二维线性规划问题的非数值算法

提出了一种求解二维线性规划问题的非数值算法，其基本思想是采用分治法，依据直线的斜度及在ｘ和ｙ轴上截距将约束条件分成不同的类，删去多余的约束条件，从而达到简化计算的目的。     

一类多准则决策问题的区间线性规划交互式算法

对于决策方案中的决策指标值为区间数的多准则决策问题提出了一种区间线、性规划交互式算法．     

非线性规划

本文从无约束非线性规划谈起,总结了其最优性条件和求解的一般算法原理,之后又总结了求解二次规划的主流算法——内点算法,最后又简单介绍了求解非线性规划问题的有效方法——SQP算法和SSLE算法。     

非线性规划不用梯度作线搜索的算法及收敛性

首先给出求解无约束规划中步长搜索依赖的几个准则和一个线搜索方法，它们仅利用目标函数值，不依赖于梯度，然后，给出点列整体收敛的充分条件，并建立无约束规划的几个具有整体收敛性的算法。此外，还给出算法超线性收敛的条件，最后将方法应用于求解等式约束规划，产生其整体收敛的不用梯度的可行下降算法。     

一类可化为线性规划的非线性规划模型

介绍了１种解约束为线性，目标函数为若干性线函数的最大值或最小值函数的非线性规划问题的方法，使乐观准则，悲观准则，后悔值则等完全不确定性准则在无穷备选方案决策问题中的应用成为可能，拓展了线性规划的范围。     

关于非线性规划问题的广义Kuhu-Tucker条件

本文我们讨论了弧式拟凸函数仍进一步的性质,并证明了广义的 Kuhu-Tucker 条件对于可微的非线性规划(APQP)也是充分的.     

线性规划的一种算法

本文给出一种用解变量个数较少的线性规划来求解变量太多的线性规划的方法。     

线性规划的原-对偶内点算法数值实验初步

利用原-对偶内点算法的思想,初步给出了该算法的数值例子,对已有结果做了一个重要的补充。     

求解线性规划的一个非内点算法

利用NCP函数和光滑化方法将线性规划的K-K-T条件化为一个光滑方程组,构造了一个非内点原-对偶路径跟踪算法,并分析了其全局及局部收敛性;同时通过计算标准线性规划考题,验证了它的可行性及有效性。     

求解约束规划的一个非线性Lagrange函数

提出了一个求解具有不等式约束的非线性规划问题的非线性Lagrange函数．此函数主要用于解决非凸规划问题．讨论了函数在KKT点的性质,收敛定理表明了在适当的条件下。当罚参数大于某一阈值时,产生的点列具有局部收敛性,并给出了与罚参数相关的解的误差估计．此函数的收敛速度较优于Bertsekas提出的指数函数乘子法．     

非线性约束条件下的SQP可行方法

非线性规划求解问题,一直是人们关心的热点问题。Zhu和Zhang利用对具有不等式约束的非线性规划构造出新的超线性收敛的SQP算法,每次迭代只需解一个二次规划子问题,还可自动修正可行方向以避免Marotos效应,并在较弱条件下保持算法的整体收敛性。研究将Zhu和Zhang工作,推广到更一般具有等式约束和具有不等式约束的非线性规划。     

求解一类非线性规划问题的新途径

给出了一类约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题的一种新的求解方法。首先给出了将其目标函数单调化的一种方法，然后．通过这个方法将这类非线性规划问题转化为等价的单调规划问题，进而利用已有的关于单调函数的凸化、凹化方法，可将其转化为等价的凹极小问题或反凸规划问题以及标准DC规划问题．再利用已有的关于这些规划问题求全局极小点的方法，可以求得原问题的全局极小点。     

基于动态规划的云计算任务调度研究

任务调度作为云计算中的核心问题,其目的是合理分配任务,实现最佳调度策略并且有效地完成任务.首先对当前云计算中任务调度算法进行分析并指出传统算法的不足与缺点,然后提出一种基于动态规划模型的任务调度算法,以任务运行时间最少为优化目标,把任务与数据集群中虚拟机匹配看成为多阶段决策的组合优化.最后在CloudSim进行仿真实验,结果表明,所提算法在满足多用户需求下与max-min和min-min算法相比,在一定数量规模下,任务完成时间减少而资源负载相对均衡.     

基于非线性规划法的船舶浮态计算

提出了利用非线性规划法进行船舶任意倾斜状态下浮态计算的方法，建立了以总复原力臂的绝对值为目标函数，保证排水量等于重量为约束条件，吃水、横倾角及纵倾角为设计变量的优化数学模型．与传统的矩阵方法相比较，该法在每次迭代计算中不需要计算倾斜水线面上的各要素，只需计算倾斜水线面以下的排水体积和浮心坐标，使计算量大大减少．对60000t油船在各种装载状态下浮态的计算，证明了该方法的简便和可靠性．     

基于Petri网的ACDB中规则终止性分析

介绍了基于TG和AG的主动数据库规则分析方法，提出了基于Petri网用EG(execite graph）分析规则的方法。     

求解非线性优化问题的记忆梯度摄动投影算法

利用摄动投影矩阵建立求解非线性约束优化问题的记忆梯度摄动投影下降算法,并证明算法的收敛性,同时给出结合FR、PR、HS参数和拟牛顿方程的记忆梯度摄动投影算法,从而将经典的共轭梯度法推广用于求解约束优化问题。数值结果表明算法是有效的。     

混合整数非线性规划问题的全局最优性条件

近年来混合整数非线性规划问题的应用非常广泛。本文给出了带界约束的混合整数非线性规划问题全局极小点的必要条件,包含连续优化和离散优化问题。同时得到了带界约束的混合整数非线性规划问题的充分全局最优性条件。所针对的优化问题的目标函数只需要是二次连续可微的。如何目标函数的二次的,所得的最优性条件非常容易验证。我们给出了数值例子以说明全局最优性条件的意义。     

改进DNA遗传算法求解非线性多约束规划研究

基于生物DNA信息遗传机理及生物进化规则,给出一种基于DNA编码方法的改进遗传算法,以求解非线性多约束规划问题,原始的选择算子和交叉算子分别被改造为动态选择算子和基因传递算子;算法中还加入了一个新的算子——淘汰算子,分析及算法仿真结果表明,本算法可有效求解该问题。     

线性约束非线性规划的神经网络方法

研究了线性约束的非线性凸规划问题,基于最优性的充要条件,提出了求解它的一个神经网络,该西式能同时求解原问题与对偶问题;利用LaSalle不变原理,证明了该网络是Lyapunov稳定的,并且当目标函数严格单调时,它必不范围渐近收敛于原问题的精确最优解,模拟实验表明,该模型是可行和有效的。