求解非光滑凸规划问题的一种途径

本文提出了一种新的途径去求解非光滑凸规划问题.     

求解具有非精确信息的非光滑凸半无限规划束方法

提出一种邻近束方法来求解带有非精确信息的非光滑凸半无限规划问题.基本思想是通过离散化方法对下水平问题进行近似,然后提出一种新的邻近束方法求解近似问题.收敛性分析中证明了方法的收敛性,并且表明,在适当条件下,迭代点的任何聚点对于原始问题都是可行的.数值实验说明了该方法的有效性.     

非光滑非凸约束优化问题的一种迫近束方法

束方法目前被公认为是解决非光滑优化问题的最有效、最有前景的方法之一,已经被成功应用到众多实际问题.利用次梯度局部测度将凸函数迫近束方法推广到非凸的约束优化问题并给出算法.该方法保证即使选取的初始点和迭代过程中的下降步不可行,所产生的序列仍会收敛到原问题的最优解.     

线性约束非光滑凸规划的一种次梯度聚集方法

本文利用次梯度聚集策略和梯度投影技术,建立了一种求解问题(1)的次梯度聚集法,证明了算法本质上是一种可行方向法,且在目标函数有下界的假设下证明了算法的整体收敛性,并考虑了防“锯齿”现象的策略。     

求解一类非凸非光滑约束优化问题的邻近滤子束算法

针对一类特殊的非凸非光滑约束优化问题提出了邻近滤子束算法.该问题的目标函数为lower-c2而约束函数为凸的.具体地,首先对目标函数采用凸化技术得到修正的问题,接着利用改进函数将修正后的约束问题转变为无约束问题,设计邻近束算法来求解这个无约束问题并在邻近束算法中引入滤子策略来确定下降步.数值结果表明了该算法的有效性和可...     

求解半定规划问题的一种光滑化方法

目的 求解标准形式的半定规划问题.方法 应用中心路径的性质及NCP函数,构造了求解半定规划的光滑化方法.结果 证明了此方法的全局收敛性及在合适的假设条件下的局部超线性收敛性.结论 数值结果表明了算法的可行性及有效性.     

同伦方法求解无约束非凸优化问题的局部极小

利用同伦方法求解无约束非凸优化问题,证明了在同伦映射为正则映射的条件下,选取合适的同伦方程,当算法可以排除鞍点时,同伦方法一定收敛到局部极小解,而非极大解.     

一种具有非凸非光滑组合正则的图像恢复方法

为保证对含有较多纹理信息的图像有好的恢复性能,提出了一种具有非凸非光滑组合正则的图像恢复方法。一方面,利用一阶非凸非光滑正则在恢复图像的同时保护图像纹理信息;另一方面,采用二阶非凸非光滑正则降低一阶非凸非光滑正则引起的分层效应。交替方向法等用来克服该组合正则项非凸非光滑性带来的数值计算困难。最后,不同污染环境下的仿真实验结果表明算法恢复图像的信噪比、峰值信噪比、图像相似度评价值均优于比较算法恢复结果。     

非光滑优化的强次可行方向邻近点束求解方法

通过引入新型邻近点参数修正策略及搜索方向子问题,提出一个求解非光滑优化的强次可行方向邻近点束方法.该方法稳定性好,能保证迭代点的强次可行性,且具备全局收敛性.     

一种新的求解无约束规划的共轭梯度法

研究无约束优化问题的共轭梯度法,推导出一种新的共轭梯度法,算法在新Wolfe线搜索条件下具有充分下降性与全局收敛性.     

非凸非光滑规划的最优性与对偶性

利用Ｃｌａｒｋｅ广义梯度定义的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ函数的广义凸性条件，首先讨论了非凸非光滑多目标规划的最优性，建立了其充分性条件与Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ型必要条件；然后讨论了非凸非光滑单目标规划的广义Ｍｏｎｄ－Ｗｅｉｒ型对偶，建立了相应的弱对偶定量、强对偶定理及逆对偶定理，所得结果涵盖并推广了许多已知的最优性条件与对偶性定理。     

非凸非光滑规划的最优性与对偶性

利用Ｃｌａｒｋｅ广义梯度定义的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ函数的广义凸性条件，首先讨论了非凸非光滑多目标规划的最优性，建立了其充分性条件与Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ型必要条件；然后讨论了非凸非光滑单目标规划的广义Ｍｏｎｄ－Ｗｅｉｒ型对偶，建立了相应的弱对偶定理、强对偶定理及逆对偶定理．所得结果涵盖并推广了许多已知的最优性条件与对偶性定理     

求解无约束全局优化问题的一种方法

提出一种新的求解无约束全局优化问题的方法,该方法把修正的BFGS方法与填充函数方法相结合,使得目标函数f(x)的当前局部极小点x*1可以移到目标函数的另一个局部极小点-x,且f(x*1)≥f(-x),同时-x也是填充函数的极小值点;然后再以为初始点求f(x)的局部最优解.反复以上过程,最终可以找到f(x)的全局最优解.     

非光滑γ凸规划的最优条件

借助于γ次微分, 在γ凸条件下, 在一维空间R上讨 论了约束非光滑优化问题的最优性条件. 证明了γ凸函数的局部极小一定是整体极小, 并且给出了约束非光滑规划的必要条件以及最优性充分条件.     

求解非光滑复合约束优化问题的再分配束方法

针对一类特殊的复合约束优化问题提出了再分配型束方法,其中目标函数和约束函数为具有lower-C²性质的函数.利用改善函数,原约束问题可以被转化为无约束问题,并且新的目标函数也具有lower-C²性质.再利用lower-C²函数的性质,引入了凸化参数来改善子问题目标函数的凸性,并设计了相应的束方法.给出了原问题和新问题最优点的关系,并简单地给出了参数稳定性结论和算法的局部收敛性结论.通过对H₂/H_∞综合问题的分析,利用提出的算法计算了最优的H₂/H_∞动态控制器,表明了算法的有效性.     

求解无约束优化问题的一种混合共轭梯度法

文章给出了一个改进的共轭梯度公式及新公式的相关性质,新公式和DY公式结合得到一个混合共轭梯度法,新算法在Wolf线搜索下产生一个下降方向;并证明了算法的全局收敛性,给出了数值例子.     

求解无约束优化问题的一种混合共轭梯度法

文章给出了一个改进的共轭梯度公式及新公式的相关性质,新公式和DY公式结合得到一个混合共轭梯度法,新算法在Wolf线搜索下产生一个下降方向;并证明了算法的全局收敛性,给出了数值例子.     

求解非凸优化问题的一种连续化方法

在弱拟法锥条件下,应用组合同伦内点算法求解非凸优化问题.针对所构造的同伦方程,证明了同伦内点算法对于可行域某个子集中几乎所有的点,同伦路径存在,并且同伦路径收敛于非凸优化问题的K-K-T点.