等式约束下的共轭梯度算法

为了寻找求解大规模无约束非线性优化问题的一种有效方法,提出了一种等式约束下新的共轭梯度算法,该算法利用广义消去法将约束优化问题转化为无约束优化问题.并证明了该算法具有全局收敛性,同时还证明了该算法在强wolfe线搜索下具有充分下降性.     

约束平面选址问题的蜂群优化算法

蜂群算法具有邻域搜索和随机搜索的性质,鲁棒性强,收敛速度快,在求解函数优化和组合优化问题上,获得了较好结果.对带有区域限制的平面选址问题,该算法运用人工蜂群优化思想,给出了一种新的求解方法.实验结果表明,通过调整算法参数,得到了较好结果,验证了算法的可行性和有效性.     

一个新的共轭梯度类型方法

给出了一种新的求解非线性无约束优化问题的共轭梯度法,证明了该方法对相应的算法具有全局收敛性,同时还证明了该方法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性.并且该算法给出了比较好的数值结果.     

一种布谷鸟-交叉熵混合优化算法及其性能仿真

为了提高布谷鸟搜索算法在求解复杂优化问题时的收敛速度和搜索精度,基于交叉熵方法,构建了一种新的布谷鸟-交叉熵混合优化算法.该算法将基于模型的交叉熵随机优化算法和基于种群的布谷鸟搜索进行有机融合,采用协同演化策略,既提升了混合算法收敛速度,又改善了其全局优化能力.对经典测试函数和PID控制器整定问题的仿真结果表明,新算法具有全局搜索能力强、求解精度高和鲁棒性好等特性,是一种求解复杂优化问题的可行和有效算法.     

一类新合成的共轭梯度算法

结合已有修正的DY共轭梯度方法和修正的HS共轭梯度方法的优点,提出了一种求解无约束优化问题的新共轭梯度方法,证明了该算法具有全局收敛性,同时还证明了该算法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性。     

一种新的非线性共轭梯度法的全局收敛性

给出了一种新的求解非线性无约束优化问题的共轭梯度法,我们证明了该方法对相应的算法具有全局收敛性,同时我们还证明了该方法在强Wolfe线搜索下具有充分下降性.并且本算法给出了比较好的数值结果.     

函数优化问题求解的自适应差分进化算法

针对函数优化问题求解算法存在速度慢、精度低等问题,提出一种函数优化问题求解的自适应差分进化算法.该算法对变异算子和交叉算子进行改进,增强了其寻优能力.对经典的函数优化问题进行仿真测试,结果表明,自适应差分进化算法全局搜索能力强,收敛速度快,可以获得更高精度的函数优化问题解.     

基于分子动理论优化算法的最优潮流计算

最优潮流是一个离散的、非线性化、规模庞大的问题。用传统的方法求解时会存在收敛速度慢、局部收敛等问题。本文用分子动理论优化算法来求解最优潮流。并通过IEEE14节点系统对该算法进行测试,由测试结果可知,该算法收敛精度高、寻优能力强。     

一种遗传算法求约束优化问题的新方法

为了更好的解决约束优化问题,介绍了利用遗传算法求解约束优化问题的一般方法,在分析传统方法的基础上提一种遗传算法求解约束优化问题的新方法,将约束优化问题分成两步:首先不考虑目标函数,把约束优化问题转换为一个约束满足问题来处理,获得一个可行解;然后对目标函数和已满足约束的条件进行优化,最终获得一个最优解。还对该方法在不同问题下作了分析,证明了该方法对求解有约束优化问题有良好性能。     

基于改进信赖域的结构损伤识别方法

提出了基于柔度的最小二乘目标函数,极小化结构实测模态柔度与分析模态柔度之间的误差,将损伤识别问题转化为二次优化问题;采用信赖域方法求解该问题,使优化过程具有更强的鲁棒性和可靠性,同时解决了柔度灵敏度方法应用在复杂结构中的问题。最后,通过某导弹发射台的骨架损伤数值仿真,验证了该方法的可行性和有效性。     

求解组合优化问题的组合遗传算法

构造了求解组合优化问题的组合遗传算法。这个方法的主要优点是优化效果好 ,计算效率高以及通用性。模拟结果验证了该方法的有效性。它能应用到求解许多组合优化问题。     

最佳摄动量法在一维波动方程参数反演中的应用

为了验证最佳摄动量法在偏微分方程参数反演中的有效性，基于最佳摄动量法研究了一维波动方程参数反问题，得出了此类问题的数值解法。通过对具体算例的程序实现和数值计算，并结合形象化的图表和图形，验证了最佳摄动量法解决此类问题的有效性和可行性。     

三维位势快速多极虚边界元最小二乘法

将快速多极展开法(FMM)和广义极小残值法(GMRES)结合于三维位势问题的虚边界元最小二乘法,使求解方程的计算量和储存量与所求问题的计算自由度数成线性比例;欲达到数值模拟大规模自由度问题的目的.基于位势问题虚边界元最小二乘法的数值求解格式,将对角化和指数展开系数的概念引入到常规的快速多极展开法中,将三维位势问题的基本解推导为更适合于快速多极算法的展开格式,并用广义极小残值法求解方程组,旨在达到进一步提高效率且仍保证较高计算精度的目的.数值算例说明了该方法的可行性,及计算效率和计算精度.     

非径向DEA方法在技术效率测算中的应用

将DEA方法应用于技术效率测算,与参数测算方法相比更加准确、简便、灵活,应用范围更广,但基于径向技术距离函数的传统方法存在测算角度单一、投入(产出)常常不能径向逼近生产前沿面等问题。非径向DEA方法运用定向技术距离函数,投影方向具有一般性,而且同时考虑投入和产出两个方面,将其应用于技术效率测算对技术效率测算。理论的完善、应用领域的拓展具有重要意义。     

画法几何角度问题的锥面解法

在画法几何图解作图中,涉及角度求解的问题较多.由线、面倾角锥面求解的空间分析得出锥面求解画法几何角度问题的一般方法.通过基本问题和综合问题的实例图解,证明该方法既可简化作图过程,又可解决一些常规方法难以解决的问题,同时图解过程的空间分析也有助于学生空间想象力和空间思维能力的培养.     

求解一类二阶边值问题的Adomian分解方法

利用Adomian分解方法近似求解一类产生于物理问题中的二阶障碍边值问题,并给出实现该方法的数值例子,以验证该方法的有效性.     

一种提高样品放射性活度测量准确度的新方法

在使用高纯锗γ谱仪测量样品的放射性活度时,探测器对γ射线的探测效率是影响测量准确度的一个重要因素.目前使用的两种得到探测效率的方法——标准样品法和蒙特卡洛法,因为各自的局限性,都存在一定的系统误差.结合两种方法,提出并建立了一种能够消除前两种方法系统误差,获得更准确的探测效率的新方法,即用蒙特卡洛方法计算待测样和标准样的探测效率的比值,再乘以实验测量得到的标准样的探测效率,得到待测样品的探测效率.所建方法的正确性通过蒙特卡洛软件计算的模拟实验得到了验证,并证明了新方法能够完全消除标准样品法的系统误差,并且在绝大多数情况下消除了蒙特卡洛法的系统误差.     

求解Toeplitz矩阵特征值反问题的不精确牛顿方法

研究了求解大型Toeplitz矩阵特征值反问题的数值方法。用迭代方法(内迭代)求这些线性方程组的近似解,给出了求解大型Toeplitz矩阵特征值反问题的不精确牛顿方法。该方法可避免牛顿方法的“过度求解问题”,改进牛顿方法的有效性。数值结果表明不精确牛顿方法优于牛顿方法。     

行星齿轮传动效率计算方法再探

本文介绍一种计算行星齿轮传动效率的新方法,用该法解题,显得思路清晰,运算简捷,不易发生差错。     

多种车流网络到单种车流网络的等价变换

本文讨论了多种车流网络到单种车流网络的等价变换方法。在实际的运输问题中,常会遇到多种车流的问题,采用了本方法之后,可使问题的解决变得较为简便,从而也提高了计算的效率。文中首先讨论了两种车流的情况,然后也述及一般情况,最后给出了两种车流的实际算例。