带有二次约束非凸二次规划问题的一种全局优化方法

对带有二次约束非凸二次规划问题进行研究,利用二次函数的结构和性质,对目标函数和约束函数进行线性下界逼近,建立原规划问题的一个新的线性规划松弛,以便确定它在超矩形上全局最优值的一个下界;利用超矩形上的最长边的对分策略,以及超矩形的缩减和删除技术,提高算法的收敛速度;通过对松弛线性规划可行域的细分以及一系列的松弛线性规划的求解过程得到原问题的全局最优解,从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解,最后数值例子也说明了算法是有效的.     

带有二次约束非凸二次规划问题的一种全局优化方法

对带有二次约束非凸二次规划问题进行研究,利用二次函数的结构和性质,对目标函数和约束函数进行线性下界逼近,建立原规划问题的一个新的线性规划松弛,以便确定它在超矩形上全局最优值的一个下界;利用超矩形上的最长边的对分策略,以及超矩形的缩减和删除技术,提高算法的收敛速度;通过对松弛线性规划可行域的细分以及一系列的松弛线性规划的求解过程得到原问题的全局最优解,从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解,最后数值例子也说明了算法是有效的.     

一类多乘积规划问题的单纯形分支定界方法

利用对数函数的性质将一类多乘积规划问题等价地转化为一个凹最小问题.针对这个问题的凹和特殊结构,利用单纯形上凹函数凸包络的线性性质,给出线性规划松弛问题以确定原问题最优值的下界,由此提出一类多乘积规划问题的单纯形分支定界算法,并且给出收敛性证明.数值例子表明所提出的算法是可行的和有效的.     

流量约束最小生成树问题的分枝定界算法

研究流量约束最小生成树问题(CMST),它是通讯和网络优化设计中最为基础和重要的问题之一.给出一种分枝定界算法,详细阐述了算法的原理、搜索过程,数值结果表明,该算法是有效的,并且有较好的计算性能.     

向量优化问题广义弱有效解的存在性

主要研究向量优化问题广义弱有效解的存在性,利用广义弱有效解和广义向量平衡问题解的特殊关系,从广义向量平衡问题的结果入手,通过相应条件的转化,得到了广义弱有效解在可行集有界时的存在结果.进而,通过对目标函数和可行集的渐近分析,将这个结果推广至可行集无界的情形,此时目标函数是拟单调的.     

求解全局非线性约束规划问题的积分水平集方法

针对约束最优化问题,给出了一个修改的积分水平集方法.它采用非光滑精确罚函数将约束优化问题等价转化为在n维闭子空间上的优化问题,并采用一致分布投点法来生成和估计水平集;在此基础上估计了水平集的积分的误差界,并进一步给出了修正积分水平集算法收敛性的证明.数值算例表明算法是有效的.     

求约束极值问题的修正共轭梯度投影法

针对带约束的非线性规划问题,提出一个修正共轭梯度投影算法,并且用不严格互补条件证明了算法具备全局收敛性和局部超线性收敛性;另一方面,算法的每步迭代只计算一次共轭投影矩阵,避免了求解二次规划或求两个投影矩阵,因而算法在计算量上有所改进.     

基于多处理机系统实时调度算法的飞机排班问题研究

提出了一种新的基于多处理器系统的实时调度算法有效求解飞机排班问题的方法.该方法以EDF算法和多处理机动态分配方法为基础,建立了航班队列模型,提出了基于多处理机实时调度的多目标的飞机实时分配算法.模拟实验表明,针对不同优化目标的飞机分配算法执行效率均比遗传算法和分支定界算法高至少一个教号级.     

基于模拟退火思想的优化k-means算法

鉴于典型的基于划分的聚类算法——k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题,提出了基于模拟退火思想的优化k!means算法.该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化,是一种具有全局最优解和较高执行效率的算法.针对聚类算法典型数据集和随机产生的数据集,在不同情况下进行对比实验.实验结果表明,优化k-means算法优于基本的k-means算法。     

网络流量测量中一种分布式有效测量点选择算法

提出了一种分布式求解弱顶点覆盖集的近似算法，用于网络流量有效测量点的选择，该算法不需要维护网络拓扑的全局信息，仿真结果表明，比较现有算法，新算法能找出更小的弱顶点覆盖集，具有更好的町扩展性。