具有性能约束布局问题的优化算法及收敛性

研究了二维布局优化问题,建立了具有性能约束的二维布局半无限优化模型.应用图论、群论等,把该问题分解为有限多个子问题,在每个子问题中克服了优化变量的时断时续性质,并将子问题松弛化,利用极大极小函数给出了松弛子问题的最优性函数,该函数在其零点使松弛子问题的一阶必要条件成立.利用最优性函数构造了松弛子问题的优化算法,并证明了算法的收敛性.     

关于文书档案问题分类法及工程项目档案完整性的研究——基于天津高速公路集团有限公司工程项目文书档案的实践

研究了文书档案问题——子问题分类法和工程项目档案完整性问题.问题——子问题分类法可以增强一个问题中文件的条理性,解决工程项目档案完整性问题可以形成一套齐全的项目档案.研究旨在形成一套问题——子问题分类法的基本思路,提出解决档案完整性问题的方案.通过文书档案实例研究了问题——子问题分类法,按照提出问题、分析问题、解决问题的思路研究了档案完整性问题.研究得到了问题--子问题分类法和解决档案完整性问题的实践方案.     

具有梯形结构大系统目标规划模型的双向分解及解的关系

采用“双向分解”方式将梯形结构大系统目标规划模型分解为若干个子问题,研究子问题之间以及子问题与大系统问题之间最优解的关系,在一定条件下,证明了横向和纵向分解子问题的最优解可构成大系统问题的最优解.     

一种基于特征子图的不确定图分类算法

采用频繁子图作为特征子图,对不确定图进行分类.提出AGF频繁子图挖掘算法,该算法将频繁子图挖掘问题转换为频繁项挖掘问题,可有效提高频繁子图生成效率.利用频繁子图构造分类模型,首次应用于不确定图,通过实验证明,给出的分类算法具有良好的分类正确率.     

逐步最佑扩展的频繁子图挖掘算法

gSpan算法是一种高效的频繁子图挖掘算法,它通过最右扩展图的标准编码得到图集中的所有频繁子图,但它需要通过子图同构判断来计算支持度,由于子图同构问题是NP完全问题,其计算比较复杂.针对上述问题提出一种优化的算法IgSpan,通过改进的ADI++存储结构将图的最右扩展和支持度的计算相结合,避免直接的子图同构判断,经实验...     

半导体制造系统优化调度模型的分解和简化方法

在半导体制造系统流体网络模型的基础上,建立了以减小平均在制品水平为目标的可分解的优化调度模型,利用其可分解的特性,把整个调度周期划分为若干等长的子区间,把原调度问题分解为这些子区间上的子问题。在半导体制造环境下,这些子问题可以进一步简化,因此通过求解这些子问题得到了原调度问题的解。这种算法的计算量与调度周期成正比,而且应用实例表明,其性能有很大提高。     

求解凸比凸比式和问题的单纯形分支定界方法

针对凸比凸比式和问题提出一单纯形分支定界算法.该算法通过引入新的变量将原问题转化为一系列线性规划子问题,从而可用标准的单纯形方法求解这些子问题,且随着迭代次数的增加子问题规模并不扩大.另外从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解,且数值实验表明算法是可行的.     

具有一般角形结构大系统目标规划问题最优解的存在

将具有一般角形结构的大系统目标规划问题分解为若干个子问题, 研究各个子问题最优解之间以及原问题与子问题最优解之间的关系, 并讨论了原问题最优解的存在性.     

局部等变序列分歧问题的内蕴子空间

定义了局部等变序列分歧问题的内蕴子空间,得出局部等变序列分歧问题的"高阶项"是一个内蕴子空间这一很好的结论,并且还得出有关内蕴子空间的一些性质和判定.     

求解凸优化问题的改进对称交替方向乘子法

对称交替方向乘子法(简称S-ADMM算法)是求解可分离凸优化问题的一种有效方法。该算法利用目标函数的可分离性,将原问题分解成多个极小化子问题,然后交替求解。能否有效地求解子问题对算法的有效性有重要影响。在很多实际应用中,不能精确地求解子问题,或者精确求解子问题花费代价较大。为解决这一问题,提出了一种改进的对称交替方向乘子法(简称MSADMM算法)。与一般的S-ADMM算法相比,该算法在x子问题中引入一个半近邻项,近似地求解x子问题,克服了之前算法的不足。在适当的假设下,证明了其收敛性。最后,通过数值计算说明了该算法的有效性。     

An Optimized Constraint Decomposition Method in Concurrent Engineering

In order to facilitate solution, a complex problem is normally decomposed into many small sub-problems during product development process. Teams are formed to resolve each sub-prob-lem. The original problem is resolved from solutions of sub-problems. Ideally, sub-problems are not only mutually independent but also inherent parameters of original problem. Solution of origi-nal problem can be directly derived from the collection of solutions from simplified sub-problems.In practice, the degree of interdependency is indeed reduced, sub-problems are neither totally in-dependent nor all inherent parameters of original problem. This paper discusses team coordination under this condition and design solution from each team, which not only satisfies total require-ments but also is an optimal one. The suggested optimized constraint deoomposition method will insure workable Pareto solution.     

一类非线性规划问题的求解及应用

根据负荷预报和交易规则制订满足电网安全运行的调度计划,在电网管理中具有重要的应用价值。针对该问题,以经济效益为目标,在机组出力及电网安全等因素的限制下,建立了一个非线性规划模型,该模型是由一系列线性表达式的绝对值构成。对模型进行求解时,通过引入一组参数,将其分解为若干个线性规划子问题,再比较这些子问题的解,得出原问题的最优解,并从理论上证明了本算法得到的解是精确最优解。结果表明,本算法在运算效率和计算精度上均优于现有的其他算法。     

Thrust Allocation Optimization in Dynamic Positioning Vessels with Main PropellerRudders

In order to deal with the chattering of rudder angle and the problem of non-convex attainable thrust regions,introduce the concept of dynamic attainable region for each thruster and rudder to limit the thruster rotational speed and the rudder angle,and decompose the thrust allocation optimization problem into several optimization sub-problems.The optimization sub-problems were solved by particle swarm optimization(PSO) algorithm.Simulation studies with comparisons on a model ship were carried out to illustrate the effectiveness of the proposed thrust allocation optimization method.     

兵力组织适应性设计方法研究

为建立信息化条件下的高效作战体系,从组织实体和组织结构两方面形式化描述了兵力组织的基本概念,在此基础上提出了一种系统的兵力组织适应性设计方法。该方法的思路是将兵力组织适应性设计这一复杂问题分解为行动计划设计、行动计划调整、指控结构设计和指控结构调整四个相对简单的子问题,通过解决这些子问题来实现兵力组织的构建与动态演化。详细分析了不同子问题对应子方法之间的耦合关系并界定了各子方法的输入输出信息,然后综合考虑任务完成时间和任务完成质量给出了组织行动计划的设计及调整方法,通过衡量负载水平与负载均衡程度给出了组织指控结构的设计及调整方法,最后指出了所提方法的下一步发展。     

企业货运铁路取送车作业智能优化方法

针对综合布局(同时具有放射状和树枝状)的企业货运铁路专用线的特点,提出了一种智能优化方法.该方法在建立取送作业模型的基础上,对问题进行分解,提出了两级优化策略,即先并行求解各车间内树枝状取送作业的子优化问题、再综合求解车间之间放射状取送作业优化问题.依据该优化策略,设计了一种融合遗传算法和蚁群算法的遗传精英蚁群优化算法(GAASelite)求解取送车作业优化问题.实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题.     

动态团队定向问题的模型及其优化算法

针对物流配送系统优化设计中关键难题之一的团队定向问题,提出了一种部分顾客需求动态到达的动态团队定向问题,并建立了该问题的模型.采用把规划周期分成一系列时间段的策略,将动态问题转化成一系列的静态子问题求解.提出了一种蚁群算法,其特点是利用上一时间段的信息来加速算法寻优能力,并用一种基于分支定价的离线精确性算法来求解动态团队定向问题.实验结果表明,与基于分支定价的离线精确性算法相比,所提出的蚁群算法能在1 ks内求解4个测试算例,并且在2个算例中得到的最好解优于离线精确性算法的解.     

一类四阶椭圆型变分不等式的二重网格算法

构造了一类四阶椭圆型变分不等式的双重网格投影法。首先利用罚方法将原变分不等式问题转换为一个非线性罚形式的变分方程;由Marchuk-Yanenko格式将罚方程转化为两个嵌套求解的子问题。针对两个子问题的求解网格不同,引入双重网格投影方法,建立了两种网格近似函数之间的联系;再利用Newton方法求解非线性方程。最后给出了数值算例,说明了方法的有效性。     

非理想信道下的分布式认知多小区波束形成

针对非理想信道下的波束形成问题,将传统稳健波束形成设计推广至认知多小区,在认知干扰和认知用户速率约束下,构造基于最小化认知系统总功率准则的优化问题.通过半定松弛及S-Procedure算法将其转化为凸优化问题,并采用Primal分解将该凸优化问题分解为一组独立的子问题,从而实现了分布式求解,在降低复杂度的同时减少所需的反馈信息.仿真结果表明:算法不仅对信道误差稳健,而且收敛速度很快.     

具有有界子系统约束的原方块角形结构二次规划问题的求解算法

利用Kuhn-Tucker定理,推广了解决线性规划问题的Dantzig-Wolfe分解方法,提出了一种新的求解具有原方块角形结构的大规模二次规划问题的二级方法.该方法的高级问题是一个二次规划问题,而低级子问题是若干个小规模的线性规划问题.文中还给出了数值算例,运算结果验证了本算法的有效性.     

割纸算法及其实现

割纸算法是一种求最优的算法,本算法的实现的关键技术是"递归",编写"递归算法时,是将原问题转换成一个或多个子问题,并找出停止条件．在本算法中,终极所有的切割方法,记下最优的结果．