求多变量非光滑函数总体极小点的一类改进的填充函数法

1 引言 设F:ΩR~n→R,其中Ω是对n维欧氏空间中的紧集,F为非光滑函数.假定 F在Ω内部有极小点,我们的问题是考虑求解 minF(x) x∈Ω　 (1.1) 上述即是所谓的求解非光滑函数F总体极小点问题.目前尚未见到有关求解这类问题的总体极小点的理论和算法.葛人溥在讨论求解具有非线性约束、目标函数为光滑的     

弱半光滑函数总体极小的广义填充函数法

设F:R~n→R为目标函数,并设F存在极小点。我们的目的是求出x∈R~n使得对所有的x∈R~n有 F(X)≤ F(x). (1.1)即求解F的总体极小. 关于求总体极小问题,到目前为止尚无理论上较为成熟、实际计算中又较为有效的方法.葛人溥在[1]中提出一种求解(1.1)的填充函数法.其基本想法是利用填充函数逐次求     

求一类非光滑规划全局极小点的改进的填充函数法

考虑优化问题minx∈ΩF(x) ,针对F(x)为局部Lipschitz函数 ,本文引入了求解该优化问题的一类改进的单参数填充函数 ,给出了相应的算法和收敛估计 ,理论分析和数值结果表明该方法是行之有效的     

对一道微分问题的修正

文[1]习题3-1(P81)第3题(是非题)如下:设函数f(x),g(x)在[a,b]上连续,在(a,b)内可导,且在[a,b]上f′(x)≤g′(x),则有f(b)-f(a)≤g(b)-g(a).与文[1]配套的[2](P105)给出的解答是:答不对.虽然由拉格朗日定理得f(b)-f(a)b-a=f′(ξ),ξ∈(a,b)(1)g(b)-g(a)b-a=g′(ξ),ξ∈(a,b)(2)且有f′(x)≤g(x).但f′(ξ)不一定小于等于g′(ξ),因为(1)(2)式中的ξ不一定是相同的.我们认为上述解答是错的,也就是说,原命题是成立的.下面给出证明.证明令F(x)=f(x)-g(x),由题意,F(x)在[a,b]上连续,在(a,b)内可导,再由拉格朗日定理得F(b)-F(a)b-a=F′(ξ),…     

一道高考题的推广与引申

2006年高考浙江卷(理)第10题:函数f:{1,2,3}→{1,2,3}满足f[f(x)]=f(x),则这样的函数个数共有().A.1个B.4个C.8个D.10个文[1]给出了该题的一个推广及变式,本文将继续对此问题进行探究,以期给出该类问题的一个统一处理方法.为此,我们首先给出如下定义.定义:设函数f:{1,2,3,…,n}→{1,2,3,…,n},若存在最小的正整数k,使fk(x1)=x1(x1∈{1,2,3,…,n}),即x1→x2→x3…→xk→x1,则称x1为k阶循环元,相应的x1,x2,x3,…,xk称为一个k阶循环系统,否则,如果不存在这样的正整数k,则x1称为孤立元,并且,若使fr(x1)为循环元的最小正整数为r,则称x1为r阶孤…     

关于 Lipschitz 规划的填充函数法

Ge 在假定 H_1下(见[1]),给出了求解(P)的一个新方法——填充函数法.[2]的作者又探索并构造了一些新的填充函数,但[2]的遗憾之处是一目了然的,他的理论与算法是在假定 H_1下进行的.诚然,对目标函数 F(x)了解得越多,F(x)的性质越好,就容易寻找出求解的更有效的算法.事实上往往是为得到函数的更多的信息要以化费相当大的工作量为代价,况且,大量的实际优化问题中,目标函数并不常常是连续可微的.     

Liénard方程全局稳定性的进一步探讨

考虑Lienard方程 x f(x)x g(x)=0 (1)其中f(x),g(x)为R~1上的连续函数,且满足解的唯一性条件。对于方程(1)的零解的全局稳定性的研究已有不少结果,文[1]曾给出了它的零解全局稳定的两个充分条件(即文[1]中的例3和例4),文[2]在介绍函数的作法时,又写下了这样的结论:     

一类非线性微分方程极限环的唯 n 性

<正> 在(y),F(x),g(x)均为奇函数的假设下极限环的存在唯 n 性.讨论系统(1)的唯 n性的文章见文[1—4]等,其中张芷芬教授等在文[1]中对(y)≡y,g(x)≡x,F(x)为奇函数给出了(1)至多存在 n 个极限环的充分条件;丁孙荭的工作也是对(y)≡y,     

M—估计量的收敛性

Ω为参数空间(p维欧氏空间的子集),X_i,i=1,…,n,为k维随机向量样本(iid.)取自未知分布F,p(x,t)为定义在R~k×Ω上的实函数(Ω为Ω之闭包),且假定p(x,t)≥C>-∞.具体的例子可见[1]与[2].关于M-估计量的统计性质,我们首先关心的θ_n是是否收敛,即当n→∞时,是否有     

一类高阶椭圆型偏微分方程的奇摄动

今考虑如下奇摄动问题:其中ε为正的小参数,Ω为R~n中的有界域,Ω为Ω的边界,a,b均为正常数,φi(x),i=1,2,3,为充分光滑的函数,Δ为Laplace算子. 本文主要是利用微分不等式理论来研究上述问题解的渐近性态.近年来,利用微分不等式来解决一类常微分方程奇摄动问题已有较深入的研究(例如参见[1]-[5],[9]-     

A filled function method applied to nonsmooth constrained global optimization

The filled function method is an effective approach to find a global minimizer. In this paper, based on a new definition of the filled function for nonsmooth constrained programming problems, a one-parameter filled function is constructed to improve the efficiency of numerical computation. Then a corresponding algorithm is presented. It is a global optimization method which modify the objective function as a filled function, and which find a better local minimizer gradually by optimizing the filled function constructed on the minimizer previously found. Illustrative examples are provided to demonstrate the efficiency and reliability of the proposed filled function method.     

A filled function method with one parameter for unconstrained global optimization

The filled function method is considered as an efficient approach to solve the global optimization problems. In this paper, a new filled function method is proposed. Its main idea is as follows: a new continuously differentiable filled function with only one parameter is constructed for unconstrained global optimization when a minimizer of the objective function is found, then a minimizer of the filled function will be found in a lower basin of the objective function, thereafter, a better minimizer of the objective function will be found. The above process is repeated until the global optimal solution is found. The numerical experiments show the efficiency of the proposed filled function method.     

A continuously differentiable filled function method for global optimization

In this paper, a new filled function method for finding a global minimizer of global optimization is proposed. The proposed filled function is continuously differentiable and only contains one parameter. It has no parameter sensitive terms. As a result, a general classical local optimization method can be used to find a better minimizer of the proposed filled function with easy parameter adjustment. Numerical experiments show that the proposed filled function method is effective.     

A filled function method for constrained global optimization

In this paper, a filled function method for solving constrained global optimization problems is proposed. A filled function is proposed for escaping the current local minimizer of a constrained global optimization problem by combining the idea of filled function in unconstrained global optimization and the idea of penalty function in constrained optimization. Then a filled function method for obtaining a global minimizer or an approximate global minimizer of the constrained global optimization problem is presented. Some numerical results demonstrate the efficiency of this global optimization method for solving constrained global optimization problems.     

全局最优化问题的一个无参数的填充函数算法

本文研究了全局最优化问题.利用构造填充函数的方法,提出了一个新的无参数填充函数,它是目标函数的一个明确表达式.得到了一个新的无参数填充函数算法,数值试验结果表明该填充函数算法是有效的,从而推广了填充函数算法在求解全局最优化问题方面的应用.     

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.     

非线性整数规划的一个新的无参数填充函数算法

离散填充函数是一种用于求解多极值优化问题最优解的一种行之有效的方法.已被证明对于求解大规模离散优化问题是有效的.本文基于改进的离散填充函数定义,构造了一个新的无参数填充函数,并在理论上给出了证明,提出了一个新的填充函数算法.该填充函数无需调节参数,而且只需极小化一次目标函数.数值结果表明,该算法是高效的、可行的.     

A parameter free filled function for unconstrained global optimization

The filled function method is considered as an efficient method to find the global minimum of multidimensional functions. A number of filled functions were proposed recently, most of which have one or two adjustable parameters. However, there is no efficient criterion to choose the parameter appropriately. In this paper, we propose a filled function without parameter. And this function includes neither exponential terms nor logarithmic terms so it is superior to the traditional ones. Theories of the filled function are investigated. And an algorithm which does not compute gradients during minimizing the filled function is presented. Moreover, the numerical experiments demonstrate the efficiency of the proposed filled function.     

一个新的填充函数

填充函数法是一种解无约束全局极小化问题的方法.这种方法的关键是构造填充函数,在已发表的文献中已经介绍了几种填充函数.在此介绍只含一个参数的填充函数,并且根据此填充函数提出了一种填充函数算法.给出了用这种填充函数法解几个测试问题的计算结果.