可行方向法的一个统一探讨

本文给出了一种一般理论,讨论非线性规划 min{f(x)|Ax=b,x≥0}的某类可行方向方法的全局收敛性.在 f∈C~1和约束条件为非退化的假定下,提出了下降可行方向的一般模型以及一类可行方向算法,并且证明了这类算法在某些条件下是全局收敛的.这里验证了文献中常见的一些可行方向法都是这类算法的特例,并且也满足本文中提出的收敛性条件.最后构造出几种新的可行方向方法,它们都具有全局收敛性.     

可行方向法的一个统一探讨

本文给出了一种一般理论,讨论非线性规划min{f(x)|Ax=b,x≥0}的某类可行方向方法的全局收敛性。在 f∈C~1和约束条件为非退化的假定下,提出了下降可行方向的一般模型以及一类可行方向算法,并且证明了这类算法在某些条件下是全局收敛的。这里验证了文献中常见的一些可行方向法都是这类算法的特例,并且也满足本文中提出的收敛性条件。最后构造出几种新的可行方向方法,它们都具有全局收敛性。     

非线性约束优化一个强收敛的广义投影强次可行方向法

讨论带非线性不等式和等式约束的最优化问题,借助强次可行方向法和半罚函数的思想,给出了问题的一个新的广义投影强次可行方向法.该算法的一个重要特性是有限次迭代后,迭代点落入半罚问题的可行域.在适当的条件下证明了算法的全局收敛性和强收敛性.数值实验表明算法是有效的.     

线性约束优化问题的开关算法模型及其应用

本文利用开关函数．建立了解线性约束优化问题的一个组合型可行方向法─—开关算法模型，并给出了其收敛性质，从而统一、推广了包括起线性收敛的算法在内的常见的可行方向法．依此模型，具体构造了一类起线性收敛的新算法．     

基于次梯度选取的非光滑优化强次可行方向法

本文结合次梯度选取技术及割平面法和强次可行方向法的思想,提出了一个求解目标函数非光滑约束优化问题的强次可行方向算法.通过设计一个新的寻找搜索方向子问题和构造新型线搜索,算法不仅能接受不可行的初始点,而且能保持迭代点的强次可行性,同时避免在可行域外目标函数值的不适度增加.算法具备全局收敛性,且初步的数值试验表明算法是稳定有效的.     

非线性规划的拟罚函数—强次可行方向法

本文首先提出非线性规划的拟Ｋｕｈｎ—Ｔｕｃｋｅｒ点和拟罚函数法的概念和思想，然后结合强次可行方向法思想给出问题的两个新型算法，称之为拟罚函数—强次可行方向法．证明了该算法收敛到原问题的拟Ｋｕｈｎ—Ｔｕｃｋｅｒ点．     

解非线性Minimax问题的可行方向法之统一探讨

本文提出了一个解非线性约束 Minimax 问题的统一算法模型并在较弱的条件下对二种常见的线搜索规则证明了算法的全局收敛性。本文模型统一、推广了解约束 Minimax问题的常见的可行方向法。做为本文模型的特例,我们得到了二个新的 SQP-型可行方向法,推广了[1]中算法并去掉了其中的上一致可微的条件。     

在退化情况下的一个可行方向法

本文给出了一个新的非线性约束优化的可行方向法．该算法适用于退化问题(积极约束梯度线性相关)，算法结构简单，在适当条件下，证明此算法具有全局收敛性．数值实验表明算法是有效的．     

可行方向法的统一探讨

考虑问题: 其中L是有限指标集;f,g_i∈C~1。通过定义最优可行方向集和最优性函数,结合方向摄动技术,我们给出了一个解(P)的可行方向算法模型,并在较弱的假设下给出了实用的全局收敛性定理。作为模型的应用,可得到许多已知的方法和一些新方法。本文还给出了模型中有关参量的取法,作为构造新方法的依据。定义1 分别称集合D(x),△D(x,σ)为(P)在x∈R处的最优性可行方向集和方向摄动集:     

非线性规划的摄动可行方向法

本文提出了二类新的摄动可行方向法,发展和完善了这类方法.新方法形式简单而且不必用Polak程序.适当选择算法中有关参数可减少计算量,还可加快算法的收敛速度.     

An Arnoldi-Extrapolation algorithm for computing PageRank

The Arnoldi-type algorithm proposed by Golub and Greif [G. Golub, C. Greif, An Arnoldi-type algorithm for computing PageRank, BIT 46 (2006) 759-771] is a restarted Krylov subspace method for computing PageRank. However, this algorithm may not be efficient when the damping factor is high and the dimension of the search subspace is small. In this paper, we first develop an extrapolation method based on Ritz values. We then consider how to periodically knit this extrapolation method together with the Arnoldi-type algorithm. The resulting algorithm is the Arnoldi-Extrapolation algorithm. The convergence of the new algorithm is analyzed. Numerical experiments demonstrate the numerical behavior of this algorithm.     

An algorithm for local continuous optimization of traffic signals

In this paper, an algorithm for sensitivity analysis for equilibrium traffic network flows with link interferences is proposed. Based on this sensitivity analysis algorithm, a general algorithm is provided for solving the optimal design and management problems for traffic networks. In particular, this algorithm is applied to the optimal traffic signal setting problem. A numerical example is given to demonstrate the effectiveness of our algorithm.     

基于变分不等式的支持向量机优化算法研究

由于标准支持向量机模型是一个二次规划问题,随着数据规模的增大,求解算法过程会越来越复杂.在K-SVCR算法结构的基础上,构造了严格凸的二次规划新模型,该模型的主要特点是可以将其一阶最优化条件转化为变分不等式问题,利用Fischer-Burmeister(FB)函数将互补问题转化为光滑方程组;建立光滑快速牛顿算法求解,并证明了该算法所产生的序列是全局收敛;利用标准数据集测试提出算法的有效性,在训练正确率和运行时间上与K-SVCR算法相比都有较好的表现,实验结果表明该算法可行且有效.     

Global minimization of a generalized linear multiplicative programming

This article presents a simplicial branch and bound algorithm for globally solving generalized linear multiplicative programming problem (GLMP). Since this problem does not seem to have been studied previously, the algorithm is apparently the first algorithm to be proposed for solving such problem. In this algorithm, a well known simplicial subdivision is used in the branching procedure and the bound estimation is performed by solving certain linear programs. Convergence of this algorithm is established, and some experiments are reported to show the feasibility of the proposed algorithm.     

An improved inexact Newton method

For unconstrained optimization, an inexact Newton algorithm is proposed recently, in which the preconditioned conjugate gradient method is applied to solve the Newton equations. In this paper, we improve this algorithm by efficiently using automatic differentiation and establish a new inexact Newton algorithm. Based on the efficiency coefficient defined by Brent, a theoretical efficiency ratio of the new algorithm to the old algorithm is introduced. It has been shown that this ratio is greater than 1, which implies that the new algorithm is always more efficient than the old one. Furthermore, this improvement is significant at least for some cases. This theoretical conclusion is supported by numerical experiments.      

一个求大规模非负不可约稀疏矩阵的谱半径及特征向量的新算法

本文设计了一个计算非负不可约矩阵的谱半径及其特征向量的新算法,并证明了其收敛性.该算法计算晕不大,占用内存少,有相同的0元模式,从而在大规模稀疏矩阵的计算中优势明显.最后用实例验证了此算法的可行性.     

线性分式多乘积规划问题的完全多项式时间近似算法

本文针对线性分式多乘积规划问题,通过Charnes-Cooper转化将原问题转化为一个等价问题,借助此等价问题提出一个获得原问题全局近似最优解的算法,最终证明了算法的收敛性,且提供了算法运算时间的理论分析.     

An algorithm for the capacitated vehicle routing problem with route balancing

In this paper, we present a multi-objective evolutionary algorithm for the capacitated vehicle routing problem with route balancing. The algorithm is based on a formerly developed multi-objective algorithm using an explicit collective memory method, namely the extended virtual loser (EVL). We adapted and improved the algorithm and the EVL method for this problem. We achieved good results with this simple technique. In case of this problem the quality of the results of the algorithm is similar to that of other evolutionary algorithms.     

基于混合单纯形算法的模糊均值图像分割

针对模糊C均值算法用于图像分割时对初始值敏感、容易陷入局部极值的问题,提出基于混合单纯形算法的模糊均值图像分割算法.算法利用Nelder-Mead单纯形算法计算量小、搜索速度快和粒子群算法自适应能力强、具有较好的全局搜索能力的特点,将混合单纯形算法的结果作为模糊C均值算法的输入,并将其用于图像分割.实验结果表明:基于混合单纯形算法的模糊均值图像分割算法在改善图像分割质量的同时,提高了算法的运行速度.     

NURBS曲线曲面拟合数据点的迭代算法

本文推广了文献[1]的结果,将文献[1]中关于B样条曲线曲面拟合数据点的迭代算法推广至有理形式,给出了无需求解方程组反求控制点及权因子即可得到拟合NURBS曲线曲面的迭代方法．该算法和文献[1]的算法本质上是统一的,而后者恰是前者的一种退化形式．文章还给出了收敛性证明以及一些定性分析．文末的数值实例说明该算法简单实用．