求全局最优化问题的一类填充函数

讨论求全局最优化问题的填充函数算法,构造了一类一般形式的填充函数,已有的若干填充函数都是它的特例．该类填充函数仅有一个参数,容易计算,相对传统填充函数,它在参数较小时就能保持其填充性质．     

全局最优化问题的填充函数算法

填充函数法是由Ge R.P.教授在1990年提出,该类算法是求解全局最优化问题的一种重要的确定性算法。本文受以前学者工作的启发,提出了一个新的无参数填充函数算法,并对其进行了数值试验,试验结果验证了该填充函数算法是有效的。     

一个新的全局最优化问题的填充函数

提出了应用于非光滑无约束全局最优化问题的填充函数法.对填充函数进行了扩充和改进,提出了新的适应于非光滑情况下最优化问题求解的填充函数,并构造算法.数值分析表明,所提出的算法是可行的、有效的.     

多极值全局最优化问题的辅助函数法(英)

对于多极值全局最优化问题的目标函数构造了辅助函数并给出了基于辅助函数的下降算法、数值计算结果验证了该算法的有效性。     

利用全局优化打洞函数的粒计算方法

打洞函数法是一类有效的确定性全局优化方法,通过打洞函数可以评估不同的粒度空间.利用全局优化方法构造粒化算法,并在改进打洞函数的概念后给出了一个易操作的单参数打洞函数及粒化算法,数值实验表明所给粒化算法是有效的.     

解全局优化问题的一个单参数填充函数

为找到全空间上求解无约束全局最优化问题更有效的填充函数法,给出了一个新的填充函数。研究了此填充函数的相关性质,提出了一种新的算法,数值计算结果表明,此算法有效可行。     

求解全局优化问题的填充函数法

全局优化问题在许多工程和实际生产中有着广泛的应用,对其方法的研究是当前优化理论方面的一个热点。本文主要研究涉及多峰函数的无约束全局优化问题的方法,以期对解决实际问题提供算法帮助。通过构造一个新的不含指数项的填充函数求解无约束优化问题的全局最优解,首先给出了该填充函数的定义,其次分析了这种填充函数的一些解析性质,设计了一种涉及这种填充函数的算法,最后给出了数值测试例子;与存在的算法的数值试验比较表明,该文提出的算法是有效的。     

一个无参数的填充函数算法

笔者通过对全局最优化问题填充函数算法的研究，提出了一个新的无参数填充函数W（x，x*），它克服了含参数填充函数存在的缺陷，并且它是目标函数的一个明确表达式。数值试验结果表明该填充函数算法是有效的。     

全局优化问题的无参数填充函数法

通过对全局优化问题的填充函数算法的研究,克服了填充函数P（x,x^＊,γ,ρ）和P（x,x^＊）存在的缺陷,构造了2个连续的无参数填充函数W（x,x^＊）和W（x,x^＊）,并证明了它们满足填充函数的定义。数值试验的结果表明,新的填充函数算法对于求解全局优化问题是有效的。     

一个新的求无约束全局优化的填充函数

根据Zhang对填充函数的新的定义给出了一个新的求无约束全局优化问题的填充函数,并根据这个填充函数提出了相应的填充函数算法。数值试验表明此算法是有效可行的。     

全局优化的两参填充函数算法

本文给出了一个新的填充函数,并且利用所构造的填充函数得出了大量的算例,通过算例可以说明所构造的填充函数的有效性。     

全局优化的两参填充函数算法

本文给出了一个新的填充函数,并且利用所构造的填充函数得出了大量的算例,通过算例可以说明所构造的填充函数的有效性。     

无约束全局优化的一个新凸填充函数

对连续的非线性全局最优化问题，给出了一个新的凸填充函数，该函数带有两个容易调节的参数，它克服了原有的凸填充函数在计算上的不足之处；在讨论了所给出的凸填充函数性质的基础上，提出了一种求解连续无约束全局极小化问题的一种新的凸填充函数算法。     

寻求全局最优解的一个新的填充函数

该文通过构造一个新的填充函数来寻求一般无约束问题的全局最优解，且提出了所给填充函数的几个分析性质，并设计了一个填充函数算法．数值试验表明，该文的方法是有效的．     

总体优化一个填充函数算法的改进

对求解无约束总体优化问题的填充函数算法〔２〕作适当改进,使得新的填充函数算法无须对问题的局部极小解个数作假设,且填充函数中参数的选取不依赖于局部极小解谷域的半径．     

求解全局优化问题的填充函数法

给出一类基于目标函数和变量与极值点距离平方的填充函数, 应用此函数可从一个极小值点出发, 找到函数值小于此极值的另一极值点; 证明了适当选取参数r可使函数达到总体极小值而非鞍点值或极大值, 并给出了具体的算法步骤及算例.     

一个基于填充函数的全局优化算法及力学应用

为解决带有区间约束且在该区间内自变量连续的全局极小问题,引入了一个以填充函数思想为基础的新的全局优化算法.针对该算法,建立了其相应的数值迭代格式.数值试验和力学应用的结果均表明:该算法稳定性强,优化结果的可靠度高,具有好的全局搜索能力.