无约束广义几何规划的一种最新算法

1　引　　言近十几年来 ,几何规划新的有效数值求解方法成果很少 ,但几何规划在工程中的应用却十分广泛 ,随着线性、二次规划和非线性规划的各种新的数值方法的出现 ,必将把几何规划推向新阶段 .本文充分利用广义几何规划的特点 ,根据目标函数的梯度及 Hessian阵具有简单的特殊表达式 ,再结合信赖域算法构造了一种特殊算法 ,每次迭代只需解一类特殊的线性方程组 ,并在相对弱的条件下证明了全局收敛性和局部二次收敛性 ,具有比采用一般非线性规划求解速度快、精度高、占用内存少等优点 .考虑如下无约束的广义几何规划问题minh(t) = mj=1cj n…     

线性比式和规划问题的输出空间分支定界算法

本文旨在针对线性比式和规划这一NP-Hard非线性规划问题提出新的全局优化算法.首先,通过引入p个辅助变量把原问题等价的转化为一个非线性规划问题,这个非线性规划问题的目标函数是乘积和的形式并给原问题增加了p个新的非线性约束,再通过构造凸凹包络的技巧对等价问题的目标函数和约束条件进行相应的线性放缩,构成等价问题的一个下界线性松弛规划问题,从而提出了一个求解原问题的分支定界算法,并证明了算法的收敛性.最后,通过数值结果比较表明所提出的算法是可行有效的.     

一种基于进化算法的非线性两层规划的快速全局优化方法

由于非线性两层规划具有非凸性、NP-难等计算困难，高效的算法并不多见。本文设计了一种新的进化算法，基于此进化算法提出了求解带有一重或多重下层的非线性两层规划的高效算法。该算法充分利用两层规划的结构特点。最后，给出了六个不同类型的算例，数值结果表明，本算法是快速和有效的。     

求二次比式和问题全局解的一个新的确定性算法

本文研究一类二次比式和规划问题.首先,利用等价转换的方法把原问题转化为一个非线性规划问题,并且这个非线性规划问题的目标函数通项的分子和分母都分别是两项线性函数乘积和再加上一个线性函数的形式,再根据两项线性函数乘积和的特性,对目标函数进行线性松弛,以确定原问题最优值的下界,从而提出一个求解线性规划问题的分支定界算法,并证明该算法的收敛性.最后,数值结果表明所提出的算法是可行有效的.     

一类反凸规划的全局新算法

§1.引言 到目前为止,大多数非线性规划的有效算法都是寻求它的局部最优解,由于很难判断一个局部解是否就是一个全局解,全局规划的研究是个困难问题,反凸规划由于其可行域的非凸性甚至非连通性,目前有效算法更少。 [1]已经指出很容易把D.C.规划(即目标函数和约束函数均为二个凸函数之差)转化成为一个目标函数为线性的反凸规划:     

一个新的求解广义几何规划问题的全局优化方法（英文）

为求解广义几何规划问题,提出一个新的线性化松弛技巧.在此基础上,给出一个新的分支定界算法.为进一步改进算法,构造一个新的删除技巧,该技巧可被用来提高算法收敛效率.理论上证明了算法的收敛性,数值试验显示本文方法是有效可行的.     

系数是模糊数的模糊正项几何规划的一种解法

讨论系数是模糊数的模糊正项几何规划的一种解法,利用模糊数比较方法,把系数是模糊数的正项几何规划转化为普通正项几何规划,再利用求解正项几何规划的方法有效地求解模糊正项几何规划.     

一个新的非线性整数规划问题的单参数填充函数算法

非线性整数规划问题是一类复杂的优化问题,填充函数算法是求解整数规划问题的一类有效方法.构造一个新的单参数填充函数,分析并证明了其填充性质;然后,基于该填充函数并结合离散最速下降法提出了一种新的填充函数算法;最后,采用新算法对6个测试函数进行数值实验,结果表明该算法具有良好的计算效果,是有效可行的.     

几何规划问题的一种分枝定界方法

本文通过指数函数变换，把解几何规划GP（Ω）等价地转化为另外一个非线优化问题NLP（－↑Ω），根据问题（－↑Ω）的结构特征，构造它的一个线性规划松驰上确定它的最优值的一个下界，由此给出问题GP（Ω）的一个新的分枝定界算法。最后证明了这个算法是收敛的。     

非线性等式和线性不等式约束优化的信赖域方法 *

对非线性等式和线性不等式约束的优化问题提出一个新的信赖域算法,在通常假设条件下,证明了算法的全局收敛性.此外,由于通过引进松弛变量,可把非线性不等式约束转化为一个方程的形式,因此,该算法可用于求解一般非线性规划问题.     

符号几何规划的一种分解方法

针对符号几何规划提出了一种直接的分解方法,将难于求解的符号几何规划问题等价地转化为一个非线性程度很低的可分离规划,为寻求困难度高且规模较大的符号几何规划问题的求解提供了一种方法,特别是经此方法分解后的每个子问题均易于求解,最后给出了数值实例,验证了此方法的有效性．     

区间自适应遗传算法优化无约束非线性规划问题

针对无约束非线性规划传统优化方法存在的问题,将区间自适应遗传算法引入无约束非线性规划优化中,算法可以利用当前进化信息,自适应移动搜索区间,找到全局最优解,故可缩短搜索区间长度,提高编码精度,降低算法计算量,解决了传统遗传算法处理优化问题时,给定区间必须包含最优解这一问题,这也是本算法有别于其他优化算法的独特优势,为某些最优解所在区间难以估计的无约束非线性规划问题的优化提供了一条有效可行的途径.系统阐述了区间自适应遗传算法的原理,给出了算法优化无约束非线性规划问题的步骤,以MatlabR2016b仿真方式对算法进行了实例测试,结果表明,方法是一种计算稳定、正确、有效、可靠实用的无约束非线性规划优化方法.     

多约束非线性整数规划的一种改进的算法

多约束非线性整数规划是一类非常重要的问题,非线性背包问题是它的一类特殊而重要的问题.定义在有限整数集上极大化一个可分离非线性函数的多约束最优化问题.这类问题常常用于资源分配、工业生产及计算机网络的最优化模型中,运用一种新的割平面法来求解对偶问题以得到上界,不仅减少了对偶间隙,而且保证了算法的收敛性.利用区域割丢掉某些整数箱子,并把剩下的区域划分为一些整数箱子的并集,以便使拉格朗日松弛问题能有效求解,且使算法在有限步内收敛到最优解.算法把改进的割平面法用于求解对偶问题并与区域分割有效结合解决了多约束非线性背包问题的求解.数值结果表明了改进的割平面方法对对偶搜索更加有效.     

一种求解非线性整数规划问题的填充函数算法(英文)

在本文中,对于求解非线性整数规划的问题,提出了一个新的填充函数和相应的算法,该函数只有一个参数,具有较好的可操作性.数值试验显示,该算法是有效和可靠的.     

求解二层规划问题的遗传算法

本文求解二层规划问题的遗传算法，给出了算法基本框架并对算法实现进行了研究．算法适用于各类线性和非线性二层规划问题．数值计算结果显示，该方法是可行和有效的．     

带自由变量的广义几何规划问题的全局优化

对带自由变量的广义几何规划问题(FGGP)给出一全局优化算法.该算法先利用等价转换把(FGGP)中的自由变量转化为正变量,再通过凸化方案建立了(FGGP)的松弛凸规划(RCP).通过对(RCP)可行域的细分以及一系列(RCP)的求解过程,提出的算法收敛到(FGGP)的全局最优解,且数值例子表明了算法的可行性.     

一类非线性两级整数规划问题的全局优化方法

本文研究了整数规划连续化的途径,对一类非线性两级整数规划问题的上级规划连续化以后采用模拟退火算法;其对应的下级规划问题采用离散搜索法求解,从而给出了求解一类非线性两级整数规划问题的一种全局优化算法,并通过算例验证了该算法是有效的.     

求广义几何规划全局最优解的线性化方法

对广义几何规划问题(GGP)提出了一个确定型全局优化算法，这类优化问题能广泛应用于工程设计和非线性系统的鲁棒稳定性分析等实际问题中，使用指数变换及对目标函数和约束函数的线性下界估计，建立了GGP的松弛线性规划(RLP)，通过对RLP可行域的细分以及一系列RLP的求解过程，从理论上证明了算法能收敛到GGP的全局最优解，对一个化学工程设计问题应用本文算法，数值实验表明本文方法是可行的。     

一个解非线性0-1整数规划问题基于罚函数的混合粒子群优化算法

利用罚函数思想把非线性0-1整数规划问题转化为无约束最优化问题,然后把粒子群优化和罚函数方法结合构造出一个基于罚函数的混合粒子群优化算法,数值结果表明所提出的算法是有效的.     

非线性互补约束问题的一个强全局收敛QP-free算法

本文研究非线性互补约束均衡问题.利用光滑近似法的思想及罚函数思想,把非线性互补约束均衡问题转化为一光滑非线性规划问题,该光滑非线性规划问题通过一个新的QP-free算法求解.特别地,不需要严格互补假设条件以及不需要Hessian阵估计正定的假设条件,算法仍具有强全局收敛性.