加速混合遗传算法及其在暴雨强度公式参数优化中的应用

根据重现期P-降雨历时t-暴雨强度i的关系表,推求暴雨强度公式参数,是一个已知关系式的非线性模型参数优化求解问题.在理论分析及前人研究的基础上,把求解无约束最优化问题的交尺度DFP算法嵌入到改进浮点编码遗传算法中,得到一种基于变尺度DFP算法和改进浮点编码遗传算法的加速混合遗传算法.该方法兼顾了改进浮点编码遗传算法和DFP算法的优点,既有较快速的收敛速度,又能求得最优化问题全局精确解.经求解暴雨强度公式参数的实例表明,该法是有效的和可行的,且求解结果优于其它方法.     

用模糊数学和非线性规划方法求解梯级水电站最优开机组合问题

本文应用模糊数学的思想,建立梯级水电站最优开机组合的非线性规划数学模型。对建立的非线性规划模型,用罚函数法SUMT将该约束非线性规划变为一系列无约束极小化问题,并用变尺度法DFP和二次插值法解无约束问题。应用模糊数学的综合评判,可以确定出一种较优的开机组合。     

求解一类非线性规划问题的混合遗传算法

提出了一种求解目标函数和约束条件均二阶可导的非线性规划问题的混合计算智能算法．该算法是把一种浮点数编码遗传算法和约束变尺度法相结合提高求取全局解的速度和概率．在该算法中，选择、交叉和变异等遗传操作算子是以非线性规划问题的一个惩罚函数为求解对象，目的是把解引向全局解附近，为约束变尺度算子提供初值；而约束变尺度算子直接以原非线性规划问题为求解对象，以发挥其局部搜索能力强的优点，数值实验表明，混合算法是一种可靠、高效的全局优化算法．     

基于Pareto GA的机械手结构/控制多目标优化设计

针对机械／控制系统并行设计的多变量、多目标优化特点,以单臂机械手为对象,研究机电融合优化设计模型和多目标并行优化的算法．根据单臂机械手的动态特性和控制性能要求,采用极点配置方法构造了基于PD反馈控制的机电融合优化设计模型,通过Pareto遗传算法（PGA）对带约束的机电融合多目标优化问题的并行求解进行了研究,并对得到的Parato可行解集进行了分析．在PGA优化过程中采用了目标函数的归一化处理、分级罚函数法将约束问题转化为无约束优化、群体分级和Pareto解集过滤器等技术,并采用聚类方法对Pareto解集中解的个数、解集的特性和解的多样性进行控制,使优化解收敛到一个非劣点集．     

使用最佳差商的变尺度法

本文根据差商的截断误差和舍入误差的关系,建立了能使差商的综合误差最小的差商步长的计算公式;将这种确定步长的方法用于无约束变尺度法、罚函数调用变尺度法和约束变尺度法,相应得到三种使用最佳差商的优化算法。经过数学考题和机械设计课题的验证,说明新的算法在计算效率和稳定性等方面都比一般算法有明显的优点。     

一种基于Minmax算法的混合MIMIC算法

将Minmax算法与MIMIC算法相结合,提出一种基于Minmax算法的混合MIMIC算法.该算法不再利用传统的约束保持法和可行规则法处理约束条件,而是结合Minmax算法的思想将约束问题转化为无约束问题,并利用MIMIC算法对无约束问题求解.数值试验结果表明:该算法能收敛到满足约束条件的全局最优解,并且具有很强的全局搜索能力,为解决非线性约束优化问题提供了一种新的有效途径.     

临近空间飞行器再入轨迹优化设计

针对临近空间飞行器再入轨迹的优化设计问题,给出了临近空间飞行器再入轨迹运动学模型和再入轨迹优化模型。选取飞行器末端飞行速度实际值与理想值之差的平方最小为性能指标,控制变量为迎角和滚转角。过程约束为过载、动压、热流,终端约束为高度、轨道偏角、轨道倾角。应用罚函数法和约束算子法将有约束最优控制问题转化为无约束最优控制问题。应用庞特里亚金极小值原理及最优控制理论对性能指标进行处理,得到最优控制问题的正则方程、控制方程及横截条件。在C++环境下应用共轭梯度法对无约束优化问题进行数值解算。仿真结果表明应用共轭梯度法能够得到满足各种约束的再入轨迹。因此,共轭梯度法对于临近空间飞行器再入轨迹优化问题的求解是可行的。     

遗传算法的改进与应用

遗传算法不依赖于具体问题,作为优化方法用于决策支持系统有其明显优势．通常的遗传算法是一种求解非线性无约束优化问题的迭代自适应启发式概率性搜索算法,对于约束优化问题一般采用罚函数法将其化为无约束情形后再运用遗传算法求解．文中提出的基于浮点编码的改进算法,通过构造交叉与变异操作,可用来求解一类约束非线性优化问题．该方法已用于一个决策支持系统,取得了较好的效果     

约束优化问题的内点正则牛顿法

研究了求解具有不等式约束最优化问题的内点正则Newton法.其基本思想是把求解约束优化问题的内点法和求解无约束优化问题的正则Newton法结合起来,建立起求解具有不等式约束最优化问题的内点正则Newton法.对于具有有界最优解集的凸约束最优化问题,任取一可行解作为初始点,内点正则Newton法所产生的点列均收敛到最优解...     

正定二次规划的投影最小二乘算法

提出了正定二次规划问题的投影最小二乘算法．该算法先求目标函数无约束优化问题的解，再将此解逐次投影到有效约束的边界．迭代过程中不断更新有效约束，最终得到问题的有效约束集，进而得到问题的解．将该算法应用到FIR滤波器的约束最小二乘设计中，算法分析及约束FIR滤波器的设计例子都表明该算法的计算量远小于目前最流行的二次规划算法——有效集方法．     

线性约束优化问题的共轭梯度型算法及其收敛性

将共轭梯度法与广义投影技术相结合，给出了一个求解带线性等式、不等式约束优化问题的共轭梯度型算法，证明了算法的性质及全局敛性，首次将共轭梯度法推广应用于求解带约束条件的优化问题。     

量子近似优化算法在约束优化问题中的应用

结合量子近似优化算法求解约束优化问题是当前的研究热点之一,针对约束优化问题,提出了一种在量子 近似优化算法框架中的改进方法;此方法融合了二次无约束二元优化和量子交替拟设这两种方法,同时将在目标 算符中添加惩罚项,将不符合解的期望值降低和通过对问题进行求解得出问题的可行解,将混合操作限定在可行 解空间内融合在一起;优点在于在求解约束优化问题时,能减小迭代次数,快速并准确地得到问题的最优解;以最 小顶点覆盖问题为例,将提出的方法与几种已有的方法做比较,得出方法能减小量子近似优化算法的迭代次数,使 得能够高质量和高效率的求解约束优化问题。     

约束最优控制问题的磨光罚函数算法

针对约束最优控制问题,分析了已有惩罚函数算法存在的缺陷,在原惩罚函数的基础上,通过引进磨光参数,对原惩罚函数进行了光滑处理,构造了带参数的连续可微惩罚函数,将原带约束的最优控制问题转化为含参数无约束光滑的最优控制问题.利用微分方程解对参数的连续依赖性,得到了无约束条件下近似的极小值原理,提出了磨光惩罚函数算法,并证明了此算法的收敛性.该方法克服了传统简单惩罚函数不可微的缺陷,简单可行,易于实现.最后给出仿真实例验证了该方法的有效性.     

时变网络拓扑图下智能电网中基于优化算法的分布式调度响应

就时变网络拓扑图下智能电网中基于优化算法的分布式调度响应问题进行了研究.利用原对偶方法将带有约束的智能电网优化问题转化为一个无约束的优化问题同时提出相应的求解算法.该算法允许不同发电机之间采用异构常数步长进行更新,同时给出了算法的收敛速度.理论推导表明文中所提出的算法能以线性收敛的速度达到该问题的最优解.     

求解广义Nash均衡问题的一种新算法

最近,Heusinger和Kanzow将广义Nash均衡问题（GNEP）转化成了带约束和无约束的优化问题．本文在此基础上,设计了一种求解GNEP的算法,在保证解存在的情况下,仅要求共享策略集是闭集而非紧致集,我们证明了算法的收敛性．最后,通过数值实验验证了这种算法具有良好的数值效果．     

网络环境下广告资源优化决策模型

研究了网络环境下优化配置有限广告资源的问题。在最大化总体点击率的基础上引入了定价模型,提出了在企业广告预算一定的条件下,基于混合定价的最大化网站收入的决策模型。目标函数是有约束的优化问题,采用罚函数法转换为无约束优化问题,针对无约束问题采用遗传算法进行求解,仿真结果说明了模型和算法的可行性。     

带剪刃长度约束的矩形件剪切下料优化算法

讨论矩形件二维下料问题,提出一种带剪刃长度约束的下料算法。这种算法将板材划分成四块,每块中排放长度和方向均相同的条带,每根条带中排放同种矩形件。运用递归技术构造四块排样方式的无约束生成算法和有约束生成算法。采用线性规划算法调用无约束生成算法生成第一部分下料方案;采用顺序启发式算法调用有约束生成算法生成第二部分下料方案。组合两部分下料方案形成最终解。数值实验结果表明下料算法有效地解决带剪刃长度约束的下料问题。     

Improved Dual Algorithm for Constrained Optimization Problems

One class of effective methods for the optimization problem with inequality constraints are to transform the problem to a unconstrained optimization problem by constructing a smooth potential function. In this paper, we modifies a dual algorithm for constrained optimization problems and establishes a corresponding improved dual algorithm; It is proved that the improved dual algorithm has the local Q-superlinear convergence; Finally, we performed numerical experimentation using the improved dual algorithm for many constrained optimization problems, the numerical results are reported to show that it is valid in practical computation.     

解约束优化问题的一类广义共轭方向法：一种几何处理

运行微分几何方法将无约束最优化中的共轭方向法推广到约束最优化问题上。在约束子流形上诱导了一类新的仿射联络使原来的约束最优化问题转化为约束流形上的无约束的局部二次规划问题。从而形成了具有广义共轭方向的一种曲搜索算法。     

基于变异策略的粒子群算法

在研究粒子群算法的特点之后,将变异因子融入到粒子群算法之中,提出了一种带有变异策略的粒子群算法(MPSO).该变异因子可以提高算法对解空间的开发能力,从而降低了粒子群算法陷入局部最优的可能性.实验结果表明,经过对4个无约束问题、1个高维线性约束问题以及1个实际应用问题的测试,带有变异策略的粒子群算法可以成功地解决高维无约束问题和带有线性约束的高维问题.实验结果也表明,MPSO算法具有很强的收敛性和稳定性,是一种很有前途的优化算法.