航天测控调度模型及其上界求解算法

通过分析航天测控调度问题的测控需求,建立了航天测控调度0-1整数规划模型,运用拉格朗日松弛方法对模型中的任务约束和设备约束进行了松弛,运用次梯度优化算法求得了拉格朗日对偶问题的上界.最后,通过对两个场景的试验分析,证明了次梯度优化算法所得上界的有效性.     

基于最大化能效的海上中继通信频谱分配算法

为提升海上无人艇编队多跳中继网络整体能效, 降低中断发生概率, 提出一种基于最大化能效的分布式多跳中继频谱分配算法。为将节点间通信中断概率控制在阈值范围内, 首先对莱斯衰落信道进行分析, 计算满足需求的最低发射功率; 之后计算所需最多子载波个数, 引入异步分布式定价算法选取备选子载波组; 而后通过求解KKT条件, 利用次梯度法从备选子载波组中选取子载波并分配功率, 求得优化分配的次优解; 最后在系统可靠性与能效等方面进行仿真分析, 验证了所提算法的有效性。     

考虑订购成本的多目标一维下料优化模型

研究多供应商选择的一维多母材下料问题.基于企业经营过程全局最优化要求,建立了多供应商采购与一维多母材下料协调优化模型,最小化母材购买成本,订购成本及作业准备成本.用拉格朗日松弛技术对有关约束进行松弛和模型分解,设计基于列生成法、分枝定界和次梯度算法的混合启发式算法.该算法由两部分组成,分别用于求解一维多母材下料子问题和多供应商采购子问题.最后,通过随机产生的180个算例,验证模型合理性与算法的有效性.     

基于拉格朗日松弛和次梯度法的网络故障定位新方法

在分析当前主要的非确定性故障定位方法基础上,提出了一种新的网络故障定位方法.该方法通过在现有二分图故障传播模型中加入虚假故障因素,提出改进的二分图故障传播模型,在该模型基础上,将故障定位问题转化为一个0-1规划的最小化问题,然后利用拉格朗日松弛和次梯度方法对问题进行求解.与现有的主要故障定位方法相比,该方法不仅具备检测系统中虚假告警的能力,而且能有效地降低故障定位时间.仿真实验表明,该方法准确率高,诊断速度快.     

Approximate subgradient projection algorithm for convex feasibility problem

An ε-subgradient projection algorithm for solving a convex feasibility problem is presented. Based on the iterative projection methods and the notion of ε-subgradient, a series of special projection hyperplanes is established. Moreover, compared with the existing projection hyperplanes methods with subgradient, the proposed hyperplanes are interactive with ε, and their ranges are more larger. The convergence of the proposed algorithm is given under some mild conditions, and the validity of the algorithm is proved by the numerical test.