求解凸极小化问题的一种部分并行的可分方法

针对具有可分结构的凸极小化问题,提出了一种部分并行的可分方法.该方法是在预校正近似乘子法的基础之上,在极小化时采取了不同的格式,去掉了二次邻近项而直接用的增广项;在算法的迭代部分,预校正近似乘子法先计算x~(k+1),再计算z~(k+1),在部分并行的可分方法中,x~(k+1),z~(k+1)是并行计算的;通过数值算例得到的结果显示,该方法具有可行性.     

一种解可分凸优化问题的外梯度并行分裂算法

并行分裂法是求解两个可分离变量线性约束凸优化问题的重要方法,该方法通常要求两个凸函数有邻近映射,对于其中一个函数具有邻近映射,另一个函数光滑但不具有邻近映射的情况,此处提出了一种基于并行分裂的外梯度算法,并在假设光滑函数梯度Lipschitz连续条件下证明了该算法的O(1/ε)迭代复杂度。     

一个解可分凸优化问题的部分预校正分裂法

考虑线性约束的可分离凸优化问题,其目标函数可分为没有耦合变量的3个独立的凸函数.基于扩展的轮换方向乘子法,提出了一个新的解可分离凸优化问题的部分预校正分裂法,此算法在校正步中考虑对第1个变量不进行校正,对第2个和第3个变量进行校正;并且在较弱的条件下,证明了此算法的收敛性.     

利用旋转算法构建DEA模型生产前沿面

传统数据包络分析模型的生产前沿面构造方法较为复杂,为了解决这一问题,提出了一个新的构建DEA生产前沿面的算法,称为旋转法. 阐述了旋转算法的含义. 分别从二维和高维角度对传统的四类DEA模型的生产前沿面进行构建,并对算法的理论依据进行了证明. 通过实际算例证明,相比起传统的方法,比如极点极方向法、Graham扫描法等,旋转法非常简单而且实用价值很广. 最后提供了一个关于该算法在实际中的应用---构建决策单元中含有负值的DEA模型,解决了传统DEA模型无法处理决策单元中含有负值的不足.     

广义凸函数的几个控制不等式

相对于一元实值凸函数，基于n-维线性空间上一般意义下两类（广义的）凸函数-n维线性空间上凸函数及强凸函数的定义，讨论了广义凸函数及强凸函数的几个控制不等式，推广了相关结论。     

一种基于凸包稀疏化与遗传算法优化的SVM算法

SVM(support vector machine)算法求解支持向量的过程涉及到N阶矩阵的计算,N为样本的个数,当样本数量很大时,高阶矩阵的计算将需要消耗大量运算时间;同时,SVM模型性能依赖于惩罚参数与核参数的优化,传统的循环验证参数优化法,时间复杂度高.为了解决上面两方面的问题,笔者采用凸包算法对训练样本进行稀疏化,同时通过遗传算法优化选择惩罚参数与核参数,提出了一种高性能的SVM模型训练算法.     

线性空间中函数的单位分解性

利用微分流形研究了实数域R上的n维线性空间X的连续函数,指出在线性空间X中存在满足单位分解的一簇光滑函数,并得到了线性空间X中函数的一个单位分解定理;另外,在二维线性空间X中应用单位分解定理,指出了存在定义在任意开凸体A上,满足单位分解性的3个连续函数,这样将线性空间与微分流形相结合,为研究线性空间的函数分解问题及相关问题提出了一种新方法。     

关于两个有限族渐近非扩张映射的注记(英文)

在一致凸Banach空间中证明了两个有限族渐近非扩张映射的强收敛和弱收敛定理。     

卫星通信下行链路鲁棒安全波束成形设计

针对多波束卫星通信系统下行链路存在多个窃听者的场景, 在仅已知窃听者大概位置的条件下, 提出了两种鲁棒安全波束成形(beamforming, BF)方案。一种是基于卫星总发射功率受限条件下的系统安全速率最大化准则, 提出了基于广义瑞利商的鲁棒BF方案, 得到了BF权矢量的解析解。另一种是基于安全速率和卫星总发射功率约束下的安全能效最大化准则, 提出了一种分式规划、罚函数以及凸差(difference of convex, DC)规划理论相结合的嵌套迭代算法, 完成鲁棒BF设计。仿真结果表明, 跟传统的非鲁棒BF方案相比, 所提出的两种鲁棒BF方案能够获得更好的安全性能。     

模糊合作对策在凸几何上的Shapley函数

首先给出了模糊合作对策在凸几何上的定义。通过相应的公理体系,论述了模糊合作对策在凸几何上的Shapley函数。为了更好了解此类模糊合作对策,研究了两类特殊模糊合作对策在凸几何上的Shapley函数,并证明了其存在性和唯一性,拓展了模糊合作对策的研究范围。最后通过算例分析来具体说明局中人在此类模糊合作对策上的收益值。