非线性方程组行处理迭代法

给出求解非线性方程组的行处理迭代解法并证明其收敛性     

带饱和执行器非线性时滞系统的自适应动态规划

针对带饱和执行器及状态时滞的一类非线性系统最优控制问题,提出基于迭代自适应动态规划算法的控制方法.用泛函性能指标处理执行器的饱问题,推导出非线性时滞系统对应的哈密顿-雅克比-贝尔曼(HJB)方程.针对其性能指标函数含有状态时滞耦合项和抗饱和函数是非二次型,难以求解HJB方程的问题,采用自适应动态规划算法来获得最优控制.通过收敛性分析证明性能指标可迭代达到最优.对比仿真试验结果验证以上方法的有效和求解的优越性.     

Banach空间中混合均衡问题和相对拟非扩张半群公共解的一种逼近方法

在Banach空间中,通过广义投影算子,建立一种求解混合均衡问题和相对拟非扩张半群的公共解的迭代算法,并证明迭代序列的强收敛性.     

空间中混合均衡问题和相对拟非扩张半群公共解的一种逼近方法

在Banach空间中,通过广义投影算子,建立一种求解混合均衡问题和相对拟非扩张半群的公共解的迭代算法,并证明迭代序列的强收敛性.     

一类求解变分不等式和平衡问题的迭代序列的强收敛定理

给出了一种改进的迭代算法,可用于求解变分不等式和平衡问题,并证明了此迭代序列的强收敛性;推广了文献[1]和[3]的结果.     

二阶锥规划的半光滑非精确方法的收敛性分析

给出了求解二阶锥规划问题的半光滑非精确牛顿方法并对其收敛性进行了分析算法在每次迭代时,通过近似求解牛顿方程,以减少算法迭代成本;算法被证明是全局收敛和局部超线性收敛的     

滤子QP-free算法

提出了求解光滑不等式约束最优化问题的滤子QP-free非可行域方法.通过乘子函数和F-B非线性互补函数,构造一个等价于原约束问题一阶KKT条件的非光滑方程组.在此基础上,通过牛顿、拟牛顿迭代得到KKT最优条件的解,在迭代的线搜索中,采用了滤子方法.证明了该方法是可以实现的并具有全局收敛性.另外,在较弱条件下可以证明该方法具有超线性收敛性.     

同时次梯度投影算法求解分裂可行性线性收敛性研究

分裂可行性问题又能推广到多集分裂可行性问题,其本质与分裂可行性问题相同,均为优化问题.探讨希尔伯特空间中的多集分裂可行性问题的求解算法,使用动态步长的方法来对传统的梯度投影算法进行优化,并提出一种带有动态步长的同时次梯度投影算法,研究该算法的线性收敛性.研究结果表明,该算法具有收敛性;达到目标精度的迭代次数比算法2少137次;能以最少的迭代次数对84.9％的测试问题进行成功求解,比算法2多16.7％,比算法3多26.9％.以上结果证明,同时次梯度投影算法拥有较好的收敛性,能够有效地求解多集分裂可行性问题.     

求解一维无约束优化问题的高阶收敛方法

提出一种新的求解一维无约束优化问题的高阶收敛方法,并给出其收敛性的证明.在迭代公式的推导过程中,使用目标函数f(x)的泰勒展式来近似其三阶导数.数值试验结果表明方法是有效的.     

美式Kou型跳扩散期权模型的Crank-Nicolson拟合有限体积法

首先, 考虑一种求解美式Kou型跳扩散期权模型的Crank-Nicolson拟合有限体积方法, 并给出收敛性分析; 其次, 针对非线性代数系统设计一个迭代算法, 并证明其收敛性; 最后, 用数值实验验证了新方法的收敛性、 稳健性和有效性.     

离散半无限极大极小问题一个推广的模松弛SQP算法(英文)

将求解半无限规划离散化问题的一个可行模松弛SQP算法推广到离散的半无限极大极小问题,提出一个全局收敛的模松弛SQP算法.算法要求迭代点可行,且每次迭代只需求解一个二次规划(QP)子问题即可获得搜索方向.通过修正其离散指标集,使得每次迭代求解QP子问题时只需利用一小部分离散指标即可,这大大降低了计算成本.在合适的条件下,可证明算法具有全局收敛性.     

约束问题修正BFGS方法的局部超线性收敛性

将Li—Fukushima提出的求解无约束最优化问题的修正BFGS法加以改进，应用于求解等式约束最优化问题。该方法的主要优点在于其迭代矩阵总保持对称正定。在一定的条件下，证明该方法具有局部超线性收敛性。     

线性圆锥互补问题的光滑化牛顿法

给出求解线性圆锥互补问题一种新的光滑化牛顿法. 首先, 基于一个圆锥互补函数的光滑化函数, 将线性圆锥互补问题转化成一个方程组,  然后用光滑化牛顿法求解该方程组; 其次, 在适当假设下, 证明该算法具有全局收敛性和局部二阶收敛性. 数值结果表明, 该算法求解线性圆锥互补问题所需的CPU时间和迭代次数均较少, 且相对稳定, 从而证明了算法的有效性.     

求解矩阵特征值问题的一种新的并行算法

文[1]中提出了利用非线性方程组求解矩阵特征值问题的一种新的并行算法.本文在此基础上给出了Newton迭代初值的选取方法,并对算法的收敛性进行了深入讨论,得到该算法具有二阶敛速.     

一种与长期项无关的用于求解系统近似解析解的自由迭代法(SFIA)

提出了一种新的自由迭代算法(SFIA).根据常数在求解常微分方程时的变化,构造了一个求解非线性系统逼近的迭代过程,无需额外的努力来消除长期项.基于压缩映象原理,给出了SFIA方法收敛性的证明,并特别注意了如何得到一些物理系统的近似解析解,最后给出了实例.     

一种求解单调方程组的范数下降共轭梯度法

提出一种求解大规模非线性单调方程组的范数下降共轭梯度算法.所提算法推广了Xiao,Song,Wang等提出的求解无约束优化问题的基于BB循环步长的共轭梯度算法,并结合Solodov和Svaiter提出的投影梯度算法.所提算法迭代形式简单、储存量小,且每步迭代不需要方程组的导数信息.本文证明算法的全局收敛性,并做数值试验验证算法在求解非线性单调方程组方面的有效性.     

可靠度指标的等步长求法及其收敛性证明

针对现有一次二阶矩法进行可靠性指标求解不能保证收敛的情况,提出一个等步长迭代模式进行修正,克服了传统方法的不足,从而增大了二阶矩法求解可靠性指标的应用范围.给出了该方法的通用迭代过程,利用可靠度指标在标准正态空间中的几何意义,分别对极限状态面为凸、凹、平坦的情况,进行了该方法收敛性的证明,并提出了确定迭代步长的建议算法.通过实例,分析验证了该迭代方法的可行性.     

基于悬链线元的索穹顶形状精确确定方法

针对目前索穹顶结构研究中其形状确定方面所存在的不足,提出了基于悬链线元逆迭代的精确修正技术,可以精确求得预张力;使其能在考虑索杆自重的情况下,在给定的初始几何位置上严格平衡.由于刚度矩阵形成和已知索的预张力情况求解索原长是运用悬链线元进行结构分析时需要解决的两个先决问题,首先根据目前文献中处理这两个问题的不足,提出了具有大范围收敛性的刚度迭代技术和不需迭代的索原长高精度求解方法;在此基础上引进逆迭代方法,建立了基于悬链线元的逆迭代形状精确确定方法.最后编制程序对算例进行验证,结果表明这一方法精度极高,且收敛速度快,收敛性好.     

矩阵求逆的迭代分治算法

对可逆矩阵A ∈Rn×n,用行处理法给出求解A-1的一个保证收敛的迭代分治算法 ,证明算法的正确性并讨论算法固有的并行性 .这种算法容易转换成在向量多处理机系统上实现的收敛性迭代并行算法 ,也容易设计成求解广义逆矩阵A 的迭代分治算法     

全渐近非扩张映象和无限族非扩张映象的强收敛定理

在实Hilbert空间中,改进Maingé和Moudafi的迭代,提出涉及全渐近非扩张映象和无限族非扩张映象的迭代算法,研究求解分层不动点问题公共不动点的强收敛性,在适当条件下,某些强收敛定理被证明.所得结果改进和推广了一些人的最新结果.