用向量组共轭化方法改进Powell法

本文利用共轭化变换提高向量组共轭度的方法,对Powell法及修正Powell法作了改进。这一改进保持了原算法的二次终止性和关于连续可微严格凸函数的收敛性。文末用十六个公认的考机题检验了这一改进的效果。计算表明,改进后的Powell法及修正的Powell法比原算法收敛得快。     

带有子空间模式搜索的共轭方向法

Powell算法是共轭方向法中最有影响的算法之一。从理论上讲它具有二次收敛的良好性质,但这种方法极易出现搜索方向向量组线性相关或近乎线性相关的情况,致使收敛性受到很大影响。所以Powell本人以及Sargent和Zangrwill等相继提出了许多改进方案,但此时不再具有二次收敛的性质,而且又增加了很多计算量。本文给出的     

一个具有 n 步二次收敛性的直接法算法

在非线性最优化的直接法算法中,Powell 算法具有一定的代表性,但我们已知Powell 算法对正定二次函数一般不具有二次终结性,为此围绕着改善 Powell 算法的算法特性,出现了一系列 Powell 算法的改进型.其中俞文(鱼此)教授提出了一个新的方法——PY 算法,其基本思想基于,对正定二次的目标函数算法迭代过程中每一轮迭代     

一个新的约束变尺度算法

对于上述问题的求解,已有许多可行的算法.特别是首先由 Wilson 提出,后经 Han和 Powell 进一步发展起来的约束变尺度算法,是一类比较有效的方法.Fletcher 及Mayne 和 Polak 等也做了许多工作,使约束变尺度算法日趋完善.但所有这些方法,大部分都以 L_1-罚函数作为其效益函数,因而仍存在一些难以克服的缺点.     

Sargent改进的Powell方法在桥梁沉降基础预测中的应用

Sargent改进的Powell方法是曲线拟合中的一种重要方法。本文利用这种方法针对蕴藻浜特大桥沉降中的实测数据给出了五种模型下的沉降预测,这些模型包括双曲线斜率倒数模型、Vander Veen指数模型、宇都一马指数模型、龚帕兹模型、以及波松曲线模型,并发现这种方法对波松旋回模型和灰色系统模型适用性不强。     

Powell映射及其应用

本文引入了Powell映射的概念,并将向量组的共轭性度量的概念扩充到非二次函数情形,用以讨论非线性最优化中Powell算法的性质,并得到了该算法在凸性假设下的二个收敛定理。     

索结构的静力分析

根据柔索应变与位移的非线性几何关系以及自重作用与温度影响下的平衡方程,采用Euler描述的坐标系统精确地求得了各点的位移和张力的一般解．由索结构静力问题建立的非线性代数方程组应用改进的Powell混合算法编制的高精度DNEQNF程序直接进行求解A·D2在例题中计算了由3根索被一竖直弹簧支撑在一起的索结构,并与其他学者用不同方法得到的结果进行对比．     

具有一般控制策略的成批服务排队的计算

本文研究W.B.Powell提出的具有一般控制策略的成批服务排队系统M/G/l。求出了队长平稳分布母函数的关键性系数矩阵,改进了平稳队长的算法,从而较好地解决了该排队系统的计算问题。     

基于 Fibonacci 序列寻优理论薄壁弯箱材料常数的 Powell 优化识别

对于薄壁弯箱结构,推导了材料常数的动态 Bayes 误差函数,提出步长的一维 Fibonacci 序列自动寻优方案后,利用 Powell 优化理论研究了薄壁弯箱材料常数的动态识别方法,同时给出了具体的计算步骤,并研制了相应的计算程序.算例分析表明,Powell 理论用于弯箱材料常数识别时表现出良好的数值稳定性和收敛性,在迭代过程中,Powell 理论不涉及有限元偏导数处理,与以往材料常数的梯度优化方法相比,计算效率较高;建立的动态 Bayes 误差函数能同时计入系统参数的随机性和系统响应的随机性;提出的 Fibonacci 序列寻优方案无需通过试算确定最优步长所在区间,有效地解决最优步长的一维自动寻优问题.     

格序模的f—复盖

J.Martinez首先利用同调的方法研究了格序结构,讨论了偏序模的张量积.W.Powell和A.Bigard分别在1981年和1973年研究了格序模的自由对象,描述了自由f—模的结构.作者推广并且改进了他们的工作,讨论了格序模的f—张量积.本文讨论格序模的f—模复盖,给出复盖函子,f—张量积函子和嵌入函子的关系.     

BP人工神经网络模型的新改进及其应用

针对 BP网络存在的缺点 ,有多种改进方法 .从算法和网络结构设计方面进行了综合改进 .将新改进的 BP网络用于成都市消费预测 ,取得令人满意的效果     

改进的基于特征向量集的距离判别及在企业信用评价中的应用

在基于特征向量集的距离判别的基础上,提出新的判别分析方法,试图解决现有判别分析方法中计算量大及对复杂数据判别效果差的缺点.同时,将方法用于企业信用评价中,并与传统的判别方法及一些改进的判别方法作比较,实验结果表明,方法提高了企业信用评价的准确率.     

使用非单调线搜索正割方法解约束优化的整体收敛性

基于Powell和Yuan所建议的近似Fetcher罚函数作为函数使用单调线搜索的技术,本文提供了一类正割方法解约束优化。在合理的条件下,证明了所提供的算法的整体收敛性和收敛速率。     

因子分析模型的改进与应用

本文针对迄今国际国内最流行的因子分析模型(正交因子模型)的缺点,提出了改进的因子分析模型L,论证了标准化主成分及其载荷阵和它们的旋转提供了因子分析模型L在某种最优意义上的精确解,并对因子分析模型L的应用步骤及注意事项进行了论述,还指出了一些待解决的问题。     

基于集成综合评价法和聚类分析法的综合评价方法

针对传统的主成分分析法在数据无量纲化中"中心标准化"的缺点,提出了改进的主成分分析方法,并建立了一种基于集成综合评价法和聚类分析法的新的综合评价方法,通过黑龙江省各城市综合竞争力的统计分析结果说明该方法能有效的得出合理结果.     

两种有效的非线性共轭梯度算法

根据CG-DESCENT算法[1]的结构和Powell在综述文献[11]中的建议,给出了两种新的求解无约束优化问题的非线性共轭梯度算法. 它们在任意线搜索下都具有充分下降性质, 并在标准Wolfe线搜索下对一般函数能够保证全局收敛性. 通过对CUTEr函数库中部分著名的函数进行试验, 并借助著名的Dolan & Moré[2]评价方法, 展示了新算法的有效性.     

一种改进的Adomian分解方法

给出了一种新的改进Adomian分解方法,新方法能有效地解决传统Adomian分解方法及其改进方法的不足.将新改进方法应用于第二类Volterra积分方程、积分-微分方程求解,并与传统Adomian分解方法及其改进方法作比较分析,结果表明提出的新改进方法能返回方程精确解析解.     

具有精确线性搜索的改进共轭梯度法

其中g_k=f(x_k),β_k为参数.β_k的不同选法形成了各种共轭梯度法,其中Fletcher-Reeves法(简记为FR法)是理论较完整的一个方法,对水平集有界的二阶连续可微函数,Powell和Baali分别在精确和不精确线搜索下证明了其全局收敛性.Polak-Ribiere法     

线性规划中有关人工变量的进一步探讨

本在指献[2]缺点的基础上参考该法优点,对大M法引进人工变量的方式进行了改进,给出了至多引进一个人工变量的求线性规划问题的一种新算法,本方法容易操作,计算量相对较小。     

概率设计中的最优化

在概率设计(即可靠性设计)中,亦存在优化问题.例如,对所消耗的资金进行限制的前提下,使设计的可靠性最高;或者,在可靠性要求满足的条件下,使所消耗的资金最少.本文对上述两个优化问题提出优化数学模型,并采用罚函数法(SUMT 调用 Powell 法)对两例进行了计算,计算结果表明方法是可行的.