一类不可微总体极值的区间算法

在区间分析基础上，本文对分段光滑函数定义一种特殊导数概念，利用导函数的区间扩展，推出一种求解此类不可微总体极值的区间算法     

不确定结构分析及优化中的区间模型

在结构设计中,可能存在结构参数和荷载的不确定性,这些不确定性对结构性能产生重要影响。在分析解决不确定性问题的常用方法及其局限性的基础上,着重介绍解决不确定结构分析和优化的区间模型。     

不确定环境下的物流配送中心选址模型

针对现实中普遍存在的不确定环境，提出了当需求量为一般的不确定量：区间数时，物流配送中心选址的区间规划模型，并依据不同的决策标准，将其转化为确定的单目标或多目标规划模型．基于Matlab模拟的数值实例也显示了该优化问题的现实性与最优解的多样性．     

求解约束非线性区间数规划的改进型免疫优化算法

针对含约束的非线性区间数规划存在约束处理难的问题,提出一种改进型约束免疫优化方法。基于文化基因思想,将最速下降法与免疫算法结合,利用免疫优化算法执行全局搜索;借助最速下降法增强算法的局部搜索能力和确定约束函数的上下界,使算法既具有多样性,又有高的寻优效率。比较性的仿真结果表明:该改进型优化算法在获解的质量、收敛性方面具有明显优势,对约束区间数规划问题有较好应用潜力。     

区间多目标粒子群优化算法及其应用

提出了一种区间多目标粒子群优化(IMOPSO)算法,用于解决多目标下区间变量的优化问题.基于区间可信度定义两个区间解的占优关系,通过归一化方法和区间拥挤度距离对Pareto最优解排序,并设立归档机制,利用外部存储器保存Pareto最优解集.针对有界误差系统的建模问题,提出了基于IMOPSO算法训练区间神经网络(INN)模型参数的建模方法,解决了误差界已知和误差界未知两种情况下的有界误差系统建模问题.最后,以一阶不确定系统为例,利用所提算法进行了建模仿真,验证了建模方法的有效性.     

一类无约束非线性整数规划的区间算法

讨论目标函数为Lipschitz连续函数的无约束整数规划的数值算法.通过构造目标函数的区间扩张和无解区域删除检验原则,建立了求解无约束非线性整数规划的区间算法,并进行了数值实验.理论证明和数值实验均表明算法是可靠和有效的.     

一类多目标优化问题的区间斜率法

讨论了一类多目标优化问题的区间斜率方法,其中目标函数是一阶连续可微的。结合评价函数法将多目标优化问题转化为无约束的minimax问题,通过构造目标函数的区间扩张无解区域删除原则,建立求解minimax问题的区间算法,并证明了算法的收敛性。结合数值算例,理论证明和数值结果可靠有效。     

一类非光滑整体优化的区间算法

本文在区间分析基础上,通过定义一个特殊导数给出一类求解非光滑整体优化的区间算法．理论分析和数值例子均表明本文算法具有快速、安全等特点．     

一类非光滑总体优化区间算法的数值分析

本文在区间分析的基础上,主要讨论了求非光滑整体优化问题全部解的区间算法的数值分析性质,给出了一些理论结果     

区间有限元控制方程的求解方法

考虑了输入参数和荷载的有界不确定性，用区间变量来表示．将区间有限元分析同摄动方法、优化技术相结合，提出了求解区间有限元方程的区间参数摄动法和区间参数优化法，针对参数在较大范围内变化的情况，提出了参数分区求解的方法．通过数值算例进行了对比分析和讨论，说明了所提出方法的可行性和有效性．