工艺规划中的组合优化问题

为了解决在工艺规划的诸多环节（如工步排序、机床负荷分配、切削参数选择等）普遍存在的组合优化问题，在分析传统方法缺陷的基础上，把一种先进的优化算法——模拟退火算法应用到工艺规划中，并针对加工中心上工步排序这一典型问题，建立组合优化数学模型，对该算法在工艺规划中的运用机理作了详细论述。结果表明，该算法把概率引入到启发式方法中，避免了陷入局部最优点的缺陷，在优化结果和计算时间方面都有明显优于常规方法，有效地提高了工艺规划系统的优化能力。     

工艺规划中的组合优化问题

为解决在工艺规划的诸多环节中普遍存在的组合优化问题，在分析传统方法缺陷的基础，把一种最速下降虎法应用到工艺规划中，并针对加工中心上工步排序这一典型问题建立组合优化数学模型，对该算法的收敛性，局限性及弥补措施作了详细讨论了和说明。     

一类非线性混合整规划的算法及收敛性

本文讨论一类非线性混合整规划问题的解法。文中给出了两种算法：折线逼近法和 二次序列法，并对算法的收敛性进行了分析，证明了折线逼近法的收敛性。     

求解非线性规划问题的光滑牛顿法

提出了求解等式与不等式约束非线性规划问题的一种新的光滑牛顿法.该方法基于光滑化min函数.通过KKT条件,将原约束优化问题转化为等价的光滑方程组来求解,同时在较弱的条件下证明了该算法的全局收敛性.数值试验表明这一方法是有效的.     

工艺规划中的组合优化问题

为解决在工艺规划的诸多环节中(如工步排序,机床负荷分配,切削参数选择等)普遍存在的组合优化问题,在分析传统方法缺陷的基础上,把一种最速下降算法应用到工艺规划中,并针对加工中心上工步排序这一典型问题建立了组合优化数学模型,对该算法的收敛性,局限性及弥补措施作了详细讨论和说明。     

关于非线性目标规划的模式搜索法

在评迷模式搜索法问题的基础上，提出了一种求解非线性目标规划的新方法，即单纯形模式搜索法。     

神经网络的非线性动力学性质与组合优化

本文综述了神经网络理论发展的历史和现状,详细介绍了神经网络的非线性动力学性质与组合优化问题,提出了该问题的研究内容和展望.     

解带非线性等式和不等式约束优化问题的超记忆梯度广义投影算法

利用广义投影技术，将求解无约束规划的超记忆梯度算法推广，建立了求解带非线性等式和不等式约束优化问题的一种超记忆梯度广义投影算法，并证明了算法的收敛性。该算法具有稳定、计算量小、所需收敛条件弱、收敛性强等特点，并改进了广义梯度投影算法的收敛速度。数值算例表明该算法是有效的。     

0—1规划在投资组合中的应用

针对现有无风险投资组合在实际应用中存在的问题,建立了无风险投资组合的0-1规划优化模型,研究了优化模型的约束方程,并开发了相应的软件系统进行模型求解,实例分析表明,该优化模型可有效地解决无风险投资组合的优化求解问题。     

组合极大熵同伦方法求解一类非凸非线性规划问题的K-K-T点

利用组合极大熵同伦方法, 研究一般的非凸非线性规划问题. 首先运用极大熵函数将多约束的规划问题转化为单约束规划问题, 然后构造求解单约束规划问题的K K T系统的同伦方程, 得到了求解大型约束规划问题的一种有效路径跟踪方法, 并证明了其大范围收敛性.     

一类特殊的非线性规划问题的求解

给出了一类特殊的非线性规划问题,其目标函数中带有绝对值符号,这类问题可以转化为线性规划问题来求解.     

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．     

不等式约束优化问题的一个精确增广拉格朗日函数

给出了求解只带有不等式约束非线性规划问题的一个连续可微精确增广拉格朗日函数法,并讨论了它的精确性质.该方法的主要特点是:在适当的假设下,通过对这个增广拉格朗日函数在原问题变量和乘子变量的积空间上进行一个单一的无约束极小化,即可获得原约束问题的解,从而可以有效地使用标准的无约束极小化方法求解不等式约束非线性规划问题.     

基于控制思想求解非线性规划问题的李雅普诺夫方法

为了高效求解非线性规划问题,对一种基于控制思想的新颖方法——李雅普诺夫方法——进行了研究.该方法将约束非线性规划问题转化为一个动态系统,基于系统的动态特性给出原优化问题的最优解.分别针对单目标和多目标的非线性规划问题,对算法的收敛性进行了分析,给出了算法在应用时松弛变量、增益因子等关键参数的取值建议.大量数值算例验证了上述收敛性及参数取值建议的正确性,表明了该方法在求解非线性规划问题时的巨大潜力和新颖性.     

连续非线性规划的猴王遗传算法

仿照猴群竞争产生猴王、猴王在猴群中拥有基因遗传绝对优先权的模式建立了猴王遗传算法 将种群中的点按目标函数值的大小排序 ,保留最优点和部分较优点 ,引入部分变异染色体更换部分较劣点 ,并让最优点依次与种群中的其他点进行交叉变异得到下代种群中的新点 对多种测试函数的计算表明 :猴王算法直观易懂、程序简单、参数少、计算量小 ,是解连续非线性规划问题的有效方法     

一般非线性规划问题的凝聚同伦内点方法

考虑带有等式约束的一般非线性规划问题,先用极大值函数把不等式约束等价地表示为一个不光滑的不等式约束,并采用凝聚方法把不等式约束函数进行带参数的磨光,再利用组合同伦内点方法在广义弱法锥条件下,构造性地证明了广义K-K-T方程解的存在性和凝聚同伦方法的整体收敛性.数值结果表明该方法是有效的.     

一类线性约束非线性规划问题的一个凸集分离算法

本文应用凸分析理论与方法对一类带线性约束的非线性规划问题提出了一种算法,并就本算法对二次规划问题进行了探讨。计算实例表明本文提出的算法是有效的,计算量较小。     

改进混沌优化及其在非线性约束优化问题中的应用

:研究一种比较新颖的优化方法——混沌优化 ,并在此基础上提出改进的混沌优化 .它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点 ,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度 ,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非线性约束优化问题 .仿真结果表明 ,与已有的直接搜索方法相比 ,该算法简单 ,容易实现 ,求解精度、收敛速度和可靠性较高 ,满足约束的效果较好 ,是解决优化问题的有效方法