水火电力系统短期发电计划研究

为克服现有方法求解复杂水火电力系统短期发电优化计划的缺陷,提出一种新型优化算法对此类动态非线性约束优化问题进行求解.该算法通过选取沿连续两次迭代计算时次梯度之差的方向进行空间扩张,以此构造出极小化的空间扩张优化算法.同时,对复杂的约束条件采用自适应更新罚因子的不光滑精确罚函数加以处理.算例仿真计算的结果表明该方法求解精度高、收敛速度快,进一步验证了算法的正确性和有效性.     

点、边带约束成本的最短路问题及其算法

提出了点和边都带有成本约束的最短路问题，证明了该问题是NP－完全的，建立了这类问题的数学规划模型，并采用拉格朗日松弛算法对模型进行求解，给出了次梯度优化求解算法的一般步骤，考虑到算法在实际求解过程中收敛速度较慢的问题，进一步对拉格朗日松弛算法进行了2个方面的改进，一方面确定适当的迭代步长，另一方面选择较好的迭代方向，算法实例表明，改进后的拉格朗日松弛算法迭代步数显著较少，证明算法是有效的。     

次梯度法在求解非光滑最优化问题时的计算效果研究

本文研究了次梯度法的一些重要问题。次梯度法是梯度法在非光滑优化中的直接推广。在每一步的迭代中,选取一个负次梯度方向为搜索方向,并以一定的规则设置搜索步长。次梯度法的每一步迭代不一定都下降,但是可以证明,对于非光滑凸优化问题,次梯度法能够保证全局收敛性。次梯度法的搜索步长是预先设置的,步长设置准则包括常值步长准则、有限平方和步长准则和已知全局极小值的步长准则。本文对各种步长准则的收敛性进行了证明。为了验证次梯度法在不同的步长准则下的计算效果,本文应用次梯度法对一系列非光滑最优化问题进行了计算实验,并分析了他们的计算结果。数值实验结果表明,常值步长准则收敛速度慢,精度不高,而且步长的选择困难。而有限平方和步长准则收敛速度更快,也能够达到更高的精度。至于已知全局极小值的步长准则,虽然精度也较高,但是因为需要事先已知凸优化问题的全局极小值,所以这种步长准则的应用范围有限。     

感知无线电网络中考虑节点数据延时的分布式功率控制算法

研究感知无线电网络中分布式功率控制问题.为保证对主用户的干扰低于阈值,提出一种节点本地估计和信息交换的策略,不需要中心控制节点和辅助测量节点.优化目标是在满足数据传输延迟约束条件下最小化节点的发射功率,并证明此功率控制是凸优化问题.基于拉格朗日对偶分解原理,构造了次梯度迭代的分布式算法,并证明了分布式算法的收敛性.计算...     

次梯度外梯度方法求解随机变分不等式

随机变分不等式在供应链网络、交通运输和博弈论中具有广泛的应用。提出基于次梯度外梯度的随机逼近方法求解随机变分不等式,将矫正步的投影改投在半空间,以此来减少计算投影的代价。在适当的假设下,证明了所提出的算法具有全局收敛性。     

关于李普希兹函数极小化方法（1）

给出了解决有关极小化问题ｍｉｎｆ（ｘ）的一种概念性算法，其中ｆ（ｘ）是局部李普希兹函数，并给出了该算法的几个注释。为以后证明该算法的全局收敛性作基础。     

Zowe次梯度算法的一个推广

将Ｚｏｗｅ提出的一个求解凸优化问题的次梯度法推广为基于ε－次梯度的算法，并且证明了当参数ε按某一原则变化时，推广后的算法仍然具有整体收敛性     

次梯度法在求解非光滑最优化问题时的计算效果研究 (运筹学与控制论)

本文研究了次梯度法的一些重要问题。次梯度法是梯度法在非光滑优化中的直接推广。在每一步的迭代中,选取一个负次梯度方向为搜索方向,并以一定的规则设置搜索步长。次梯度法的每一步迭代不一定都下降,但是可以证明,对于非光滑凸优化问题,次梯度法能够保证全局收敛性。次梯度法的搜索步长是预先设置的,步长设置准则包括常值步长准则、有限平方和步长准则和已知全局极小值的步长准则。本文对各种步长准则的收敛性进行了证明。为了验证次梯度法在不同的步长准则下的计算效果,本文应用次梯度法对一系列非光滑最优化问题进行了计算实验,并分析了他们的计算结果。数值实验结果表明,常值步长准则收敛速度慢,精度不高,而且步长的选择困难。而有限平方和步长准则收敛速度更快,也能够达到更高的精度。至于已知全局极小值的步长准则,虽然精度也较高,但是因为需要事先已知凸优化问题的全局极小值,所以这种步长准则的应用范围有限。
     

局部Lipschitz连续函数差的刻画

在Banach空间中利用广义方向导数和Clarke次微分的定义,指出两个局部Lipschitz连续函数差与Clarke次微分之间的关系。在此基础上,指出如果两个局部Lipschitz连续函数f,g:X→R是Clarke正则的,那么结果退化到经典意义下ε次微分与局部Lipschitz连续函数差的关系,并指出了当函数h是可微偶凸函数时,在定理1的条件下两个局部Lipschitz连续函数的Clarke次微分之间的关系,最后指出当两个局部Lipschitz连续函数差为常数时,两个函数的Clarke次微分之间的关系。     

弱Lipschitz函数的广义次梯度及最优性条件

讨论两种广义次梯度的关系，在广义（Ｆ，ρ）凸性条件下，推广了广义Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ充分性条件。