约束最优化的改进中心算法

以最优化问题为核心，对中心算法进行了研究．该算法是解决非线性凸约束数学规划的有效算法．在此对其作了几个方面的改进．实例计算分析表明，改进后算法的收敛速度大大加快，迭代的次数大大降低．     

卡尔曼滤波算法的收敛速度

对由状态方程和量测方程组成的随机时变系统，建立了卡尔曼滤波算法的收敛速度；对时不变随机系统，得到了标准最小二乘算法的指数收敛速度。     

进化算法的收敛速度

遗传算法、进化规划和进化策略这三类进化算法都是基于对自然进化的模拟,其区别在于产生下一代群体的规则不同,但下一代群体的产生又都是仅依赖于其父代,因而进化算法的运行过程可以视为一个Ｍａｒｋｏｖ过程,其状态转移矩阵可以表示成一个统一的形式．利用矩阵范数的基本性质,得到了进化算法收敛速度的一个下界,同时也得到了进化算法收敛性的一个证明,并由此解释了遗传算法能很快地得到一个较好的解而要花费较长时间才能得到最优解的原因,为今后加快进化算法收敛速度指出了一个可行的研究方向     

无约束最优化问题的扰动梯度算法

给出了一种扰动梯度算法,证明了在一定条件下,算法产生的序列全局收敛到最优化问题的稳定点,这个算法特别适用求解大规模优化问题。     

关于最优化问题的算法收敛准则

对一最优化问题的算法收敛准则进行分析、改进，构造出一新收敛准则数值实验结果表明，新算法收敛准则可靠性高     

一个改进的非线性单纯形算法

提出了非线性单纯形算法的修改算法．在原单纯形算法的基础上结合线性搜索算法；用线性搜索方向最优点代替原算法的反射点；修改后的单纯形算法能加快收敛速度．     

约束优化问题的一个超线性收敛算法

给出一个求解约束优化问题的新算法．在无需强二阶充分性条件及严格互补性条件的假设下,研究了该法具有局部一步超线性收敛性的充要条件．     

求解等式约束最优化问题的Broyden算法的全局收敛性

将单边既约Hesse矩阵SQP方法和无导数线性搜索技术相结合，提出了一种求解等式约束最优化问题的拟牛顿算法．在适当的假设条件下，证明了算法全局收敛于优化问题的KKT点，而且收敛速度是局部超线性的．当迭代次数k充分大时，这种算法可以实现单位步长，因此不会出现Marotos效应．     

混合激活函数对BP算法收敛速度的影响

研究了不同激活函数选取对ＢＰ网络收敛速度的影响,得出了全采用组合激活函数可改善ＢＰ网络的收敛性的结论。以电力变压器的人工神经网络故障诊断为例选取的ＴＴＳ（Ｔ表示为双曲正切函数,Ｓ表示为Ｓｉｇｍｏｉｄ函数）的组合激活函数方式,具有快速收敛性和较高的故障诊断精度。     

非线性约束优化的一个共轭投影梯度法及其全局收敛

针对非线性等式和不等式约束优化问题,结合罚函数法,提出一个共轭投影梯度法,并证明该方法的全局收敛性,给出有效的数值实验.     

约束优化距离函数算法的推广

距离函数算法是一种适用于求解凸规划的算法 ,本文对其作了推广 .用均值 -水平集代替原算法的中心点来分割可行域 ,使其能求解带非线性不等式约束的总体最优化问题 .首先证明了算法的收敛性 ;其次 ,在算法的具体实现中 ,对现有的均值 -水平集方法作了改进 ,当目标函数是多峰函数特别是具有多个总极值点时可以提高计算效率 ,并对迭代时投点的统计指标 (即接受点数量 )作了定量讨论 ,给出了投点密度条件 ;最后 ,用两个总体最优化算例验证了算法的有效性 .     

一个不等式约束问题的SQP方法及其收敛性

提出一个关于不等式约束问题的SQP算法,其效益函数为非可微精确罚函数,罚因子具有自动调节性.通过求解一辅助线性方程组,获得二阶修正步,并利用弧式搜索,建立了问题的一个可行下降算法.在一定的假设条件下,证明了算法是全局收敛的,并且具有超线性收敛速度.     

非线性约束条件下的共轭投影梯度法

针对非线性等式和不等式约束优化问题,结合罚函数法,提出了一个共轭投影梯度法,在适当的假设条件下,证明了该方法的全局收敛性,由于使用了目标函数的二阶导数信息,该算法的超线性收敛速度也能得到保证,数值结果表明,该算法是有效的。     

航拍图像暗通道先验去雾算法速度改进

针对暗通道先验去雾算法复杂程度较高,利用引导滤波精细化大气透射率图层时间较长的问题,提出一种用中值滤波精细化透射率图层的算法改进航拍图像去雾速度.改进算法定义了一种算法简单且具有边缘保护效果、与滤波窗口无关、时间复杂度为O(1)的中值滤波器,对云雾均匀的输入图像,用中值滤波较好地模糊了计算暗通道图层而产生的块状处理结果...     

基于椭球方法的约束非线性控制算法的分析与改进

基于椭球方法的约束非线性系统控制算法不能保证对所有的妆始状态点都能求得满足要求的控制量,针对这一问题,在数学分析的基础上,提出了改进算法,对某些采用椭球方法无法求取控制量的解的初始点,在改进算法中,采用了椭球与多面体任意交点求解的算法,代替了椭球方法中用椭球交集求解算法计算控制量,分析和仿真结果表明,改进算法对于任意初始状态点都能求得满足要求的控制量     

广义几何规划的一类全局收敛算法

以增广Lagrange函数为基础,采用比较先进的Armijo步长搜索策略,对等式约束下的广义几何规划问题提出了一种有效的拟牛顿乘子法,并且在适当条件下,可以避免罚因子趋于无穷,最后证明了该算法的全局收敛.     

非线性规划的超线性收敛算法

本文概述了非线性规划中的两类超线性收敛算法的基本原理和发展,指出了信赖域方法是值得人们注意的一个方法。