用于积分方程解的广义逆函数值Pade逼近的ε—算法和η—算法

为加速具有函数值系数的幂级数收敛并估计积分方程的特征值，建立了两个计算广义逆函数值Pade逼近的有效的递推算法：ε－算法和η－算法，借助于这两个算法之间的内在关系，给出了广义函数值Pade逼近的名的Wynn恒等式。     

用于积分方程解的函数值Padé-型逼近的正交多项式和行列式公式

为了求解第二类Fredholm积分方程, 引入了一个广义线性泛函,从而定义了一种新的函数值Padé-型逼近．借助于积分方程解的幂级数展开式,这种逼近方法可用来构造积分方程的近似解．定义了Padé-型逼近的正交多项式,在此基础上给出了两种形式的实用的分子行列式和分母行列式公式．     

内积空间上最小二乘形式的矩阵Pade-型逼近

当矩阵幂级数的展开式的系数产生微小摄动时,矩阵Padé-型逼近解往往变化很大.本文在矩阵Padé-型逼近研究的基础上,受Brezinski的启发,借助于误差公式和最小二乘法构造了一种稳定性和精确度均有所提高的矩阵Padé-型逼近的新方法,即最小二乘形式的矩阵Padé-型逼近(LSMPTA),并给出了LSMPTA完整的分子和分母行列式表达式.最后,通过数值实例说明了这一方法的有效性.     

用于积分方程解的广义逆函数值Padé逼近的计算公式

首次建立了广义逆函数值Pad啨逼近的完整的计算公式:函数值分子多项式和数量分母多项式的行列式公式。一个有用的存在条件借助于行列式形式得以给出。     

向量值Padé-型逼近的递推算法在求解线性方程组上的应用

借助正交多项式,构造了向量值Padé-型逼近的一种有效的三项递推公式,并利用该公式得到了求解高阶线性方程组的一个有用的算法.对该算法的收敛速度和控制迭代步骤进行了讨论,最后用数值例子加以说明.     

广义非线性集值混合拟变分包含的扰动近似点算法

本文研究一类广义非线性集值混合拟变分包含,概括了尚明生等人引入与研究过的熟知的广义集值变分包含类成特例.运用预解算子的技巧,建立了广义非线性集值混合拟变分包含与不动点问题之间的等价性,其中,预解算子JρA(·,x)是具有常数1/(1+cρ)的Lipschitz连续算子.本文还建立了几个扰动迭代算法,并提供了由算法生成的逼近解的收敛判据,所得算法与结果改进与推广了尚明生等人的相应算法与结果.     

含极大η-单调算子的广义非线性混合似变分包含组的扰动算法和稳定性

研究了一类含极大η-单调算子的广义非线性混合似变分包含组.依据不动点理论和极大η-单调算子的预解算子技巧,在Hilbert空间中提出了一种求这类变分不等式组的逼近解的扰动迭代算法,并证明了这类算法的收敛性和稳定性.所得结果是新的,并推广和统一了近期文献中的一些相关结论.     

广义箱子约束优化基于线性逼近子问题的显式搜索方向算法

讨论带广义箱子约束的非线性约束优化.基于Topkis-Veinott线性规划逼近法,对搜索方向子问题进行改进,产生两个新的线性逼近子问题,重要的是两个新子问题的解均能以简单的显式表达式直接给出.由此建立问题非精确线搜索算法,算法大大降低了计算量,复杂性及CPU时间.仅在目标函数连续可微的条件下,算法具有全局收敛性.对算法进行较大规模的数值试验.     

用于积分方程解的广义逆函数值Padé逼近的计算公式

首次建立了广义逆函数值Padé逼近的完整的计算公式函数值分子多项式和数量分母多项式的行列式公式。一个有用的存在条件借助于行列式形式得以给出。     

Banach空间内一类含松弛-(H,η)-调算子的广义混合拟似变分包含组

在Banach空间内,引入和研究了一类新的含松弛-(H,η)-单调算子的广义混合拟似变分包含组.利用松弛-(H,η)-单调算子的豫解算子技巧,给出了求这类广义混合拟似变分包含组近似解的一个新逼近算法,并证明了由这个新算法生成的迭代序列强收敛于该变分包含组的精确解.文章结果改进与推广了近期文献中的相应结果.     

广义混合变分不等式的近似点-投影算法

引入了求解广义混合变分不等式的近似点-投影算法,证明了由算法所生成迭代序列强收敛于非扩张映射不动点集合与广义混合变分不等式解集合的公共元素.方法和结果是新的,且推广了这一领域内许多已知结果.     

利用交替投影算法求解矩阵方程AXB=C的广义中心对称解

利用交替投影算法求解矩阵方程AXB=C的广义中心对称解,当矩阵方程AXB=C不相容时,利用Dykstra's交替投影算法来求其广义中心对称解的最佳逼近,数值结果表明该方法是行之有效的.     

含非紧值映射广义拟-似变分包含组解的存在性

引进一类新的具有非紧值映射的广义拟-似变分包含组.使用η-近似映射技巧,证明一个新的N-步迭代算法的收敛性和解的存在性.结果改进和推广了近期一些熟知的结果.     

广义多值拟变分包含解的两步迭代

本文引入并研究了Hilbert空间中的一类广义多值拟变分包含问题.借助预解算子技巧构造了一个新的两步迭代算法来逼近广义多值拟变分包含的解,并且证明了其解的存在性以及迭代算法生成的迭代序列的收敛性.     

两阶段特殊结构混合0-1规划的分解算法

本文介绍了一种用于求解具有特殊结构的两阶段混合0-1规划问题的原始-对偶分解算法,并以CPLEX软件作为核心求解器将算法实现.该算法将原问题分解成两个相对简单的子问题,较传统分解算法有更平衡的分解结构和收敛性.实验数据表明,该算法在求解较大规模、稀疏度较大、耦合度较大的复杂两阶段下三角结构混合0-1规划问题时,相比CPLEX提供的分枝剪枝法,在时间效率上有明显提高.算法最后通过固定0-1变量的取值可以得到满足管理精度要求的近似最优解.     

可数簇全拟-Φ-渐近非扩张映象和广义混合平衡问题以及极大单调算子的收缩投影迭代算法

先介绍全拟-φ-渐近非扩张映象的概念,然后在具有Kadec—Klee性质的一致光滑、严格凸的Banach空间的框架下,利用混合收缩投影的迭代算法,用以寻求广义混合平衡问题的解集GMEP,可数簇全拟-φ-渐近非扩张映象的不动点集(?)F(S_(i))和极大单调算子的零点集T~(-1)0的公共元.在适当的条件下,证明了逼近于这一公共元的强收敛定理.推广和改进了一些最新结果.     

矩阵方程A1Z+ZB1=C1的广义自反最佳逼近解的迭代算法

本文研究了Sylvester复矩阵方程A_1Z+ZB_1=c_1的广义自反最佳逼近解.利用复合最速下降法,提出了一种的迭代算法.不论矩阵方程A_1Z+ZB_1=C_1是否相容,对于任给初始广义自反矩阵Z_0,该算法都可以计算出其广义自反的最佳逼近解.最后,通过两个数值例子,验证了该算法的可行性.     

遗传-人工蜂群融合算法及其Markov收敛性分析

本文研究了遗传算法易发生"早熟"以及人工蜂群算法在搜索初期寻优速度慢的问题.基于将遗传算法与人工蜂群算法融合以实现二者互补的思想,提出遗传-人工蜂群融合算法(G-ABCA),利用马尔可夫理论对其收敛性进行了理论分析,证明其适应度函数值序列(即优化解满意值序列)是单调且收敛的,并利用四个经典的多峰测试函数对遗传-人工蜂群融合算法、改进的遗传算法以及人工蜂群算法进行了对比实验分析,结果表明:遗传-人工蜂群融合算法不仅收敛,而且其寻优性能显著优于其它两种算法.     

军事物流系统中定位-运输路线安排模型及算法

考虑到战时物资需求的紧迫性和保障资源的有限性,从决策者的角度出发,以军事物流系统总体供应时间最短为目标,构建了两级军事配送网络的定位-运输路线安排模型,并给出一种启发式算法.算法分为两个阶段,首先利用蚁群算法和线性规划的方法解决运输路线安排问题,然后运用贪婪搜索算法解决军事物流配送中心选址问题.最终,将两种算法结合起来进行逐步搜索,从而得到模型的解,并运用实例说明了算法的有效性和可行性.     

广义超立方体网络的寻径算法

利用H amm ing距离概念,在广义超立方体中的点对之间提出两个基于H amm ing距离的确定性寻径算法—算法1、算法2,分析了这两种算法的特点.为了克服确定性寻径算法易出现的通道拥挤现象,文中提出了一种自适应算法—算法3.