多维函数全局寻优的团队进步算法

通过模仿团队进步需要的学习、探索行为和成员更新规则,提出了一种新颖的双群体演化算法,称为团队进步算法(TPA).算法将一个团队的成员分为精英和普通组,建立了两组的学习样板,定义了学习和探索运算,并合理设定了成员更新规则.两组成员在搜索过程中出现了明显分工,使算法兼备了全局搜索、局部搜索和定向搜索的能力.数值试验结果验证了新算法具有实现简单、全局寻优成功率高、收敛快、计算量少、坚韧性强和参数选择相对容易等特性,对解决优化应用问题具有较大的价值.     

森林救火的优化模型

在文[1][2]的基础上建立并讨论了有风和无风两种情况下的优化模型．     

一类伪不变凸极值问题解集的刻画

有研究对可微的无约束伪不变凸极值问题的解集进行了刻画。本文在此基础上,在广义不变凸性假设下,利用广义Clarke梯度和Lagrange乘子研究了一类不可微的带约束的伪不变凸极值问题的一些性质。首先在广义Clarke梯度的基础上,给出了此类带约束的非可微伪不变凸极值问题的一些性质;然后在一定条件下证明了此类问题的可行集和最优解集是不变凸的;最后利用广义Clarke梯度和Lagrange乘子得到了最优解集的一些等价刻画。
     

禁用{■k+1,K2,l+1}的图α谱半径极值问题

令K_s,t是完全二部图,K_n是完全图,其中s,t和n是正整数.令B_4,l是由l个共享一条边的K₄构成的图,■_l是由B_4,l的所有生成子图构成的集合.本文研究了禁用■的图的最大α-谱半径问题.利用■_k+1和K_2,l+1的结构特点以及基本不等式,在具有n个顶点、最大度为Δ且禁用■的连通图中,获得了α-谱半径的上界,且刻画了达到上界的极值图.相应地,在具有n个顶点、最大度为Δ且禁用■_k+1或K_2,l+1的连通图中,得到了α-谱半径的上界.     

关于Cartan域上极值问题的注记

研究了Cartan域上的极值问题.建立Cartan域的单位球之间极值问题的一个定理并给出它的一个应用.     

局部凸空间中带有约束的向量极值问题的最优性条件

运用序局部凸空间的广义次似凸映射下的择一性定理,得出带有约束的向量极值问题的最优性条件。     

向量极值问题的ε—近似解和向量变分不等式

本文对线性拓扑空间中一般向量极值问题的ε-有效解的几何性质进行了研究,得到了几个定理;在引入向量值映射的ε-次梯度概念的基础上,建立了向量极值问题的ε-近似解问题与广义向量变分不等式问题的关系定理.     

凸单叶调和映射的Frechet可微泛函的极值问题

借助一种变分方法，研究了单叶调和映射上具有Frechet可微泛函的极值问题，得到极值函数的必要条件。