约束规划的超记忆梯度算法推广，建立了求解带非线性等式和不等式约束优化问题的一种超记忆梯度广义投影算法，并证明了算法的收敛性。该算法具有稳定、计算量小、所需收敛条件弱、收敛性强等特点，并改进了广义梯度投影算法的收敛速度。数值算例表明该算法是有效的。     

一个自适应预处理的CRS算法

共轭残量平方算法(CRS)是最近提出求解大型稀疏非对称线性方程组的一个有效Krylov子空间方法.然而,在一些实际问题中CRS算法常常收敛不规则、很慢、甚至停滞.为解决此问题,提出一个自适应预处理技术,该技术由CRS算法的迭代过程中嵌入几步GMRES(m)迭代构造而成,最后,数值验证新算法的有效性.     

探析配电网运行方式优化方法

通过运行方式的最优化分析技术为配电网的优化运行提供良好的方式基础,为电网管理、运行和建设部门提供详实、有力的决策支持手段。本文提出了基于配电网络拓扑的改进方法,提高了算法的收敛速度和收敛性。通过拓扑收缩等遗传算法的改进,优化算法的收敛性和收敛速度也有所提高。     

无约束优化的一个全局收敛算法及其收敛速度

对最速下降法与拟牛顿法的结合算法进行了改进,证明了改进算法的全局收敛性,而且给出了局部超线性收敛性.初步的数值计算结果也表明了改进的算法比原算法有更好的收敛效果.     

WGS-84坐标系下改进的广义最小二乘配准算法

针对广义最小二乘算法在WGS-84坐标系中存在收敛速度慢及收敛性能不稳定的问题,提出了一种改进的广义最小二乘算法.该算法以收敛步数作为最小二乘算法中的量测精度加权因子,使得量测精度随着步数的变化而变化,从而实现了收敛步数的减少和收敛之后稳定性的改善,提高了目标跟踪定位的性能.仿真结果表明,改进的广义最小二乘算法优于广义最小二乘算法,进一步验证了该算法的有效性.     

基于修正常系数模板的变步长双模式盲自适应均衡算法

为解决修正常系数模板算法(MCMA)收敛速度缓慢的问题,在MCMA算法的基础上,给出了一种变步长双模式MCMA算法.改进算法在启动阶段用步长可变加快其收敛性,在收敛后转换到判决引导模式(DD),以保证算法收敛后稳态误差在可靠范围内.通过对实测信道的Monte-Carlo仿真,比较了MCMA算法和变步长双模式MCMA算法的性能,证明了该改进算法收敛速度快,稳态误差小.     

大型稀疏系统齐次化算法的探讨

主要讨论解决大型稀疏线性问题的齐次化算法,提出改进的齐次化算法,证明该算法的收敛性.数值实验表明,该算法具有收敛速度快、计算精度高等特点.     

具有全局收敛性的改进萤火虫优化算法

对萤火虫优化(Glowworm swarm optimization,GSO)算法全局收敛性及其改进算法性能进行了研究。分析了GSO全局收敛性,针对其收敛效率低的缺陷,提出了一种基于族群划分的改进GSO算法,借鉴混合蛙跳算法思想,将萤火虫群体进行族群划分,局部搜索及全局信息交换的方式改善了算法性能,通过引入萤火虫移动组元概念,改进了萤火虫更新策略,在此基础上,利用混沌优化技术,对萤火虫群体进行初始化,使得算法获得较高质量的初始解群体,并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优,最后,采用经典测试函数进行测试,仿真结果表明,改进的萤火虫优化算法在收敛速度及求解精度上有明显改善。     

整体收敛的非线性等式约束优化问题的不精确修正正割方法(

通过使用线搜索技术,提出了一类具有整体收敛性的不精确修正正割算法解非线性约束优化问题.引入Fletch-er罚函数作为价值函数克服了产生Maratos效应.在合理条件下证明了该类算法具有二步q阶超线性收敛速率.进而,对于约束进行很小的额外计算改进了此类算法,以使新算法具有一步q阶超线性收敛速率.数值实验的结果证明了该算法的有效性和可行性.     

一种增强型改进麻雀搜索算法的三维航迹规划

针对无人机在三维复杂环境中多约束的最优化问题,提出了一种增强型改进麻雀搜索(enhanced modified sparrow search algorithm, EMSSA)用于航迹规划问题的求解。首先,利用Logistic-tent混沌序列初始化麻雀搜索算法,增强种群初始位置的随机性,提高算法全局搜索能力。其次在发现者-警戒者位置更新中加入了动态自适应调整策略,扩大算法搜索范围,提高算法的收敛速度。然后通过高斯-柯西变异策略,对麻雀个体进行位置更新,增强算法前期的全局搜索能力和后期局部发掘能力。最后选取11种测试函数和Wilcoxon秩和检验验证改进算法的有效性。仿真结果表明,增强型改进麻雀搜索算法在寻优精度、算法稳定性和收敛速度方面要优于其他对比搜索算法,并且可以在复杂的多约束环境中找到一条无碰撞的全局最优路径。在三维航迹规划中EMSSA算法相较于ISSA寻优精度提升了4.11%,相较于SSA提升了9.51%。     

一种求解约束优化问题的改进差分进化算法

针对原始差分进化算法在求解约束全局优化问题时存在陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的差分进化算法.该算法在保留原始差分进化算法全局搜索能力的基础上,采用基于规则的方法进行约束处理和种群个体的比较及选择,并利用种群相似度和最优变异操作改善种群进行全局范围搜索的多样性,提高算法跳出局部最优的能力.数值实验表明,该算法稳定性较好,目标函数评价次数较少,收敛速度较快,全局寻优能力较强,不仅能有效求解连续变量约束优化问题,也适用于离散变量或混合变量优化问题.     

基于K-means的改进差分进化聚类算法

K-means聚类算法简单,收敛速度快,但是聚类算法的结果很容易受到初始聚类种群的影响,往往导致局部最优。差分进化算法具有很强的全局收敛能力和鲁棒性,但其收敛速度较慢。为此,将K-means聚类算法和差分进化算法相结合,提出一种基于K-means的改进差分进化聚类算法。该算法设置在一定范围内随迭代次数动态增加的交叉算子,以使算法在迭代过程中先进行全局搜索,再进行局部搜索,这样有助于平衡算法的全局寻优和局部搜索能力,并且加快了算法的收敛速度。最后,通过实验测试了算法的有效性。     

一种修正三项Hestenes-Stiefel共轭梯度投影算法及其应用

提出一种新的修正三项Hestenes-Stiefel共轭梯度投影算法, 用于求解大规模非线性方程组问题和信号恢复问题. 该算法通过构造一个新的修正Hestenes-Stiefel搜索方向, 结合经典线搜索方法和超平面投影技术而得, 新搜索方向在不需要任何线搜索条件下自动满足充分下降性, 在常规假设条件下, 新算法具有全局收敛性质. 数值实验结果表明,  新算法高效且稳定.     

一个修正的NVPRP方法

非线性共轭梯度方法是解决大规模无约束问题最有效的方法之一,提出了一类新的修正共轭梯度算法,新算法推广了黄海东等的共轭梯度参数算法,不依赖任何线搜索且具有充分下降性;然后,在标准Wolfe非精确线搜索下,得到了新算法的全局收敛性.     

一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简     

约束优化问题的改进粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的改进粒子群优化算法.该算法更多地考虑了当前全局最优粒子和个体最优粒子对粒子群搜索能力的影响,对速度更新公式做了改进;然后利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,从而引导不可行粒子尽可能到达可行的区域,以增加种群的多样性和提高全局搜索能力.数值实验表明,该算法是有效、稳定且计算精度高的全局...     

一种求解大规模非光滑优化问题的共轭梯度法

针对大规模非光滑优化问题,利用Moreau-Yosida正则化技术和Armijo-type线搜索技术,设计了一种修正LS共轭梯度算法.算法的搜索方向不仅满足充分下降条件,而且具有信赖域性质.可以证明新算法在适当条件下全局收敛.初步的数值实验表明,新算法在求解大规模非光滑无约束凸优化问题方面比LMBM方法和MPRP方法更有效.     

基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法

步长的选取对于布谷鸟搜索算法的收敛速度与运算结果的精度起着关键作用。提出了一种基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法。首先,在原始自适应步长布谷鸟搜索算法中,当上一代鸟窝位置为最优位置时,步长不再更新,则简单修正原有的步长让其更新;其次,将逐维更新评价策略引入修正后的自适应步长布谷鸟搜索算法。实验结果表明,该算法不仅平衡了全局寻优能力和寻优精度之间的矛盾而且具有较好的收敛速度。     

改进的混沌优化算法及其在函数优化中的应用

针对基本混沌优化算法在求解三维以上的多维函数时不易求得全局最优解的局限性,通过引入解向量的优选,提出了一种改进的混沌优化算法,主要思路是通过多次可行解向量的混沌优选,将可行解定位到最优解的附近,再用二次载波进行搜索找出多维函数的全局最优解.仿真计算表明:该算法对三维以上函数可以显著提高搜索精度,收敛性能好,容易找到全局最优解.