非凸全局最优化的一种凸化、凹化方法

给出了一种凸化、凹化变换,将一个严格单调函数转化为一个凸或凹的函数;给出了一种凸化和凹化变换,在约束函数都是单调递减时,将一个既不单调凸也不是单调凹的目标函数转化为一个凸和凹函数;最终,将原始问题转换成一个凹极小问题或反凸规划问题来求得其最优解.     

一类全局优化问题的新的凸化、凹化法

对于目标函数非凸非凹,而约束函数具有凹、凸性的非线性规划问题,本文提出了一种新的凸化凹化法。把目标函数直接凸化、凹化,再把原问题转化为反凸规划问题或极小化问题或标准D.C.规划问题,从而求得原问题的全局最优解。     

非线性规划的一种新的凸化、凹化变换

给出了非线性规划问题的目标函数的一个新的指数型凸化、凹化变换公式.     

单调优化的一种新的凸化、凹化方法

单调优化是指目标函数与约束函数均为单调函数的全局最优化问题.本文对严格单调函数提出一种新的凸化、凹化方法,进而将单调优化问题转化为等价的凹极小问题或反凸规划或标准D.C.规划问题.     

一类非线性规划问题的凹化

我们将一个非线性规划问题转化为等价的凹极小问题、或反凸规划问题或标准DC规划问题的方法称为非线性规划问题的凸化、凹化方法．非线性规划的凸化、凹化方法是全局极小化问题中的一种比较有效的方法之一．本文将对一般的一类约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题给出其目标函数的一个凹化方法．     

非线性规划的单调化方法

对一类约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题,给出了将其目标函数单调化的一种方法.通过这些方法可将这类非凸非单调的非线性规划问题转化为等价的单调规划问题,进而再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、或反凸规划问题或标准D.C.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.     

一类数学规划问题的新的凸化和凹化方法

给出了满足一定条件的数学规划问题的一个新的凸化、凹化方法,从而将这一类规划问题转化为等价的凹极小问题,再利用已有的算法求解该问题。     

基于一种新的γ-扩张凹极小化问题的割平面算法

首先,介绍凹极小化问题的有关内容及割平面算法的思想.然后,给出一种变上限函数积分法,并利用该积分法来求解凹极小化过程中γ-扩张的γ数.新算法在有限步内得到原问题的一个近似最优解,且算法的近似最优解为全局最优解.最后,通过数值试验证明了新算法是可行有效的。     

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。     

B-(p,r)-预不变凸规划的Wolfe对偶问题与极小化问题

B-(p,r)-预不变凸函数是一类新的广义凸函数,它是B-(p,r)-不变凸函数的推广.本文讨论了B-(p,r)-预不变凸函数的一些性质;然后利用B-(p,r)-预不变凸型函数建立了目标函数和约束函数均可微的多目标规划问题的Wolfe型对偶,证明了目标函数和约束函数在B-(p,r)-预不变凸型函数条件下的弱对偶,强对偶和严格逆对偶定理;最后给出了B-(p,r)-预不变凸函数在关于目标函数的极小化问题中的两个重要应用,即建立目标函数在B-(p,r)-预不变凸函数条件下的极小化问题(P),证明了它的局部最优解是全局最优解,它的解集是P-不变凸集,且得出如果问题(P)存在最优解,则最优解唯一.本文结论具有一般性,推广了涉及预不变凸函数、B-预不变凸函数和(p,r)-预不变凸函数文献的一些结论.     

单调化与极大熵相结合解非单调规划问题

对约束函数单调而目标函数非单调的规划问题,给出了目标函数的一种新的单调化变换公式.先引入极大熵函数,将多个约束的非线性规划问题,转化为只含一个约束的规划问题.再将转化后的只有一个约束的规划问题转化为一个单调规划问题,并证明了其等价性.     

用迈克尔逊干涉仪实现各种等厚干涉

将迈克尔逊干涉仪中一个平面反射镜换为凸面反射镜或凹面反射镜,将两平面镜同时换为凸面反射镜以及将一个换成凸面镜,一个换成凹面镜等不同情况,分析和探讨用迈克尔逊干涉仪实现的各种等厚干涉的条纹特征.     

Objective Variation Simplex Algorithm for Continuous Piecewise Linear Programming

This paper works on a modified simplex algorithm for the local optimization of Continuous Piece Wise Linear(CPWL) programming with generalization of hinging hyperplane objective and linear constraints. CPWL programming is popular since it can be equivalently transformed into difference of convex functions programming or concave optimization. Inspired by the concavity of the concave CPWL functions, we propose an Objective Variation Simplex Algorithm(OVSA), which is able to find a local optimum in a reasonable time. Computational results are presented for further insights into the performance of the OVSA compared with two other algorithms on random test problems.     

传感器网络中节点调度的优化方法

为了研究在使用节点调度的传感器网络中,多个约束条件下如何提升网络生命周期问题,分析了覆盖率、信息感知延迟和信号冲撞率之间的关系.进一步证明在多约束条件下的节点调度问题可转化为一个凸优化问题,并利用凸优化问题求解方法获得保证网络生命周期最大化的子集分配方案和所需的节点部署密度.提出了在限定网络覆盖率和信息感知延迟以及无线信号冲撞率的前提下,达到网络生命周期最大化目标的优化问题,并使用凸优化的方法解决了该问题.给出了在不同性能指标条件下传感器网络的子集分配方案,实现了约束条件下网络生命周期的最大化.     

一类具有凹凸性的混合单调算子的公共不动点定理

文章运用单调迭代技巧证明了一类具有凹凸性的混合单调算子对的公共不动点的存在性和惟一性.