双层规划问题的一种模式搜索Filter方法

双层规划在工程设计和经济管理中应用广泛,结合模式搜索方法和Filter方法提出了一种解决双层规划问题的算法—模式搜索Filter方法.算法以Filter法思想构造接受准则,以模式搜索提供迭代方向和步长,能够有效的解决一类双层规划问题.     

多目标决策问题及其求解方法研究

针对多目标决策问题的多目标最优化问题化为单目标最优化问题进行了研究.其主要方法有:理想点法、等级权重法、加权算术平均法、加权几何平均法、风险偏好系数法、乘除法、模糊规划法等.此外,还对多目标最大最小和多目标最小最大决策问题进行了处理.     

A new hybrid method for solving global optimization problem

In this paper we present a new hybrid method, called the SASP method. The purpose of this method is the hybridization of the simulated annealing (SA) with the descent method, where we estimate the gradient using simultaneous perturbation. Firstly, the new hybrid method finds a local minimum using the descent method, then SA is executed in order to escape from the currently discovered local minimum to a better one, from which the descent method restarts a new local search, and so on until convergence.The new hybrid method can be widely applied to a class of global optimization problems for continuous functions with constraints. Experiments on 30 benchmark functions, including high dimensional functions, show that the new method is able to find near optimal solutions efficiently. In addition, its performance as a viable optimization method is demonstrated by comparing it with other existing algorithms. Numerical results improve the robustness and efficiency of the method presented.     

The Impact of Equal Weighting of Low- and High-Confidence Observations on Robust Linear Regression Computations

Equal weighting of low- and high-confidence observations occurs for Huber, Talwar, and Barya weighting functions when Newton's method is used to solve robust linear regression problems. This leads to easy updates and/or downdates of existing matrix factorizations or easy computation of coefficient matrices in linear systems from previous ones. Thus Newton's method based on these functions has been shown to be computationally cheap. In this paper we show that a combination of Newton's method and an iterative method is a promising approach for solving robust linear regression problems. We show that Newton's method based on the Talwar function is an active set method. Further we show that it is possible to obtain improved estimates of the solution vector by combining a line search method like Newton's method with an active set method.This revised version was published online in October 2005 with corrections to the Cover Date.     

自适应多重网格法与超松弛法的比较

多重网格法(Multiple Grid Method,简称M-G方法)是近年来出现的快速方法之一,本文在M-G方法中采用自适应控制层间转换的技术,并将自适应M-G方法与G-S迭代方法及SOR迭代方,法进行了比较。其计算结果表明,自适应M-G方法的计算量比G-S迭代及SOR迭代少得多,当M-G方法所用层数为4-6层,这种优越性就更加明显,且自适应M-G方法中选取控制参数有很大的灵活性。     

基于蒙特卡洛仿真的理想点决策方法及其应用

首先分析了传统TOPS IS方法的基本原理和计算步骤,指出了传统TOPS IS方法应用时存在的限制与不足,提出了基于计算机蒙特卡洛仿真方法与传统理想点方法相结合的思想,该方法可以利用评测所给的区间值,既方便表述评测结果,也充分利用了评测结果,更加接近实际情况,因而,有助于提高决策质量.最后,通过复杂工程系统设计决策一个算例验证了该法的可行性与有效性.     

拉开档次法稳定性分析及改进

采用随机模拟仿真的方法分别从增添异常对象和极端样本两个方面对拉开档次法的稳定性进行了分析,给出了相关结论。在此基础上,基于“因子分析”提出了拉开档次法的改进方法,算例部分的分析表明该方法因兼顾了同类数据之间的内部差异,能够削弱“异常值”对原始数据的干扰作用,从而进一步提升了方法的稳定性。最后,指出拉开档次法适用于评价指标数目较少的评价问题,而基于“因子分析”的改进方法则适合于数据数目较多且指标有相关关系的评价问题。     

多孔介质二相驱动问题一种修正特征有限元方法的迭代解法及其收敛性分析

0 引言 多孔介质二相驱动问题的数学模型是由压力方程与浓度方程组成的偏微分方程组的初边值问题.关于该问题的数值解问题,已有大量的文献.为了得到最优的L~2-模误差估计,好多方法用混合元方法解压力方程.我们知道,混合元法得到的方程组系数矩阵是非正定的,从而解混合元比解标准元要困难得多,虽然许多人研究了混合元方法的求解问题,但到目前为止,还没有看到令人满意的好的算法.为了避开对混合元的求解,著名学者T.F.Russell考虑了用标准有限元方法解压力方程,用特征有限元方法解浓度方程的求解方法及其迭代解法,对只有分子扩散的二相驱动问题得到了最优的L~2模误差估计,对有机械弥散的一般二相驱动问题得不到最优的L~2模误差估计,同时在收敛性证明中要求压力有限元空间的指数至少是二.     

高体积分数颗粒增强复合材料有效线性与非线性介电性质的研究

基于两球相互作用的近似解,提出了一种解析方法来预测颗粒增强复合材料的线性有效介电性质,该方法可以应用于颗粒体积分数较高(可达50%)的情况．利用割线方法还研究了该类复合材料的非线性有效性质．结果表明当外加电场较弱时该文提出的方法与Stroud和Hui的方法比较接近,当外场较强时与Yu和Hui的方法一致．     

复合材料旋转壳非线性稳定性分析计算

利用前屈曲一致理论和能量变分法分析计算了复合材料旋转壳非线性稳定性.前屈曲应变-位移关系采用非线性的卡门方程,能量积分采用数值积分,用势能最小原理求解前屈曲位移和内力,提出了求解临界载荷的实用计算方法,用FORTRAN语言编制了相应的计算机程序,并给出了算例.