广义非线性互补问题的自适应信赖域方法

给出了一个求解广义非线性互补问题的自适应信赖域方法.在局部误差界的假设条件下,证明了算法具有全局收敛性和Q-二阶收敛性.     

解互补问题的—类广义拟牛顿算法

互补问题在实际生活中有着广泛的应用,是当前研究的一个热点问题,从而产生了很多的解决途径。本文利用互补函数将互补问题转化为一个无约束最优化问题,从而构造了一类求解互补问题的广义拟牛顿算法,并从理论上给出了无约束最优化问题的解是原互补问题解的一个充分条件。数值实验表明算法不仅可行而且效果较好。     

一个求解广义圆锥互补问题的光滑非精确牛顿法

研究一个求解广义圆锥互补问题的光滑非精确牛顿法.该算法基于一个新的光滑函数，将广义圆锥互补问题等价转化成一个光滑的非线性方程组，然后利用非精确牛顿法求解此方程组.算法在每次迭代时只需求解牛顿方程的一个近似解，因此适于求解大规模广义圆锥互补问题.在适当条件下，证明算法具有全局和局部二次收敛性质.数值实验结果表明算法是非常有效的.     

解互补问题的一类广义拟牛顿算法

互补问题在实际生活中有着广泛的应用,是当前研究的一个热点问题,从而产生了很多的解决途径.本文利用互补函数将互补问题转化为一个无约束最优化问题,从而构造了一类求解互补问题的广义拟牛顿算法,并从理论上给出了无约束最优化问题的解是原互补问题解的一个充分条件.数值实验表明算法不仅可行而且效果较好.     

求解绝对值线性互补问题的一种广义牛顿法

本文研究了在绝对值互补问题的矩阵A-Dx正定的条件下,求解绝对值互补转化为求解凸二次函数极小值问题,并且利用该转化提出了一个求解绝对值互补问题的广义牛顿算法,证明了该算法的全局收敛性,并通过数值实验表明本文所提出的算法的有效性.     

求解广义非线性互补问题的自适应信赖域方法

提出一个求解广义互补问题的自适应信赖域算法,在适当假设下,证明算法具备全局收敛性和局部收敛性.     

BP神经网络的改进及应用

合理的选择网络结构是BP神经网络研究中一个重要问题.对传统的BP网络结构进行了改进,在确定BP网络的隐层节点个数时给出了BP网络结构的自适应算法,使得隐层节点的选取动态实现,增强了BP神经网络的适应能力.并应用改进后的BP网对高校教学工作水平评估体系进行建模,为高校教学管理决策提供了科学依据.     

互补约束数学规划问题的一个广义梯度投影罚算法

结合罚函数思想和广义梯度投影技术, 提出求解非线性互补约束数学规划问题的一个广义梯度投影罚算法. 首先, 通过扰动技术和广义互补函数, 将原问题转化为序列带参数的近似的标准非线性规划; 其次, 利用广义梯度投影矩阵构造搜索方向的显式表达式. 一个特殊的罚函数作为效益函数, 而且搜索方向 能保证效益函数的下降性. 在适当的假设条件下算法具有全局收敛性.     

一种改进的自适应投影法解广义纳什均衡问题

广义纳什均衡是非合作博弈论中一个重要的概念,在经济学、管理科学、交通规划等领域有着广泛的应用.本文提出一种改进的自适应投影方法求解广义纳什均衡问题,并证明了新算法的全局收敛性.数值实验结果也表明新方法的可靠性和有效性.     

Banach空间内广义混合隐平衡问题组的可解性(英文)

在Banach空间内引入和研究了一类新的涉及非单调集值映像的广义混合隐平衡问题组.首先推广了由Moudafi在Hilbert空间内引入的Yosida逼近概念到自反Banach空间.利用这一Yosida逼近概念,考虑了一个广义Wiener-Hopf方程问题组并且证明了它与此广义混合隐平衡问题组是等价的.由使用广义Wiener-Hopf方程问题组的不动点陈述,建议和分析了求解广义混合隐平衡问题组的一类新的迭代算法.在适当条件下,证明了由算法生成的迭代序列的强收敛性.这些结果是新的并且统一和推广了这一领域内某些最近结果.