几何规划的简约共轭梯度算法

利用对偶理论将正定式几何规划转化为带有非负约束和线性等式约束下的非线性凸规划,并且将简约梯度算法与共轭梯度算法恰当结合,应用于求解约束正定式几何规划的对偶问题,构造出了求解几何规划的一个有效算法,并在Armijo步长搜索和适当的条件下证明了该算法的收敛性.     

一类几何规划的Frank-wolfe算法

在对偶理论作用下,将约束正项几何规划转变为线性约束下的非线性规划;利用Frank-wolte算法以及几何规划和约束条件的特点,为有多个变量的几何规划构造出了一种有效的间接算法,而且此方法更适用于困难度大于零的几何规划问题,实验表明此方法是可行的.     

几何规划的一种多项式时间算法

利用几何规划的特点，借助于对偶理论，把原始对偶道路跟踪内点算法，推广应用于正定式几何规划并证明了此算法对于无约束正定式几何规划是一种多项式间算法，可以预料，这种算法可推广应用于约束几何规划问题。     

基于不可行内点算法的几何规划优化方法

提出了一种优化算法,用以解决古典正项式原－对偶几何规划问题．在一般假设下,该方法应用原－对偶不可行算法,在一类特殊的受摄动ＫＫＴ 系统中定义了一条原－对偶不可行路径,对于每个规划,都产生一个次可行解,规划问题的原－对偶目标函数值最后分别收敛到原－对偶规划值．算法迭代次数少,还不受几何规划问题艰度大小的限制．文中利用对数转换后目标函数Ｈｅｓｓｉａｎ 矩阵的特殊结构,讨论了算法实现问题．算法效果得到实例计算验证     

拟几何规划的序列GDQ算法及其应用

本文提出的算法是将拟几何规划通过Ｄｕｆｆｉｎ公式等缩并办法化为序列几何规划 去逼近，再将几何规划的对偶问题化为相同约束下对数目标的极大化问题。为此，证 明了这两个问题具有相同的极值点。对于后一问题，采用序列二次规划解法ＧＤＱ 逼近之。所以，对于拟几何规划，实际上采用了序列几何规划对数对偶问题的序列 ＧＤＱ方法进行求解。 将上述算法通过一种特形式的几何规划进行了数值实验，算例表明该方法求解拟 几何规划是高效的。文中对一些结构优化问题进行应用，其中油船横仓壁和舯剖面优 化的效果是显著的。     

一类灰正项几何规划的解法

为了讨论一类系数和指数都是区间灰数的正项几何规划的求解方法,通过对区间灰数适当的白化后将灰正项几何规划转化成通常的正项几何规划,利用正项几何规划的对偶算法求出最优解。以区间灰数的形式给出了该类灰正项几何规划的最优解。丰富了正项几何规划的研究内容,扩展了正项几何规划的应用范围。     

几何规划中修正的DY共轭梯度法

利用几何规划的特点将无约束正定式几何规划问题转化为无约束的非线性凸规划问题.共轭梯度算法是求解无约束非线性规划的一种重要且非常有效的算法之一.在DY共轭梯度算法的基础上为无约束正定式几何规划设计了一种共轭梯度算法.该算法在每一次迭代时,均可保证搜索方向的充分下降性,并在Wolfe线搜索下,证明了算法的全局收敛性.     

正定式约束下广义几何规划的一种线性化方法

几何规划是一类具有特殊形式的非线性规划问题,正定式几何规划问题借助于凸规划问题的求解已基本得到解决.但广义几何规划问题作为一种特殊的(DC)规划,至今没有好的求解方法.利用线性化技术,将正定式约束下的一类广义几何规划问题转化为一列凸规划问题进行求解,构造了正定式约束下广义几何规划的一种新算法,并证明了该算法的全局收敛性.     

利用半无限规划的离散化方法求解半定规划问题

【目的】对半定规划的强对偶定理以及求解半定规划近似解的算法进行讨论。【方法】利用求解半无限规划的近似解的离散化思想,及线性规划的强对偶定理。【结果】得到了半定规划强对偶定理一种新的证明方法以及求解半定规划近似解的离散化算法,给出了该算法的数值实验结果。【结论】为半定规划问题提供了一种新的近似求解算法。     

利用半无限规划的离散化方法求解半定规划问题

【目的】对半定规划的强对偶定理以及求解半定规划近似解的算法进行讨论。【方法】利用求解半无限规划的近似解的离散化思想,及线性规划的强对偶定理。【结果】得到了半定规划强对偶定理一种新的证明方法以及求解半定规划近似解的离散化算法,给出了该算法的数值实验结果。【结论】为半定规划问题提供了一种新的近似求解算法。