向量多项式优化问题的数值方法

向量多项式优化问题中的目标函数和约束条件都是由多项式描述的.先将多目标多项式函数分别通过主要目标法、线性加权和法和理想点法等转化为单目标多项式函数,再利用Lasserre松弛方法求解该多项式优化问题,从而得到原向量多项式优化问题的弱有效解或有效解.数值实验结果表明该数值方法是有效的.     

结合区间和符号方法的多变元多项式的混合全局最优化方法

提出了一种求解带边界约束的多变元多项式全局最优解的混合方法.混合是指在优化的过程中结合了区间方法、符号方法和数值方法.一方面通过区间方法在舍入误差存在的情况下得到包含最优解且满足要求的任意小区间;另一方面通过符号方法解决当Jacobi矩阵在区间内某点奇异时区间牛顿法无法验证驻点的存在性与惟一性的问题;同时,利用数值优化方法(如BFGS方法)来有效克服区间方法运算速度慢的缺点.此外,文中的算法非常有利于并行化,因此可以进一步提高算法效率.     

非线性标量化函数与向量优化问题

定义了一类与可变锥结构相关的非线性标量化函数,利用这类标量化函数,把具有可变锥结构的向量优化问题转化为数值优化问题,并证明向量优化问题的有效解或强有效解与非线性标量化函数的最优解或严格解是等价的.     

基于优化最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模分析

数控机床热误差是降低加工精度的主要因素之一.针对热误差建模问题, 结合布谷鸟算法的随机莱维飞行机制和最小二乘支持向量机结构风险最小化与线性规划等优点, 提出基于布谷鸟算法优化最小二乘支持向量机的热误差建模方法.在最小二乘支持向量机将低维非线性问题转化为高维线性问题时, 构建了混合核函数.同时,采用布谷鸟算法对最小二乘支持向量机惩罚因子γ、核宽度参数σ和混合核权值λ进行了优化.以GMC2000A机床为实验对象, 分别对热误差数据进行了聚类分析和建模分析.通过误差预测对比分析得出结论, 基于布谷鸟算法优化混合核最小二乘支持向量机建立的误差模型取得了良好的预测效果, 且明显优于BP神经网络模型和未优化的最小二乘支持向量机模型的预测效果.     

解多项式双层规划最优解的参数化方法

给出解多项式双层规划最优解的参数化算法.以上层变量为参数,对双层规划下层利用参数化方法求解;得到合理反应集代入上层,使双层问题转化为多项式规划求解.证明了算法的收敛性,数值例子表明算法是可行的.     

不同准则下的线性支持向量机回归模型

由于标准的支持向量机算法需要解一个二次规划问题,当训练样本较多时,其运算速度一般很慢,为了提高运算速度,根据不同的准则,提出了基于核函数的3种支持向量回归模型.基于使残差的平方和为最小准测的模型转化为解线性方程组运算,只需要矩阵乘积与求逆运算;基于使残差的最大绝对值为最小准则和使残差的绝对值之和为最小准则的2个模型转化为线性规划问题,并给出了线性规划的对偶问题.实验结果表明了该方法的有效性,且计算量明显降低.通过实例,对高斯径向基核函数和多项式基核函数进行了比较与分析,高斯径向基核函数的精度比多项式基核函数高.对高斯径向基核函数和多项式基核函数的不同参数也进行了比较和分析.     

求解对称张量广义特征值的非单调自适应信赖域法

将张量广义特征值问题转化为单位超球上的齐次多项式优化问题,利用投影思想,结合自适应技术,提出了自适应信赖域法,进而求得张量的极大(极小)广义特征值,证明了该算法的全局收敛性,并给出了问题最优解的二阶必要性条件.数值实验表明该算法是有效的,在广义特征值问题退化为Z-特征值问题时,与已有结果的数值比较表明本算法更为有效.     

改进混沌优化算法在水电站水库优化调度中的应用

为提高多维目标函数全局最优解的计算精度,提出了一种改进的混沌优化算法(MCOA).利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性进行全局寻优;通过引入解向量的优选,将解向量定位到最优解的附近,从而找出全局最优解.最后将该算法应用于水电站水库优化调度问题,并进行仿真计算,计算结果验证了算法的有效性.MCOA原理简单,易于编程实现,具有较大的实用价值,为求解水电站水库优化调度问题提供了一种有效方法.     

多项式约束优化问题的一种新方法

针对带多项式不等式约束和多项式等式约束优化问题,提出了一个新的求全局最优解的方法:首先将其不等式约束转化为等式约束,然后按K-T条件将其化为解方程组问题,再利用软件包wsolvc求出方程组的解,从而获得原问题的全局最优解.实例计算表明,该方法在解这类优化问题时,是简明和行之有效的.     

带时间窗车辆路径问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法.实例计算及与遗传算法比较的结果表明:应用混合粒子群算法可以快速地求得带时间窗车辆路径问题的优化解;该算法是一种求解离散组合优化问题的有效方法.