非线性约束条件下一个收敛的梯度投影法

本文提出了一个非线性约束条件下新的梯度投影方法。在较简单的假设之下,此算法是全局收敛的,且和现有的非线性约束条件下的一些梯度投影法相比较为简单。     

一个新的求解等式约束优化问题的信赖域算法的超线性收敛分析

对文[1]提出的一个求解等式约束优化问题的信赖域算法进行超线性收敛分析.     

一种新的精确罚函数

对于含约束的非线性规划问题，提出了一种新的精确罚函数的构造，使得它能采用无约束优化方法中许多有效的解析方法。这种新的精确罚函数不同于已经研究的罚函数形式，在一定条件下同时具有精确性和光滑性,为研究同时具有精确和光滑的罚函数方法提供了一个新的途径。文章还讨论了这种精确罚函数的一些性质定理。     

网络环境下广告资源优化决策模型

研究了网络环境下优化配置有限广告资源的问题。在最大化总体点击率的基础上引入了定价模型,提出了在企业广告预算一定的条件下,基于混合定价的最大化网站收入的决策模型。目标函数是有约束的优化问题,采用罚函数法转换为无约束优化问题,针对无约束问题采用遗传算法进行求解,仿真结果说明了模型和算法的可行性。     

序列线性方程组方法解约束SC1函数最小化问题

对不等式约束SC1函数最小化问题提出一个可行的序列线性方程组算法.算法的每步迭代,子问题只需解具有相同的系数矩阵的四个简化的线性方程组.这个算法的特点是产生的迭代点是可行的;只考虑指标在集合I的一个子集Ak中的约束函数;不需假定聚点的孤立性,就可证明算法产生的迭代点全局收敛到问题的KKT(库恩-塔克)点.在较弱条件下,证明算法是超线性收敛的.     

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.     

等式约束优化的投影拟牛顿法的非单调信赖域算法

提供了分解投影拟牛顿法结合非单调信赖域算法求解非线性等式约束优化问题。在合理的条件下，证明了算法的整体收敛性，通过引进二阶矫正步克服了MARATOS效应，使算法保持了局部超线性收敛速度。     

一种改进的遗传算法及其在约束优化中的应用

提出一种违约解修正法来改进遗传算法 ,目的是把遗传操作中产生的不可行个体 ,经过修正变换成可行个体 ,并用测试函数验证其有效性 .计算的结果表明了违约解修正法的遗传算法应用在约束优化中是可行的 .     

一种改进的蚁群算法用于灰色约束非线性规划问题求解

针对灰色约束非线性规划问题,设计了一种改进蚁群算法．该算法采用了正反馈机制。在对灰色约束非线性规划问题白化处理后,将罚函数方法引入到目标函数中,同时给出了改进蚁群算法的仿真流程．实例应用表明,将改进后的蚁群算法应用于灰色约束非线性规划问题的求解是可行有效的。