考虑多方利益的大规模共享停车匹配优化策略

为有效缓解大规模停车时的停车乱、停车难问题,围绕停车费用、排队时间以及均衡多个停车场之间的停车需求,构建兼顾多方利益凸优化模型。首先,利用匹配博弈推导出最小化停车费用的稳定双边匹配;然后,同时考虑多方利益来扩展研究,构建的数学模型为凸优化问题,使用交替方向乘子法(ADMM)分布式求解;最后,仿真结果表明基于ADMM分布式优化模型与匹配博弈算法和贪心算法相比,可以满足多方利益,从隐私保护、计算时间与数据传递量等方面分析验证了ADMM分布式优化模型比集中式优化模型更适用于大规模共享停车匹配,并分析验证了考虑多方利益的必要性与权重系数对计算结果的影响。     

基于人群搜索算法和增广乘子法的混合可靠性分析

针对传统优化算法在处理具有一定非线性功能函数的结构可靠性分析问题时出现迭代次数较多或精确度不够的问题,提出了一种基于人群搜索算法和增广乘子法的混合可靠性分析方法.该算法以可靠指标最小为目标函数,以影响结构可靠指标的随机变量构成的极限状态方程为约束条件建立结构可靠性优化数学模型,并使用增广乘子法将有约束优化问题转换为无约...     

带有变系数阻尼项的半线性波动方程解的衰减估计

研究一类在全空间■上带有变系数阻尼项的半线性波动方程的Cauchy问题,考虑阻尼项中的变系数是只与时间相关的函数,同时考虑非线性项为|u|^p-1 u的情形．假设变系数满足一定条件使得研究问题中的阻尼项是有效的,并且假设初值具有紧支集,利用乘子法以及解的有限传播速度性质来研究解的衰减性质,通过选取具体的乘子,得到了问题解的衰减估计．     

MULTIPLIERS ON COMMUTATIVE BANACH ALGEBRAS

给出了交换Banach代数上的乘子与根基的关系,同时讨论了乘子的Riesz-Schauder理论.     

锥—次类凸向量优化问题的近似鞍点定理

讨论目标映射和约束映射为锥－次类凸条件下的向量最优化问题，对于ε－弱极小解给出一种新的ε－Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子定理和一个ε－弱鞍点定理     

Riccati方程的周期解在周期扰动下的稳定性

本文给出了周期系数Riccati方程: y′=A(t)y~2 B(t)y C(t)在C(t)的周期扰动下周期解稳定的充分条件。     

Banach空间中的Lagrange乘子定理

本文利用Banach空间中的局部精细概念和广义原像定理,拓宽了经典的Banach空间中的Lagrange乘子定理约束条件,特别地,将Lagrange乘子λ用泛函f在临界点的Frechét导数和约束g在该点的Frecchét导数的广义逆的乘积表示出来,即λ=f'(x).g' (x).     

一个改进的Mihlin—Hormander乘子定理

文章利用κ阶Stein函数理论，通过减弱m(x)所满足的条件，得到了一个改进的Mihlin—Hormander乘子定理。     

最优化方法在不等式中应用

本文介绍了约束最优化与不等式之间的联系，给出了一类重要不等式的最优化方法证明。