基于混合校正内点法的最优潮流

提出了一种混合校正的内点法.该方法有效结合了预测校正和中心校正方式,在预测校正过程中通过动态选择校正方向在总的牛顿方向中的比例来优化搜索方向,以改善中心校正的效果,进而加快了整个算法的收敛速度.通过IEEE 57、IEEE 118、IEEE 300和3个实际系统的仿真计算表明,与多中心 校正内点法相比,此算法能以更少的迭代次数和计算时间快速收敛.此外,计算结果还表明,该算法比传统的预测 校正内点法及其衍生的内点法更具有鲁棒性.     

求解线性约束凸规划问题的预估校正内点法

提出一个求解线性约束凸规划问题的预估校正内点法,方法对初始迭代点的可行性没有任何要求,并证明了所给方法等价于1阶拢动复合牛顿法,且给出了一些数值试验结果。     

具有混合约束线性规划问题的一个内点算法

对具有线性等式和不等式约束的线性规划问题给出了一种内点法,利用寻优方向选择参加投影矩阵计算的约束,使少部分约束参加运算,从而减少了问题的求解规模,有效地提高了求解速度,同时也节省了存贮量。     

线性规划内点算法的若干收敛性问题

对于线性规划问题 ｍｉｎ｛ｃтｘ｜Ａｘ≥ｂ，ｘ≥０｝，印度学者 и．Ｋａｒｍａｒｋａｒ于 １９８４年发明 了一种新的内点算法，它的时间复杂性为Ｏ（ｎ３．５Ｌ２），其中ｎ为问题的变量个数，Ｌ为输 入中的二进制位数。其后又出现了多种变形方案，如原始型和对偶型内点算法等等。本 文主要讨论它们的收敛性问题。关于Ｋａｒｍａｒｋａｒ算法，证明了当原始线性规划问题无有 限最优解时算法也可以收敛。关于原始型和对偶型内点算法，给出了它们的基本性质以 及若干收敛性结果。     

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。     

线性规划中预测-校正内点算法的改进(英文)

研究线性规划中预测一校正内点算法的改进，获得了复杂度0（nL），进一步地，在校正部不仅把迭代点重新置于一个小邻域中，而且降低了对偶间隙。     

线性规划的一类广义逆问题

对文[1]提出的线性规划广义逆问题，给出了其解集和最小调整解的数学模型。     

用广义正交投影矩阵求解线性规划

对线性规划的内点算法，文[1，2]均使用正交投影矩阵，这就要求约束条件的系数矩阵行满秩，同时内点法要求迭代点始终为内点，在算法终止时所得到的点在理论上只能是一个近似最优解．利用广义正交投影矩阵，我们获得了求解解线性规划的可行下降方向，这样不仅可以放宽系数矩阵行满秩的条件，而且得到的迭代点可以不是内点，因迭代过程穿过区域内部和区域的边界面的相对内部，在理论上确保了最优解为精确解，并证明该算法在有限步终止。     

二阶锥规划的预估校正内点法

研究二阶锥规划的预估校正内点法.该算法在预估步将中心路径的邻域放大两倍,使得沿着迭代方向可以让对偶间隙有一个较大的缩减,而在校正步采用修正的牛顿方向,使得校正步不仅将迭代点重置于一个更小的邻域,同时还对对偶间隙有一个常数因子的缩减.证明了算法只需迭代O(nln(x0Ts0/ε))次就可找到问题的ε-近似解.     

凸二次规划的不可行内点算法

给出了一个求解凸二次规划的不可行点内点算法，算法的初始迭代点为非负不可行内 ，证明了算法的全局收敛性。该算 法可以看作是Ｋｏｊｉｍａ算人关于线性规划算法的推广，也可以看作是Ｍｏｎｔｅｉｒｏ等人关于可行内点算法的推广。     

凸规划的一个内点算法

对于含线性约束的凸规划问题，本文给出了一个内点算法，并且证明了算法经过Ｏ（ｎ￣（０．５）｜ｌｎε｜）步迭代后，原始一对偶间隙必小于ε，整个算法的复杂度为Ｏ（ｎ￣（３．５）｜ｌｎε｜）．特别的，如果目标函数为凸二次函数或者线性函数，则得到相应的多项式算法，其算法复杂度为Ｏ（ｎ￣（３．５）Ｌ），其中Ｌ为相应问题的输入长度．ε取做２￣（－Ｌ）．     

求解线性规划问题的一种新方法

本文介绍一种求解线性规划问题的新方法,该方法的特点是初始基不必是可行基。     

二次规划的内点算法

介绍了二次规划内点算法的一些最新研究成果，选择了几个有代表性的算法加以分析研究，从而对二次规划的内点算法做出了一个整体概述。     

一类线性规划问题的图上作业法解法

本文给出一类线性规划问题AX=b { X≥O min sum from j=1 to ∞(c_1/x_1/),用图上作业法方法解这类问题,并且处理了退化情况。     

求解大型线性规划的无约束化方法

在本文中,基于对偶理论,把线性规划变成了求解一个凸函数的无约束极小化问题。然后利用共轭梯度法求解该问题,在这个共轭梯度法中,采用了一个非常有效的一维搜索技术。理论分析和数值实验表明在一般条件下,该方法仅需要O(n)次迭代。这里n是变量个数。     

控制系统的稳定条件与线性方程组的反问题

一类控制系统绝对稳定的充要条件涉及一个线性方程组Ax=b的反问题。本文用矩阵分解法给出该反问题在正定矩阵类及正交矩阵类中的通解。这种方法简单灵活、不涉及线性空间的结构,从而容易在计算机上实现。     

求解一类Goursat问题的变分迭代法

应用变分迭代法来求解一类线性Goursat问题,可以得到快速收敛于精确值的序列,计算结果说明了本方法的有效性。