求解非线性P_0互补问题的填充函数法

首先利用光滑Fischer-Burmeister函数,将非线性P_0互补问题转化成相应的约束优化问题;然后对此约束优化问题构造出一种新的无参数的填充函数,讨论了该填充函数的有关性质,并提出了求解非线性P0互补问题的填充函数算法。通过几个数值算例验证了该算法的有效性。     

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.     

具有性能约束布局问题的优化算法及收敛性

研究了二维布局优化问题,建立了具有性能约束的二维布局半无限优化模型.应用图论、群论等,把该问题分解为有限多个子问题,在每个子问题中克服了优化变量的时断时续性质,并将子问题松弛化,利用极大极小函数给出了松弛子问题的最优性函数,该函数在其零点使松弛子问题的一阶必要条件成立.利用最优性函数构造了松弛子问题的优化算法,并证明了算法的收敛性.     

神经网络模型求解约束优化问题的研究

依据罚函数及动态处罚法设计增广Lagrange乘子函数,获得新的神经网络模型解决约束优化问题。理论论证了该模型的稳定性以及在一定条件下网络收敛的平衡点即为所解决的优化问题的最优解。事例仿真论证了该模型处理优化问题的有效性。     

函数最优极值问题的组合优化求解

提出基于组合优化的函数极值优化问题求解方法.首先采用遗传算法对函数极值优化问题进行初步求解,然后将该解作为蚁群算法的初始化信息素,再对函数极值优化问题进行求解,找到函数极值优化问题的全局最优解.实验测试结果表明,通过组合优化对函数最优极值问题进行求解,有效地提高了函数最优极值问题的求解精度和求解效率.     

求解约束优化问题的一类单参数填充函数

全局优化问题在科学计算、工程技术、经济管理等领域得到越来越广泛的应用,近些年来,人们相继提出一些求解无约束全局优化问题的算法,但对于求解约束优化问题的填充函数鲜有讨论。求解全局优化问题的填充函数法的关键之一在于构造一个叫作填充函数的辅助函数,文章在无强制性条件下给出了一类新的求解带一般约束优化问题的单参数填充函数,讨论了其良好的填充性质,并按其理论性质设计了一个算法,数值实验表明该函数是有效的。     

光固化快速成型中零件制作方向的多目标优化问题研究

阐述了快速成型中与制作方向相关的质量与经济性问题,对制作方向的优化目标进行了定义,并依据该目标建立了制作方向多目标优化模型,针对悬臂变形,台阶效应,过固化及制作时间,分别构造了子目标函数,利用评价函数法,把制作方向优化的多个目标函数化为一个数值目标的评价函数,并给出了优化模型的约束函数,最后,以该优化模型作为计算的理论依据,进行了应用实例的方向优化,计算结果表明：该模型准确地表达了快速成型中的制作方向优化问题,理论正确,方法可行。     

无约束连续全局优化的一个无参数变换函数算法

针对无约束连续全局优化问题,提出了一个无参数变换函数,在讨论该变换函数性质的基础上,给出了求解无约束连续全局优化问题的一个无参数变换函数算法。利用Matlab编程进行了数值试验,其数值计算结果表明:该算法是可行和有效的,并且该算法能够判定原问题当前极小点的全局性及类别。     

一种新的拉格朗日乘子方法

对于约束非线性优化问题,提出了一种带3-分片非线性互补问题函数的增广Lagrangian函数,将约束优化问题转化成无约束优化问题来求解。新的增广Lagrangian函数的无约束极小点对应于原约束问题的解及乘子,同时提出相应的Lagrangian乘子方法,该方法可执行并具有收敛性。     

求解静态 Stackelberg 决策问题全局优化方法

将静态Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ问题转化为目标函数带有罚函数子项的非线性优化问题的基础上，提出了基于遗传算法求解该问题的优化方法，分析了算法的全局收敛性。示例仿真表明，该算法是有效的。     

基于凝聚函数法的非线性方程组求解

给出了求解非线性方程组问题的一种有效方法,称为凝聚函数法。首先把非线性方程组转化为一个不可微优化问题,然后用一个称之为凝聚函数的光滑函数直接代替不可微的极大值函数,从而可把非线性方程组的求解转化为无约束优化问题,因此可以直接利用现有的无约束优化算法软件求解。在此基础上,给出了相应算法,并做了数值实验,数值实验结果表明了该算法具有收敛稳定,算法简单及计算效率高等优点。     

非凸大系统优化的辅助变量法

提出了一种优化非凸可分离大系统的新方法，该方法通过引入辅助变量，将非凸大系统分解成凸的子系统进行优化，文中举了一个应用本算法解非凸多品种最小费用流问题的实例。     

求解具0-1变量的二级决策问题的基因优化方法

在一类具0-1变量的二级决策问题的基础上,应用罚函数理论将其转化为非线性单级优化问题,研究了求解该问题的基因优化方法。示例仿真表明,该算法是有效的。     

基于可靠性的柔顺机构几何非线性拓扑优化设计的研究

给出了一种基于可靠性柔顺机构几何非线性拓扑优化设计的新方法。其目的是将可靠性分析集成到几何非线性拓扑优化中。首先,建立增量形式平衡方程,采用Total-Lagrange描述方法和Newton-Raphson载荷增量求解技术求解几何非线性的结构响应。其次,考虑几何尺寸及作用荷载大小的不确定性,建立柔顺机构多目标拓扑优化数学模型。目标函数以平均柔度最小和几何增益最大来满足机构的刚度和柔度需求。可靠度的概率约束采用一次可靠度方法计算。目标函数敏度分析采用伴随求解技术,拓扑优化采用SIMP材料插值方法,并用移动渐近方法进行迭代求解。最后以柔顺微夹钳的可靠性拓扑优化为例,说明本文所提方法的正确性和有效性,研究结果表明基于可靠性拓扑优化所得机构比确定性拓扑优化所得机构更合理。     

开式圆柱齿轮传动的优化设计

本文建立了开式齿轮传动优化设计的数学模型,并选择相应的优化方法。若为多级传动时是将有约束的非线性规划问题构造成外点惩罚法的无约束非线性规划问题,用Powell法寻优;若为单级或二级传动时用直接法——复合形法寻优。优化过程中的整数化,可再进行减元寻优法。通过实例计算,获得成功的设计。     

二维物体识别的暂态混沌神经网络方法

给出了一种二维物体识别混沌神经网络的方法 ,该方法采用图匹配方式的二维物体识别可以转化为一个组合优化问题求解 ,根据二维物体识别的能量函数定义式推导出一种新的暂态混沌神经网络模型 (TCNN) ,它采用混沌模拟退火方式求解优化问题 .随着分叉尺度参数的逐步降低 ,TCNN由混沌解逐步稳定在全局最优的解上 ,从而得出该方法优于Hopfield神经网络的方法     

双线性过程的鲁棒数据协调

针对基于鲁棒目标函数的双线性数据协调问题,提出了一种新的算法.首先利用两步法将双线性数据协调问题转化为两个线性数据协调问题,然后利用罚函数法把约束优化问题转化为无约束优化问题,最后给出了Huber函数的等价权,以及利用等价权法求解双线性鲁棒数据协调问题的表达式.在迭代求解过程中考虑了变量的上下限约束.仿真结果表明该方法能有效地求解双线性鲁棒数据协调问题,降低显著误差的影响.     

Nonlinear programming modeling and solution of radar target polarization enhancement

The problem of radar target polarization enhancement is studied. A nonlinear programming model is constructed. Through the analysis via Lagrange multiplier method, this nonlinear optimization problem is equivalently transformed into a zero-search problem of a monotone function and a series of constrained linear optimization problems. Also the derivative properties of the monotone function are discussed.     

基于多目标协同优化算法的卫星结构优化设计

针对卫星系统中多目标、多约束、耗时的结构优化问题,建立了卫星结构的多目标协同优化模型.将协同优化方法与全局多目标优化算法相结合,并针对协同优化方法的缺陷采取一些改进措施,提出了协同优化方法与全局多目标优化算法(CO-PE)组合优化方法.以某卫星结构多目标优化问题为例,在iSIGHT优化软件中对卫星结构进行多目标协同优化设计,通过CO-PE组合优化方法获取Pareto最优解集.优化结果表明,多目标协同优化模型能够简化优化问题的复杂度,基于近似模型的CO-PE组合优化方法具有较好的准确性和高效性,对实际工程中类似的复杂结构优化问题具有一定的参考价值.     

二维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法．该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后利用粒子群算法优化求解，在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调．最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解，排样结果表明该算法是有效的．