混合整数规划性质及其构造的超加性函数

针对混合整数规划的一般性案例,给出其对应的线性松弛规划表达.用3个具体案例来解读有效不等式在整数规划问题中的使用,引出Gomory整数割平面.构造超加性函数并探寻它和混合整数规划割平面的关系.分析结果表明:当超加性函数中的参数取值不同时,可以获得Gomory整数割平面、混合整数规划的取整割平面及混合整数规划的整数割平面.     

非线性混合整数规划的一类罚函数法

在有界闭箱中对非线性混合整数规划问题进行探讨和研究,将非线性整数规划问题的连续化理论推广到一般非线性混合整数规划情况.为了计算简单,对一般约束优化问题,通过构造适当的罚函数,直接将非线性混合整数规划问题化为一个无约束规划问题.结果表明当罚参数充分大时,可以将无约束和有约束的非线性混合整数规划问题转化为非线性连续全局优化问题求解,得出非线性混合整数规划与相应的连续的全局解的等价性的几个充分条件,给出了证明.此外,列举一些实例对该方法作说明.     

求解混合整数规划问题的指数变差积分算法

研究了一种求解混合整数规划问题的指数变差积分算法.利用积分型总极小值理论及指数变差积分对混合整数规划问题进行研究,通过变差积分函数的分析性质及混合整数规划的最优性条件,结合牛顿法设计了一种求解混合整数规划的指数变差积分新算法.运用Monte-Carlo模拟方法实现整个算法,数值结果表明该算法是有效的.     

非退化混合整数线性规划的一种解法

本文引进关于点x的邻近整标点x~的概念,利用割面集x=x~分支,证明非退化的混合整数线性规划的解必在割面集上取得,从而把非退化混合整数线性规划的求解化为有限个线性规划的求解,只要比较这些解的目标函数值,就能获得非退化混合整数线性规划的全部解,或化为混合0—1线性规划求解。     

过失误差识别和数据校正的MILP模型的新视角

混合整数线性规划(MILP)方法成功地应用于同时识别过失误差和协调数据,使过程数据满足物料平衡、能量平衡和其他约束条件.然而,在混合整数线性规划的框架下,模型的扩展十分困难.采用公式推导的方式证明了数据校正的MILP模型可以等价地表示成非线性规划模型,因而该模型不仅可以用混合整数线性规划算法求解而且可以用非线性迭代算法...     

混合整数非线性规划问题的全局最优性条件

近年来混合整数非线性规划问题的应用非常广泛。本文给出了带界约束的混合整数非线性规划问题全局极小点的必要条件,包含连续优化和离散优化问题。同时得到了带界约束的混合整数非线性规划问题的充分全局最优性条件。所针对的优化问题的目标函数只需要是二次连续可微的。如何目标函数的二次的,所得的最优性条件非常容易验证。我们给出了数值例子以说明全局最优性条件的意义。     

混合整数两层线性规划问题的一种算法

两层线性规划问题的求解已经提出很多算法,而混合整数两层线性规划问题的研究成果还较少出现。本文介绍了混合整数两层线性规划问题,提出一个基于树搜索的分支定界算法。计算例子说明所给算法是非常有效的。     

混合细菌觅食算法求解整数规划问题

利用混合细菌觅食算法(PO-BFA)求解整数规划问题,并与量子粒子群算法(QPSO)的求解结果进行对比。经过适当的参数设置混合细菌觅食算法可以有效地解决整数规划问题,在搜索过程中没有出现早熟现象,而且PO-BFA在求解整数规划问题上的整体性能比QPSO更优。     

非线性混合整数规划的一类光滑连续化方法

在有界闭箱中对非线性混合整数规划问题进行探讨和研究,为避开文献[1]的连续化方法中含有非光滑罚函数的不足,采用连续可微罚函数sum from i=1 to π (sin~2πx_i),提出了非线性混合整数规划问题的一类光滑连续化方法,得到了几个定理,并给出证明.结果表明,可以将无约束和有约束的非线性混合整数规划问题转化为非线性连续全局优化问题求解,且改进了已有的结论.     

有关奇亏完全数的一些刻画

为探讨具有5个相异素因数的奇亏完全数的存在性问题,通过奇亏完全数的定义以及初等方法研究了具有5个相异素因数的奇正整数n是否是奇亏完全数的问题,给出3类具有5个相异素因数的奇正整数n不是奇亏完全数的几个结论.     

三相不平衡配电网中电动汽车充电问题的混合整数非线性规划模型

本文应用牛顿—拉弗逊方法及分割法线性化三相不平衡配电网的混合整数非线性模型,来替代常用的三相不平衡配电网混合整数线性规划模型,再引入电动汽车充电的线性化模型,来解决电动汽车充电的优化问题,并用实例证明了线性化后的非线性模型的可靠性和精确度。     

一种求解混合整数规划的新方法——遗传算法

工程投资决策问题是一个整数规划与线性规划相结合的混合规划问题。以单目标遗传算法的基本思想为基础，采用对整数编码以及一些遗传算法中的有效操作方法解决该问题。     

混合编码的遗传算法在生产计划中的应用

针对某公司带储存的生产计划问题建立混合整数非线性规划模型,并结合惩罚函数法和混合编码的遗传算法将模型求解.     

关于代数整数与代数数的一个注记

证明了代数数是有理数系数方阵的特征值,代数整数是整数系数方阵的特征值.由此出发,完全用线性代数与矩阵计算的方法简洁地证明了代数整数对加减法和乘法封闭,从而构成一个环(代数整数环);所有代数数对加减乘除封闭,从而构成一个域(代数数域).     

混合整数线性规划近优解的一种解法

所提出的混合整数线性规划的解法是利用目标函数来建立等值切割面，综合使用分支定界法、割平面法和枚举法，并在求解混合整数线性规划相应的线性规划问题时，运用两演段方法。它克服了上述方法各自单独使用在计算上的某些困难和不足，从而加速求解过程     

一种改进的遗传退火算法以及收敛性分析

针对一种约束条件既有0-1变量又有整数变量的非线性混合整数规划模型,给出一种改进的遗传退火算法求解,并建立对应的Markov链且理论证明其收敛性.     

模糊需求环境下多产品采购配额优化模型

建立了模糊需求和价格折扣并存条件下多产品采购配额分配问题的模糊多目标混合整数规划模型.针对该模型的特点,提出了如下求解策略,即借助于隶属度函数,首先将模型中的模糊目标和模糊约束条件清晰化;然后,通过最大最小算子,将该模糊多目标混合整数规划模型转化为求解等价的多个单目标混合整数线性规划问题;最后,采用两阶段算法求得问题的最优解.通过应用算例验证了模型的有效性和可行性.     

基于物理设计约束的模拟电路尺寸设计的优化算法GMSGA

在模拟电路自动化尺寸设计方法中,基于仿真的方法精度高但耗时巨大.考虑到物理设计的约束,基于优化的模拟电路尺寸设计问题可以看作混合整数规划问题,然而利用传统的方法解决这类问题耗时巨大.为了解决该问题,本文提出一种新的优化算法:混合高斯采样贪婪算法(GMSGA).该算法首先基于混合高斯过程采样的方法获得约束侵犯和较小的良好的起始点,随后将混合整数规划问题近似地分解为整数规划问题和连续变量优化问题分别求解,其中:整数规划问题采用了一种贪婪算法,这极大地减少了仿真次数;连续变量优化采用序列二次规划算法,用来对结果进行局部优化.为验证算法的效率和可靠性,我们利用该算法了设计一个ADC中的运算放大器和E类功放.实验结果表明:相较于其他算法,该算法在相同的仿真次数下多次实验可以得到更好的优化结果.     

凸整数规划问题的混合蚁群算法

混合蚁群算法是基于群体的一类仿生算法, 适合于解困难的组合最优化问题. 本文对其做适当改进, 用于解凸整数规划问题. 结果表明: 用该算法求目标函数为正定二次型的整数规划问题的最小值, 找到的解比多起始点局部搜索方法好得多, 比原来的混合蚁群算法找到更好的解     

非线性混合整数规划的简化二阶震荡粒子群混合算法

为了求解整数约束和混合整数约束优化问题,提出了简化二阶震荡粒子群优化算法.在二阶震荡粒子群算法的基础上,对更新过程进行简化,使得迭代方程由原来的二阶降成一阶,粒子的搜索过程更为简单高效,便于搜索和寻优;引入了平均个体最优位置,使得所有粒子的有效信息被充分利用;对不满足约束条件的粒子重新生成,从而加快算法的收敛速度;为了防止算法的早熟收敛现象,提出了"优胜劣汰"的更新机制.最后,为了验证算法求解整数和混合整数优化问题的可行性和有效性,将简化二阶震荡粒子群混合算法对16个测试函数进行了测试并与其他三种算法比较.实验结果表明,本文算法在精确度和成功率方面有明显的提高.