一个超线性收敛的广义投影序列方程组算法

讨论了非线性不等线约束最优化问题,在较温和条件下,采用广义和投影和序列线性方程相结合的技术,建立一个新的可行下降算法,证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性。该算法每交迭代只需解２个线性方程组。     

求解约束规划的一个非线性Lagrange函数

提出了一个求解具有不等式约束的非线性规划问题的非线性Lagrange函数．此函数主要用于解决非凸规划问题．讨论了函数在KKT点的性质,收敛定理表明了在适当的条件下。当罚参数大于某一阈值时,产生的点列具有局部收敛性,并给出了与罚参数相关的解的误差估计．此函数的收敛速度较优于Bertsekas提出的指数函数乘子法．     

非正则约束流及其对应的有限维可积Hamiltonian系统

利用规范变换把ＡＫＮＳ族与经典Ｂｏｕｓｓｉｎｅｓｑ族的正则约束流变换为对方的非正则约束流，从而得出了与非正则约束流对应的有限维可积Ｈａｍｉｌｔｏｎｉａｎ系统     

一种基于局部平均法向变形的网格参数化方法

针对有边界无边界的网格参数化问题,提出一种局部平均法向变形的网格参数化方法,以平均曲率流的方式为参考,将顶点推向其邻居的平均位置,使网格变形至平面或球面.首先,计算每个三角形邻居面的平均法向,并以该法向为目标,计算每个面法向变化的旋转矩阵;其次,基于Poisson方程将整个网格重新"缝合",通过优化拉伸能量,计算顶点的...     

四元数矩阵的OR分解及等式约束最小二乘问题

利用Givens′变换给出了四元数矩阵的OR分解,并利用复表示和OR分解解决了2-范数下的四元数矩阵的等式约束最小二乘问题.     

等式约束优化问题SQP算法的超线性收敛充要条件

对于等式约束问题,Boggs,Tolle和Wang三人将Dennis,Mo埏的求解无约束优化问题的类似结果加以推广,得到了SQP算法超线性收敛的一个极为重要的充要条件。许多研究学者又作了的改进,进一步减弱假设条件,得到了同样的等式约束问题的SQP算法超线性收敛的充要条件。     

舰载机出动离场调度优化算法

出动离场调度是舰载机起降作业中关键一环, 可抽象为NP(non-deterministic pdynoial)难问题的混合车间调度问题。首先，在传统数学规划模型基础上, 引入逻辑约束及间隔变量, 建立了约束规划模型。然后，通过调度分解技术构建多机调度转化为单机调度的启发式规则, 并提出了单机约束引导启发式搜索与约束规划二分法迭代算法, 给出了问题的求解流程。算例仿真表明, 约束规划可有效解决不同规模下的离场调度, 并快速收敛到阈值内; 在中小规模出动时, 所提算法效率比传统智能方法提升约2个数量级, 具有较强实时规划能力, 但随着实验规模增大算法收敛时间呈线性变化趋势, 而在本文研究范围内仍优于传统智能算法, 具有良好实用价值。最后，用起飞位数量对出动效率进行灵敏度分析, 发现C2起飞位对出动效能贡献最大。     

论窜烧机油故障的诊断与排除:以柳工装载机WD61567G3-36发动机为例

主要介绍一台柳工侧卸装载机发动机大修镶新丝套后,出现了窜油故障,但检测有关部件的密封配合,以及用量缸表测量气缸体圆度、圆柱度偏差,均符合技术要求。后经拆检分析发现,窜烧故障是由气缸体承孔加工精度低与外径配合不良引起。     

附加约束奇异Lagrange量系统的量子化理论

 研究了含附加约束奇异Lagrange量系统(约束奇异系统)的量子化,给出了该约束奇异系统修改的Dirac-Bergmann算法,分析了系统的经典正则对称性,研究了它的路径积分量子化和量子对称性质,通过实例说明经典理论中对称性和守恒律的关系在量子理论中不再有效.     

采用约束蚁群优化的贝叶斯网结构学习算法

针对贝叶斯网络结构学习问题,提出了一种约束蚁群优化算法.该算法根据贝叶斯得分的局部一致性原理设计了一种增边规则,并且将此规则引入蚁群算法的框架中,从而实现了在搜索过程中利用启发式信息动态缩减搜索空间、同时减少运行时间的目的.此外,还从理论上证明了增边规则的正确性,而且从实验角度讨论了约束蚁群优化算法的参数敏感性.实验结果表明,在解决较大规模的贝叶斯网络结构学习问题时,约束蚁群优化算法在保证求解精度的条件下比蚁群优化算法的运行时间减少40%以上.