企事业过程模型自动模拟和优化算法

使用适合的优化算法,并依靠计算机的不断模拟执行,企事业过程模型可以得到一定程度的改善和提高。简要介绍了最优化方法和常用的优化算法,着重阐述了企事业过程模型的参数优化问题中所采用的优化算法。     

非线性最优化问题几种梯度算法的研究

借助目标函数的梯度或次梯度作为搜索方向解决最优化问题的最优化算法.研究共轭梯度法、投影梯度法、增量次梯度法以及邻近梯度法的迭代形式、迭代特点、收敛性分析以及实际应用范围,并介绍一些与梯度算法相关的最优化方法,对它们在收敛性、算法运用以及优缺点方面进行比较.     

粒子群算法在求解优化问题中的应用

粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.     

钻井布局优化算法设计

运用直接搜索和动态规划最优化原理 ,给出了钻井布局问题的优化算法 ,并对平移网格下满足给定误差ε的可利用旧井之点的坐标关系进行了定性分析 .     

基于蚁群算法的造林规划设计

造林规划设计是一个离散的约束优化问题.改写了造林规划设计问题目标函数的表达形式,并应用蚁群算法优化了造林设计方案.试验结果表明:蚁群算法用于优化造林规划设计方案是可行的;与模拟退火算法相比,效果更好.研究结果可为科学造林和最优化经营管理提供新的思路,丰富了林分经营过程的最优化控制技术及蚁群算法的应用领域.     

约束优化问题的一种投影梯度Lagrange乘子法

运用Lagrange乘子法,将一般约束优化转化为仅含等式约束的优化问题,然后就线性与非线性两种情况进行讨论,通过投影梯度法来求解优化子问题。对于线性的情况得到一种可以不用计算初始点的最优化算法,最后的数值算例说明了算法的可行性与有效性。     

混沌最优化算法在结构最优化设计中应用

针对非线性约束问题,提出了一种新的、可行的混沌最优化算法———三次载波混沌最优化方法;并将此算法用于工程结构优化设计中。计算结果表明,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。     

现代优化算法在旅行商问题上的应用

现代优化算法以现代计算机作为工具,对复杂的组合最优化问题的求解具有普遍的适用性,得到了快速发展和广泛应用。本文简要介绍了禁忌搜索算法、模拟退火算法及遗传算法的理论、应用技术,较为详尽地描述了它们在旅行商问题上的具体实现,并对不同算法的计算效果进行了对比分析。     

需求确定时两级供应链库存控制的多准则交互式优化算法

介绍了需求确定的情况下两级供应链库存控制的一种交互协作的最优化算法．该算法将供应链上的库存控制视为多准则问题,进而实现了供应链多准则问题的一种既对供应链有效又对供应链上每个企业有效的优化方案．     

交叉融汇 综合创新—记首届国际组合、算法、概率与实验算法研讨会

运筹学是运用科学的数量方法研究对人力、物力进行合理筹划和运用,寻找管理及决策最优化的综合性学科。近年来运筹学与其他学科的结合愈加紧密,特别是与理论计算机科学的交叉,在算法设计与分析领域出现了大量的研究工作。研究问题包括通讯网络中的调度问题,并行计算,大规模集成电路设计,路由优化与波长分配,存储器算法,     

无约束最优化的一个算法--隔步梯度法

介绍了无约束最优化的一个算法（隔步梯度法）的迭代模型证明了该算法的二次终止性，研制了相应的最优化计算程序．该程序用优化模型进行了测试并成功地被用于核物理实验数据处理     

线性等式约束非线性最优化问题的一个新算法

有文献给出了一般等式约束非线性最优化问题的一种求解途径。在此基础上将线性等式约束非线性最优化问题转化为非线性最小二乘问题求解,提出了求解最优化问题的一种新思路。然后利用Gauss-Newton法求解非线性最小二乘问题,在求解过程中引入非精确的一维搜索,提高了计算的效率,加快了算法收敛的速度,从而找到了具有线性等式约束非线性最优化问题的一个新算法,算法具有很好的收敛性,收敛速度是二阶的。最后经过数值实验证明新算法与Matlab优化工具箱计算的结果一致,是可行的、有效的。     

最优化理论与方法在人工神经网络中的应用

该文介绍了最优化理论的基本研究内容及方法,论述了人工神经网络的基本知识,着重介绍了多层前向网络模型的优势和不足；并综述了用最优化理论改进人工神经网络的学习算法和对网络结构进行优化的方法及最新进展.     

无约束最优化问题的扰动梯度算法

给出了一种扰动梯度算法,证明了在一定条件下,算法产生的序列全局收敛到最优化问题的稳定点,这个算法特别适用求解大规模优化问题。     

基于粒子群优化算法的分散式废水处理网络的综合

基于分散式废水处理网络的超结构，建立了废水处理网络系统最优化的非线性规划模型和混合整数非线性规划模型．它们是具有非凸性的复杂非线性数学规划问题，用现有的方法进行求解不能保证得到全局最优解．因此，提出了应用新型随机型算法——粒子群优化算法求解上述复杂非线性最优化问题．算例问题的求解计算表明，提出的废水处理网络粒子群优化方法具有不要求初始可行点以及适应全局优化等优点，能够快速有效地解决废水处理网络最优化问题．     

福建省水产品冷链物流网络布局优化模型的构建

针对福建省水产品冷链物流网络布局优化高发散性问题进行探究,将福建省水产品冷链物流网络布局优化问题进行抽象、概化,将福建省水产品冷链物流网络布局优化问题转化为特定条件下数学方程最优化问题,并结合混合蛙跳算法对该数学方程最优化问题进行解答,同水产品冷链物流网络布局优化算法进行比较,从计算耗时、优化结果的角度进行分析.结果显示:混合蛙跳算法在计算效率上远远高于其他方法,求解的优化方案每月成本更低,说明本文方法计算结果更加精确,计算流程更加优化.     

利用遗传算法解决分布式数据库系统中的数据分配问题

在分布式数据库系统中,如何得到一个最优化的数据分配方案是分布式系统性能优化所应该考虑的一个重要的方面,遗传算法的引入为问题的解决带来了新的思路,本主要介绍算法的设计及实现。     

利用遗传算法解决分布式

在分布式数据库系统中,如何得到一个最优化的数据分配方案是分布式系统性能优化所应该考虑的一个重要的方面.遗传算法的引入为问题的解决带来了新的思路.本文主要介绍算法的设计及实现.     

对称函数的全局优化的降维算法

建立了一类对称函数的全局优化问题的降维算法 ,从而解决了一个有趣的分析不等式的最优化问题     

线性等式约束非线性最优化问题的一个新算法

有文献给出了一般等式约束非线性最优化问题的一种求解途径。在此基础上将线性等式约束非线性最优化问题转化为非线性最小二乘问题求解，提出了求解最优化问题的一种新思路。然后利用Gauss-Newton法求解非线性最小二乘问题，在求解过程中引入非精确的一维搜索，提高了计算的效率，加快了算法收敛的速度，从而找到了具有线性等式约束非线性最优化问题的一个新算法，算法具有很好的收敛性，收敛速度是二阶的。最后经过数值实验证明新算法与Matlab优化工具箱计算的结果一致，是可行的、有效的。