单纯形的加速算法

该文提出了能有效加快收敛速度的修改单纯形算法。在原单纯形算法的基础上增加了一种新的反射方向的计算方法；用“映射单纯形”方法代替“单纯形顶点代换”方法；有选择地采用“单纯形压缩”计算。计算结果表明，修改单纯形算法对初值的适应范围更宽，收敛速度更快，收敛次数从50—100次降低到30次左右，可以避免迭代过程中的单纯形退化现象。     

一个改进的非线性单纯形算法

提出了非线性单纯形算法的修改算法．在原单纯形算法的基础上结合线性搜索算法；用线性搜索方向最优点代替原算法的反射点；修改后的单纯形算法能加快收敛速度．     

关于“线性规划的符号跟踪算法”的注记

指出“线性规划的符号跟踪算法”实际上是第一阶段单纯形算法的一种变式,所获得的初始基有4种可能情况,并通过反例进行了说明。由此初始基出发,为使符号跟踪算法能正常运行下去,对该算法的步骤作了修正和补充。为了进一步验证符号跟踪算法的计算性能,通过MATLAB编程在计算机上实现大规模数值试验。结果表明,与经典单纯形算法相比,符号跟踪算法平均每次迭代花费更多的执行时间,计算效率较低。     

一种高效混合遗传算法

针对基本遗传算法在优化应用中遇到的诸如局部搜索能力差、计算量大、对较大搜索空间适应能力差和早熟收敛等问题，将传统的单纯形搜索算法与遗传算相结合，提出了一种混合遗传算法，并在算法中增加了小生境淘汰运算和加速循环操作，典型测试函数数值算例验证表明，主方法不但可以有效地克服基本遗传算法的上述缺陷，而且计算速度和计算精度都有显著提高。     

目标超平面上的一种对偶单纯形算法

提出求解第一阶段线性规划问题的对偶单纯形算法.首先,将具有最优值的辅助目标函数作为新约束加入第一阶段问题中;然后,以该约束所在行为枢轴行进行旋转变换产生辅助超平面上的一个极顶点,如果这个点可行,第一阶段对偶单纯形算法结束,否则,迭代固定在辅超平面上极行;接下来,以右手项取负值的所有约束之和为目标(约束),通过对偶迭代使右手边的值单调增加,同时保持右手项为非负的约束仍然可行,一旦右手边取负值的约束变为可行,就将其从目标约束中删除,直至获得一个可行解或者得到原问题无可行解的结论;最后,从NETLIB和MIPLIB测试数据库中选取一些标准的中大规模算例,通过MATLAB编程在计算机上实现数值试验,初步计算结果表明与经典单纯形算法相比,提出的算法在大部分问题上使用更少的迭代次数和执行时间,因而具有更高的计算效率.     

线性规划若干问题的实例说明

用实例对线性规划中诸如退化和循环问题、单纯形算法中的问题和对偶问题最优解在原问题最优单纯形表中的位置问题等若干问题进行了说明     

单纯形算法在RH过程控制模型中的应用

RH过程控制中合金化的计算是一个很重要的问题,在保证获取目标产品性能的同时,要尽量使添加合金的费用最低。采用线性规划中的单纯形算法进行合金化计算,结果达到了预期目标。     

二分单纯形算法中子规划的改进

二分单纯形算法中,线性规划问题的最优解是通过求解一系列子问题来实现的,本文针对二分单纯形算法中的子规划问题作进一步研究,提出了一个新的了规划问题来改善问题的不可行性,并确定出了相应的主元旋转规则,给出了相应的子算法,同时进行了数值实验,实验结果表明,调用新子算的二分法与原始二分法相比,迭代次数和计算时间均有所改善,可视为原始二分算法的一种改进算法。     

基于单纯形法进行局部优化的人群搜索算法求解绝对值方程

设计一种利用单纯形法进行局部优化的人群搜索算法求解一类形如Ax-|x|=b的不可微绝对值方程的新算法. 该算法通过引进单纯形算法, 提高基本人群搜索算法的局部搜索能力, 增加跳出局部最优解的概率, 从而有效改进人群搜索算法在计算后期易陷入局部最优的缺点. 实验结果表明, 该算法在求解绝对值方程时, 计算精度高、 鲁棒性能好.     

目标函数含绝对值的一类分式规划问题

讨论如下形式的目标函数含绝对值的一类分式规划问题max z=((n∑i=1) ci |xi|+p)/(n∑i=1) di|xi|+q)s.t.Ax=b,ci,di,p,q∈R,A是m×n矩阵,x=(x1,x2,…,xn)T,b=(b1,b2,…,bm)T.一般情况下,用单纯形类算法的相邻极点迭代方法不能求解该问题.本文证明在一定条件下,单纯形类算法能够求出此类问题的最优解,以及在某些条件下,不能应用单纯形类算法进行求解.     

模拟退火法用于电压稳定分析

为了提高用于电压稳定分析的非线性最优化方法的效率,提出了将模拟退火法和单纯形法相结合求解非线性最优化问题的新算法,避免了在全局最优点附近的大量低效搜索,提高了模拟退火法的计算效率。应用这种新算法求解静态电压稳定极限,用５节点系统进行验证得到了满意的结果。求解静态电压稳定极限问题可以等效为含有非线性等式约束和不等式约束的非线性最优化问题,采用内点法将不等式约束问题转化为等式约束问题,再通过引入罚函数转化为无约束最优化问题,然后应用本算法进行计算,结果表明新算法是有效的。     

利用修正影射法求组合KdV方程新的精确解

构造了非线性波动方程新形式的Jacobi椭圆函数展开解,据此应用修正影射法求解组合KdV方程,得到新的精确解,包括Jacobi椭圆函数解、孤子解和三角函数解。该方法可以应用到其他非线性方程或方程组的求解。     

Logistic自记忆模型在国民经济预测中的应用

运用改进单纯型法、Logistic自记忆模型对国民经济进行预测,并与钟建生等的预测结果进行比较.结果表明:改进单纯型法优于线性变换法;Logistic自记忆模型优于Logistic模型.该研究为各行各业的预测提供了一种新的思路和方法.     

一种线性规划问题单纯形法的改进算法

目的降低用单纯形法求解线性规划问题时计算机的运算量和存储量。方法基于高斯消元法和试算法的思想,在不用引入人造基的前提下,对算法进行改进。结果提出了一种改进的算法,并对算法进行了详细的分析。结论该算法能有效的避免循环,数值试验表明了该算法的有效性。     

mKdV方程的一类新的精确孤立波解

目的以mKdV方程为例,研究非线性偏微分方程精确孤立波解的求解新方法。方法通过引入新的行波变换ξ=κv+t,v=v(x,t),主要利用改进的Tanh函数展开方法与齐次平衡法。结果与结论获得mKdV方程形式更为丰富的新的精确孤立波解,并证明了改进的Tanh函数法在求解非线性发展方程新的精确解方面的有效性。该方法也适用于其它的非线性发展方程(组)。     

格雷码混合加速遗传算法及其性能分析

通过在格雷码遗传算法进化过程中加入单纯形法学习算子,并利用格雷码遗传算法和单纯形法所得到的优秀个体群,作为变量新的变化范围,逐步缩小搜索空间,自动向最优解收缩,提出了求解非线性规划问题全局解的一种快速算法--格雷码混合加速遗传算法(GHAGA).为了在可行域内能得到全局最优解,在参数的定义域内投放了大量的均匀随机初始点作为初始群体.给出了GHAGA算法实施的详细步骤,建立了GHAGA相应的收敛定理,并分析了该算法的全局优化性能.理论分析和数值模拟表明,GHAGA具有精度高、收敛速度快的特点,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的较好的非线性规划方法.     

改进的模拟退火算法及其在正交偶极子各向异性反演中的应用

正交偶极子各向异性反演中一般采用快速模拟退火算法(VFSA)。为了提高VFSA算法的分辨率,提出了一种改进的VFSA算法,此算法需结合局部优化算法,即在VFSA算法的每一循环中随机产生3个点,然后运用单纯形算法进行局部寻优,所得最优解作为下一循环的初始点继续下一循环。使用改进的VFSA算法处理了大庆某井的正交偶极子声波测井数据,并将该算法与传统的VFSA算法的处理结果进行了比较。结果表明,改进的VFSA算法比传统的VFSA算法具有更好的收敛特性。若合理地选择计算参数,则改进的VFSA算法的速度下降并不明显。     

非线性方程的五阶解法(英文)

目的构造一类新的解非线性方程的五阶解法。方法运用修正的牛顿迭代法。结果构造出五阶修正的迭代方法。结论与牛顿迭代方法和其他迭代方法相比,收敛阶数和计算效率均有提高。     

一种计算平衡相图的新方法

列举了当前国际上一些主要相图计算程序的数值计算方法，即牛顿－拉夫森迭代法和单纯形法，分析了这些方法的优缺点，并提出了一种新的计算方法，该法既具有解几个变量的非线性方程组的牛顿－拉夫森法的优点，也具有可优化体系自由能的单纯形法的优点，并且避开了上述两法在计算相图的不足之处，该法适宜于寻求复杂二、三体系的稳定解。     

强非线性系统频响函数分析

用改进的ＬＰ方法将强非线性系统变换成一个具有小参数的系统,用多尺度法求出了变换以后的系统的频响函数,频率可以在所需范围内变化参４