广义变分不等式的一类迭代算法

利用Hilbert空间中闭凸集上的投影算子,构造涉及多值映射的广义变分不等式的一类选代算法。并证明迭代序列强收敛于义变分不等式的解,同时给出误差估计。     

自适应memetic算法求解集合覆盖问题

集合覆盖问题是一个经典的NP困难的组合优化问题,有着广泛的应用背景.首先,采用动态罚函数法将集合覆盖问题等价转化为无约束的0-1规划问题.然后,基于集合覆盖问题的结构特征,设计了初始种群构造方法、局部搜索方法、交叉算子、动态变异算子和路径重连策略,提出了一个高效求解该0-1规划问题的自适应memetic算法.该算法有效平衡了集中搜索和多样化搜索.通过45个标准例子测试该算法,并将其结果与现有遗传算法进行了比较,表明该算法能够在可接受的时间内找到高质量的解,能够有效求解大规模集合覆盖问题.     

生物地理学优化算法中基于Zoutendijk可行方向法的变异算子设计

根据约束优化问题的全局收敛性要求,基于传统优化与智能优化,设计了一种基于Zoutendijk可行方向法的新型变异算子,并将其应用于生物地理学优化算法,构建了一种用混合优化算法求解优化问题的方法.通过算子设计策略的理论验证、智能算法的收敛性分析及6个不同类型算例的仿真试验,证明此自适应求解优化问题机制具有实效性.     

一类集值非线性混合变分包含问题和隐拟变分不等式问题的逼近解

研究一类集值非线性混合变分包含问题和隐拟变分不等式问题,运用预解算子和投影算子技巧分别给出了两种新的迭代算法,并证明了这类问题解的存在性及由算法所得序列的收敛性.结果是近期一些有关结果的改进和推广.     

多值算子不动点及变分不等式的一种迭代解

针对Hilbert空间上一类满足一致单边Lipschitz条件的多值算子不动点问题，讨论了其迭代解法，构造了参数凸组合形式的迭代格式，并证明了迭代过程的收敛性。考虑了将多值变分不等式问题转化为多值算子不动点问题来求解，同时给出了一个求解障碍问题的具体数值算例。     

Λ—极点存在性定理以及Hilbert空间中的正半定算子

Cesari,L.与Suryanarayana,M.B.[1]讨论了实Banach空间Z中的闭凸锥∧具有性质(π)时,空间Z中任何一个非空∧一有界集B的弱∧一极点的存在性问题,本文推广了[1]中引理4.1的结果,并讨论了Hilbert空间中正半定算子的强制性条件的特征性质以及利用[3]得到的变分不等式得到了一个∧     

基于学习的动态多目标方法求解约束优化问题

提出一种用多目标技术求解约束优化问题的算法.该算法有3个特征:1)将约束优化问题转化为等价的动态约束多目标优化问题,然后用动态约束多目标演化算法求解动态约束多目标优化问题;2)演化初始阶段,拓宽约束边界以使整个种群可行;演化过程中,约束边界微弱的收缩以确保动态约束多目标演化算法中种群的大多数个体仍是可行的,这使动态约束多目标演化算法如同多目标演化算法求解无约束问题一样有效;3)采用基于学习的机制自适应调整演化算法的参数,以提高算法效率.实验结果表明,与4个当前较为先进的约束处理算法相比,本文算法效果更优.     

具有扰动映射族的不动点的普遍存在性

设X为实Banach空间,D是X中非空有界闭凸集,本文证明了D上一类具有全连续扰动的γ-非膨胀映射族或具有强连续扰动的广义压缩映射族M在Baire纲的意义下,几乎所有的映射都具有不动点。     

计算等式约束下多项式在闭长方体上的精确最小值

对于给定的一个实多项式函数f,多项式环R[x1,…,xn]中一个非空的有限子集H以及Rn中一个闭长方体∏n i=1[ai,bi],给出了一个有效算法,用来计算多项式函数f在集合∏n i=1[ai,bi]∩ZeroR(H)上的精确最小值,这里ZeroR为的实零点集。此外,该算法可产生一个最小值点,该点被写成所谓的区间-有理单元表示。相应的有关算法通过Maple软件被编制成一个通用程序,可处理相关实例。     

改进的粒子群优化算法在随机需求车辆路径问题中的应用

设计了一种求解随机需求车辆路径问题的改进的粒子群优化（PSO）算法．在算法后期将变异算子引入PSO算法，克服了基本PSO算法易陷入局部最优的缺点．数值模拟结果表明改进的PSO算法提高了全局搜索能力，求解效果优于基本PSO算法和遗传算法．     

捕获等式约束下多项式在闭长方体上的最小值

对于给定的一个实多项式函数f∈R[x1,…,xn],R[x1,…,xn]中一个非空的有限子集H以及Rn中一个闭长方体n∏＝i1[ai,bi],给出了一个有效算法,可产生有限个单元多项式,使得这些单元多项式的一个实根正是多项式函数f在集合n∏i=1[ai,bi]∩ZeroR(H)上的最小值,这里ZeroR(H)为H的实零点集。有关算法通过Maple软件被编制成一个通用程序,可处理相关实例。     

凸二次规划的投影收缩算法

对于一般的凸二次规划问题,首先结合该问题的对偶问题给出了解的充分必要条件,然后给出了一种解决该问题的投影收缩算法,并证明了该投影收缩算法的总体收敛性.     

约束锥内部为空时集值向量均衡问题的最优性条件

在约束锥拓扑内部为空时利用集合的拟内部的概念给出了带约束的集值向量均衡问题的弱有效解的充分性和必要性条件。作为它的应用,还给出了带约束的向量变分不等式、向量优化问题的弱有效解的最优性条件。     

Hilbert 空间中一类非线性算子方程解

利用半闭1-集压缩算子的不动点指数方法,在不同边界条件下研究了实Hilbert空间中非线性算子方程Ax=μx-p(μ≥1)的解的存在性问题,得到了若干新的结果,并给出了主要定理的一个应用。     

基于粒子群优化求解纳什均衡的演化算法

基于粒子群优化方法从群智能的角度建立了博弈的演化模型，为求解有限n人非合作博弈的纳什均衡设计了一种粒子群优化算法．通过随机初始点的可行化以及对迭代步长的控制，保证粒子群在算法的迭代过程中始终保持在博弈的可行策略空间内，避免了在随机搜索中产生无效的粒子，因此提高了粒子群优化算法求解纳什均衡的计算性能．给出了算法的数值例子并分析了该算法的计算性能，通过粒子群算法与遗传算法的比较显示了粒子群算法求解博弈纳什均衡解的高效性．     

一种惯性交替极小化算法及其应用

提出一种惯性交替极小化算法求解具有线性等式约束的两块可分离凸极小化问题,其中一块是强凸的。我们证明所提出的算法收敛到原问题和对偶问题最优解。作为应用,将所提出的算法用于求解一类复合凸极小化问题,该问题在图像去噪中有着广泛应用。最后,通过对具有约束的全变分图像去噪模型进行数值实验,数值结果验证所提出算法的有效性和优越性。     

序锥内部为空时f-有效解和强解的最优性条件

考虑局部凸空间中的集值向量优化问题，给出了在约束锥不具非空内部时f-有效解和强解的充分必要条件。     

简单量子进化算法及其在数值优化中的应用

提出了一种简单量子进化算法，它仅用一个实数值表示一个量子位，并设计了特别的旋转、变异算子和评估量子染色体的方法，只用一个个体就可在很短的时间内搜索到最优解．求解数值优化问题和NiH问题的对比试验结果显示了此算法优异的性能．     

基于l_p正则化图像去模糊的快速广义迭代收缩算法

将图像去模糊问题转化为求解l_p正则化的非凸优化问题,提出了一种求解l_p正则化问题的快速广义迭代收缩算法(FGISA,fast generalized iterative shrinkage thresholding algorithm).该算法通过对广义迭代收缩算法(GISA,generalized iterative shrinkage thresholding algorithm)的梯度项添加一个加权矩阵,并结合Nesterov梯度加速方法达到加快算法收敛速度的目的.由于加权矩阵仅仅与模糊矩阵有关,并且不随迭代过程变化,因此,与GISA相比FGISA并不增加算法的计算复杂度.文章给出了算法收敛性的理论分析.实验结果表明FGISA算法在收敛速度和图像恢复效果方面对GISA算法均有较大的改进.     

基于几何代数的时空宗地meet计算研究

根据几何代数在地理空间对象建模和多维数据分析应用的特点,研究了共形几何代数交/并(meet/join)算子的含义、构建和应用.利用几何代数多维统一、高维计算适应的优势,设计了基于几何代数meet算子和有向半空间划分理论的时空宗地meet算法.从三维地籍和时空数据建模出发,在共形几何代数和时空代数范畴中,给出了三维、四维时空宗地的定义和表达.同时,以宗地数据的拓扑计算为例,将该算法运用于三维时空宗地拓扑计算场景——历史回溯中,取得了良好的效果.该算法的理念同样适用于四维时空宗地的历史回溯meet求解.