双凹规则的一种分枝定界算法

利用支定界技术构造一个求解双凹规则问题的整体最优解算法，并进行了收敛性分析。     

二次整数规划问题的分枝定界法

应用分枝定界技术将二次整数规划问题变量X=(x1,x2,…,xn)分开,选取一个分量xi固定,然后求解具有n-1个变量的整数规划问题,并应用分枝定界技巧,使节点([xi]±k)的个数最少,并找出判断节点个数最少的条件.     

二次整数规划问题的分枝定界法

应用分枝定界技术将二次整数规划问题变量X =(x1,x2 ,… ,xn)分开 ,选取一个分量xi 固定 ,然后求解具有n-1个变量的整数规划问题 ,并应用分枝定界技巧 ,使节点 ( [xi]±k)的个数最少 ,并找出判断节点个数最少的条件     

带有时间约束运输问题的分枝定界算法

建立了带有时间约束运输问题的数学规划模型,在已知该运输问题有可行解的情况下,给出了求最优解的分枝定界算法,并得出了实例分析示例。     

一类可分离的非线性0-1背包问题的分枝定界算法

构造出了一类可分离非线性0-1背包问题的分枝定界算法．分枝的过程是酱通的0-1变量分枝，用简单的取整启发式法确定更好的可行解；而在每个分枝结点处用线性松弛技术确定了它的子问题的一个线性规划松弛逼近。由此得到最优值的一个下界．数值结果表明所提出的算法是有效的．可以求解中等规模的问题．     

战斗机双机最优编组的一种分枝定界解法

通过对战斗机双机编队的分析，提出了一类最优组合问题的数学模型，并利用分枝定界思想构造了解决这类问题的算法。     

基于分枝定界法的车辆配载问题

建立了能实现配送中心车辆均衡与效率的车辆配载模型,提出了分枝定界法解决车辆配载问题的方法,从而达到帕累托效率配置的要求．算例验证了该方法的可行性和有效性．     

单机排序问题1｜rj｜Lmax的分枝定界算法

给出了单机排序问题1|rj|Lmax的分枝定界算法。     

求解组合优化问题的一种方法-分枝定界法

较为详细地分析了分枝定界法的算法特征和过程,讨论了以该算法求解具体优化问题时所要采取的算法策略。笔者结合简单、具体的例子说明了上述过程,并且也说明了在实际应用该算法时,根据问题的局部信息和其它启发算法求解问题的必要性。     

求解最大割问题的分枝定界算法

最大割问题是图论中的一个典型的NP困难问题.文中基于最大割问题的半定规划松弛模型,给出了最大割问题的一种二次规划松弛模型,并且理论证明了提出的二次规划松弛模型要优于半定规划松弛模型.在该模型的基础上,利用分枝定界算法求解最大割问题.对小规模和中等规模的最大割问题分别作数值实验.实验表明分枝定界算法能够给出最大割问题一个好的近似解,是求解中小规模最大割问题的有效方法.     

一类优化问题的线性松弛方法

对一类优化问题（P）给出了一线性松弛方法。利用对数的性质建立了问题（P）的等价问题（P1）,利用切平面和凹包逼近,建立了问题（P1）的松弛线性规划（LRP）。通过对可行域线性松弛的逐次细分以及求解一系列的线性规划（LRP）,提出的算法收敛到问题（P1）的全局最优解。数值实验结果表明了提出方法的可行性。     

线性分式规划全局最优解的确定性方法

针对分式规划问题的求解,给出一个确定性全局优化算法.首先将原问题转化为一个等价问题,然后利用线性化技巧,建立等价问题的松弛线性化问题.通过对可行域的不断剖分以及一系列松弛线性化问题的求解,逐步求得原问题的最优解.理论上证明了算法的收敛性,数值算例表明算法是可行的.     

一类多乘积问题的全局优化方法

给出一类多乘积问题(P)的全局优化方法.首先将(P)转化为其等价问题(Q),利用变量代换,把(Q)写成(EQ)形式,然后建立(EQ)松弛线性规划(RLEQ),通过求解一系列线性规划问题,不断更新最优值的上下界,证明了所给算法的收敛性,数值实验表明算法是可行的.     

非凸二次规划的分支定界方法

通过构造二次函数的线性下界函数给出非凸二次约束二次规划问题(QP)的松弛线性规划,提出分支定界算法,数值计算表明算法是有效可行的.     

数学规划稳定性分析的几点注记

改进了一般非线性规划问题强稳定（上）的充分条件,并讨论了有关二次凸规划与线性规划稳定性结果的一些不足之处．     

二次规划的整标集法与可分解的二次规划

一般二次规划(QP)常用Fletcher算法或简约梯度法求解，只能得1个K-T点，未必是整体最优解．根据求解线性互补问题全部解的整标集法，文中提出求解二次规划的整标集法，即将(QP)转化为线性互补问题，求出全部互补可行解，得到(QP)的全部K-T点，通过比较得整体最优解．此法不需初始可行点，简便可行，适用于一般二次规划．结合算例将整标集法与Fletcher算法、简约梯度法进行比较．该例用此法求解得7个K-T点，且目标函数值相差甚远．另一例具有无穷多个K-T点．算例表明：对于小规模问题，此法优于Fletcher算法和简约梯度法．文中还提出二次规划可分解的条件，据此可将一类规模较大的问题分解成规模较小的问题，降低了难度．     

求二次规划问题全局解的新加速方法

目的为求目标函数为一般二次函数的二次规划问题,提出一个新的加速算法。方法通过结合两个加速技巧,并将其置于分支定界算法框架下,给出一个新的全局优化算法。结果该方法可以有效地确定出不定二次规划问题的全局最优解。结论理论上证明了算法的收敛性,数值算例表明算法是有效可行的。     

同顺序任务安排问题求解的一个新方法

解决同顺序任务安排问题,其中一个重要的方法是运用分支定界法进行求解,本文从另外一个角度给出了求解此问题的一个新的计算公式,分析了两个不同公式的特点,得出了当在同一台机器上的最小加工时间与其他加工时间差距较大时,或在最后一台机器上的净加工时间总和大于在其他机器上的净加工时间总和,这个新的计算公式可以增加剪枝的数量,从而更快地求得最优解.     

解线性规划的有效集方法

给出了一个解线性规划的有效集方法，此方法有以下几个特征：（1）对初始点不做任何要求；（2）每次迭代可能增加或减少多个约束，此将有利于提高收敛速度。