线性等式约束二次规划问题的无约束的优化方法

利用矩阵理论,将线性等式约束的二次规划问题非约束化,进而给出了直接法和共轭梯度法两种优化方法。     

大规模简单界约束的凸二次规划新算法

利用Ｆｌｅｔｃｈｅｒ作用集方法的思想,将Ｍｕｒｔｙ等提出的正交校正共轭梯度法推广来求解具有上、下界约束的简单凸二次规划,证明了新算法具有有限步终止性,并且改进了Ｐｏｌｙａｋ的迭代法．数值结果表明,新算法比Ｐｏｌｙａｋ的迭代法求解速度快,且由于算法在求解过程中,不用求逆矩阵,零元素不用存储,也不参加运算,算法对求解大规模问题有效．数值结果还表明,新算法比Ｃｏｔｔｌｅ和Ｃｏｈｅｅｎ的ＳＯＲ法稳定．     

凸二次规划的一种分解算法

An algorithm to solve convex quadratic programming with nonnegative variables and linear equation constraints is given by means of the concept of ABS algorithm and decomposition strategy. If the object function is strict convex ,then the optimal solution can be gotten in finite steps ; otherwise ,the algorithm is superlinear convergent.     

等式约束二次规划问题的迭代解法

给出了等式约束二次规划问题和等式约束加权最小二乘问题的迭代解法。     

求解带二次简单约束的大型二次规划问题

给出了一个求解形如1／2x^THx c^Tx=min,s.t．‖x‖2≤a的二次规划问题的方法,该方法是由共轭斜量法（CG）和投影收缩算法（PC）的隐式方法组合而成的。对无约束问题,首先以x^0=0作为初始点,用（CG）方法进行求解,如果‖x^k‖2＜a(k＝1,2,…）,则原约束问题的解已经得到;否则用（CG）方法产生的迭代点的模一旦大于a,则以此点为新的初始点,改用隐式（PC）方法进行求解。数值例子的结果显示,该算法对处理大规模问题高效的,并且可大大提高精度。     

求解等式约束的二次规划问题

我们在此文中利用一类解决亚定相容线性等式与不等式组的直接方法，提出了一求解等式约束的二次规划问题的算法，讨论了算法的良好性质，实现步骤及收敛性，数值结果表明了算法的有效性。     

一类带有等式约束的二次规划问题

研究了一类带有二次目标函数及二次等式约束的优化问题．假定约束是可行、规范的,对于目标函数为正定或半正定的情形,得到了全局最优解的充要条件．     

带有二次约束的二次规划问题的一个收缩分枝定界算法

通过解线性规划问题，寻找包含原问题可行域的超矩形，利用剖分技术对这个超矩形进行分枝和收缩以减少算法的迭代次数，从而用线性规划松弛方法来确定原问题在每个小超矩形上的最优值的下界，提出一种新的带有二次约束的二次规划问题的收缩分枝定界算法，并证明了该算法是收敛的．     

一种改进的求解含等式约束凸二次规划问题的Lemke算法

通过对经典的Lemke互补转轴算法求解含有等式约束的凸二次规划问题的分析,发现所得到的线性互补问题(LCP)可能是退化的.由Lemke算法求解(LCP)问题的迭代过程,通过六个命题说明了含有等式约束的凸二次规划问题对应的(LCP)问题退化的原因,并对经典的Lemke算法的迭代过程进行修正,提出了一种改进的Lemke算法,这种算法能有效地搜索到含等式约束凸二次规划问题的最优解.     

框式可分凸二次规划的不可行内点算法

对框式约束的可分凸二次规划提出了1个原始－对偶不可行内点算法，并证明了该算法是1个多项式时间算法。     

一种新的求解CQSDP的全-Newton步内点算法

对凸二次半定规划提出了一种新的全-Newton步原始-对偶内点算法.通过建立和应用一些新的技术性结果,证明了算法的迭代复杂性为O( n log n )ε ,这与目前凸二次半定规划的小步校正内点算法最好的迭代复杂性一致.     

求非凸二次约束二次规划全局解的凸规划方法

针对非凸二次约束二次规划(QCQP)问题,将问题中二次函数的凸函数部分保留,达到所得松弛规划的可行域更加紧致的目的,得到原问题更好的下界.利用正交变换的方法得到原问题的一个凸规划松弛模型,再利用分支定界算法求其全局最优解.根据问题的最优性和可行性原则,提出一种能整体删除或缩小算法迭代过程中产生的分割子区域的区域删减策略...     

解凸二次半定规划的过滤集-正则化方法

给出求解一种特殊凸二次半定规划的过滤集-正则化方法,并对其全局收敛性进行分析.最后还提供此算法的初步数值试验结果.     

求解框式约束下凸二次规划问题的内点算法

对于框式凸二次规划问题给出了一个内点路径跟踪算法,该算法的迭代复杂度为Ｏ（√ｎＬ）,每一步近代所需计算量为Ｏ（ｎ＾３）,其中ｎ为变量个数,Ｌ为问题的输入长度。     

正定二次规划内点稳定算法

进一步讨论一种新二次规划的内点算法.该算法不同于传统的内点算法:它不含有原始或者对偶变量的逆,因而在靠近解集附近也有定义(well defined).证明了若目标函数的二次部分为标准正定二次型,则在计算迭代方向时,可以把对(m 2n)×(m 2n)阶KKT系统的求解转化为(n-m)×(n-m)阶KKT系统的求解,从而在很大程度上提高算法的效率.     

凸二次规划松弛方法研究离散加工时间可控排序问题

离散加工时间可控的排序问题,得到界为3/2的多项式时间近似算法。     

求解高维凸二次规划的可行方向法

介绍一种求解高维凸二次规划的可行方向法。该方法的可行下降方向可由低维线性互补问题求得，最优步长由简单公式给出，无需精确的线性搜索。计算结果表明，采用本法具有计算量小和节省机器时间的优点。