多重因素约束下的网格搜索对策问题研究

首次基于搜索成本及搜索资源等限制因素,构造局中人面向多重约束条件的可行策略集合,建立相应的搜索空间;在给定搜索点权值的基础上,考虑搜索成本与搜索成功概率等因素,构造相应的支付函数,建立多重因素约束下的网格搜索对策模型.为简化模型求解,将对策论问题转化为约束最优化问题,求解约束问题获得最优值,转化为模型的对策值,并给出双方最优混合策略.最后,给出军事想定实例,说明上述模型的实用性及方法的有效性.     

支持RDF图上关键字搜索的交互式谓词推荐

结构化查询语言SPARQL支持对RDF数据的准确查询,但它需要用户了解RDF数据模式和查询语法.关键字搜索在可用性方面明显优于结构化查询,但容易因语义模糊性造成搜索空间巨大.利用RDF谓词信息来扩展查询,通过一个RDF图上关键字搜索的互动过程,允许用户通过选择一些谓词来限制查询的语义,以减少关键字的模糊性.     

A Filter-Based Pattern Search Method for Unconstrained Optimization

We discuss a filter-based pattern search method for unconstrained optimization in this paper. For the purpose to broaden the search range we use both filter technique and frames, which are fragments of grids, to provide a new criterion of iterate acceptance. The convergence can be ensured under some conditions. The numerical result shows that this method is practical and efficient.     

基于遗传算法对规避目标搜索模型

分析了在应召条件下对规避目标搜索行动的特点,然后采用遗传算法建立了可用于辅助搜索决策制定协同搜索方案的模型,为分析应召搜索提供了新的方法,该方法克服了传统的运筹学搜索论在协同行动等复杂条件下寻求最优搜索方案的不足。     

线性规划的一种新算法——直接搜索迭代法

本文提出一种新的线性规划迭代算法，它把一般线性规划问题化为一个只含不等式约束的标准形，然后从标准形的任一可行点开始直接进行迭代，即可求出最优解，粗估本算法计算性能在高维时至少不亚于Ｋａｒｍａｒｋａｒ法等内点法，低维时也可与单纯形法相比，且迭代过程无误差积累。     

LINEAR SEARCH FOR A BROWNIAN TARGET MOTION

A target is assumed to move according to a Brownian motion on the real line. The searcher starts from the origin and moves in the two directions from the starting point.The object is to detect the target. The purpose of this paper is to find the conditions under which the expected value of the first meeting time of the searcher and the target is finite,and to show the existence of a search plan which made this expected value minimum.     

“应召”搜索问题的最优搜索路线

解决了确定性二次搜索（即“应召”搜索）问题的最优搜索路线。在搜索时间期望值最小、最远可能航程最短、最长可能时间最短三个准则下分别找出了相应的最优搜索路线,并从理论上严格证明了三者的统一性。这个结论在军事领域具有很重要的应用价值     

变步长非单调模式搜索法

A varied steplength nonmonotone pattern search method is proposed in this paper. The varied steplength search strategy is designed in this method such that the pattern direction is more approximated to efficient descent direction. The interpolation and nonmonotone technique are used for improving local search and global convergence. The theoretical and numerical results show that this method is an efficient direct search method.     

对不完全事后分层的估计

事后分层估计量是抽样调查中经常用到的一种估计方法。在使用多个分类变量对样本进行交叉事后分层时,边缘总值已知、格子总值未知的不完全事后分层问题是估计时又常面临的情况。本论文将对这一情况进行系统的总结,给出两个经典的估计量:搜索比率估计量和广义搜索比率估计量。     

共轭下降法的全局收敛性

本文提出了一种Armijo型的线搜索，并在这种线搜索下讨论了共轭下降法的全局收敛性，且可得方法在每次迭代均产生一个下降搜索方向．     

线搜索闭性的几个新结果

本文证明了回追步长搜索、Curry—Altman步长搜索及其改进形式、Goldstein—Armijo算法的闭性,并指出真正的Armijo步长搜索是回追步长搜索的特例,从而肯定了真正Armijo步长搜索的闭性.     

一种加快概率素数搜索技巧的改进和推广

对一种快速筛去部分合数的一种算法加以改进和推广，结合利用雅可比符号寻找大素数的算法，给出了一种可以有效的减少判别的奇合数，加快素数搜索过程的有效快速算法．     

在放宽的强Wolfe搜索下一般三项共轭梯度法的全局收敛性

Abstract. The global convergence of the general three-term conjugate gradient methods withthe relaxed strong Wolfe line-search is proved.     

基于贝叶斯信息更新的失事飞机发现概率模型

了目标搜索区域的确定方法以及失事飞机在目标搜索区域的初始概率分布,得到发现概率的计算公式。以发现概率为目标,构造了一个求解最优搜寻策略的Max Max化规划模型,模型可以动基于贝叶斯方法,提出了一个失事飞机的发现概率模型,利用飞机失联前后的信息数据,给出态地对坠机点的概率分布进行更新,使下一步搜寻任务得到及时的修正和调整。考虑到洋流对坠机点的影响,本文还提出了一个关于基点先验概率分布的重构策略。此外,对任务搜索区域最优路径的选取问题做了进一步探讨,给出了一个任务搜索区域上搜寻路径的选取方法     

一类新的共轭梯度法的全局收敛性

本文提出了一类与HS方法相关的新的共轭梯度法.在强Wolfe线搜索的条件下,该方法能够保证搜索方向的充分下降性,并且在不需要假设目标函数为凸的情况下,证明了该方法的全局收敛性.同时,给出了这类新共轭梯度法的一种特殊形式,通过调整参数ρ,验证了它对给定测试函数的有效性.     

非单调多步曲线搜索方法的收敛性

提出一种求解无约束优化问题的非单调多步曲线搜索方法.此方法具有如下特点:(1)算法在产生下一个迭代点时不仅利用了当前迭代点的信息,而且还可能利用前m个迭代点的信息.这就是多步法;(2)下降方向和步长同时确定,而不是先找到方向,再由线性搜索寻找步长.这就是曲线搜索技术;(3)采用非单调搜索技巧.在较弱的条件下,我们证明了此方法的收敛性.     

整数非线性规划的一种直接搜索寻优算法

本文的工作是将Rosenbrock算法移殖求解整数非线性规划,得到一种求解整数非线性规划的直接搜索寻优算法,该算法只要求函数是可计算的,可适用于实际规划问题。     

一种新的直接搜索法及其收敛性

本文中的算法利用了差商和强迫矩阵正定的Cholesky 分解算法,设f(x)和~2f(x)分别为f(x)的梯度和Hessian矩阵,分别简记为f和~2f.用△f(x,s)和△~2f(x,s)分别表示f和~2f的近似,分别简记为△f和△~2f.当x=x~k,s=s_k时,它们分别简记为f~k、~2f~k、△f~k和△~2f~k.下面给出△f、△~f和强迫矩阵正定的Cholesky分解算法.