一种具有非线性约束线性规划全局优化算法

本文提出了一种新的适用于处理非线性约束下线性规划问题的全局优化算法。该算法通过构造子问题来寻找优于当前局部最优解的可行解。该子问题可通过模拟退火算法来解决。通过求解一系列的子问题,当前最优解被不断地更新,最终求得全局最优解。最后,本算法应用于几个典型例题,并与罚函数法相比较,数值结果表明该算法是可行的,有效的。     

离散变量结构优化设计的组合算法*

本文首先给出了离散变量优化设计局部最优解的定义,然后提出了一种综合的组合算法.该算法采用分级优化的方法,第一级优化首先采用计算效率很高且经过随机抽样性能实验表明性能较高的启发式算法─—相对差商法,求解离散变量结构优化设计问题近似最优解 X ;第二级采用组合算法,在 X 的离散邻集内建立离散变量结构优化设计问题的(-1,0.1)规划模型,再进一步将其化为(0,1)规划模型,应用定界组合算法或相对差商法求解该(0,1)规划模型,求得局部最优解.解决了采用启发式算法无法判断近似最优解是否为局部最优解这一长期未得到解决的问题,提高了计算精度,同时,由于相对差商法的高效率与高精度,以上综合的组合算法的计算效率也还是较高的.     

一种基于谱聚类分析的粒子群聚类算法

本文研究了谱聚类中NJW算法的样本最优划分问题.利用粒子群算法在聚类问题上搜索到的全局最优,获得了NJW算法对聚类样本的最优划分.推广了谱聚类算法在样本划分时的普适性和稳定性.实验对比验证该算法是有效的.     

组合的分组测试算法的近似控制标准

对于给定的一个集合,分组测试问题是通过一系列的测试去确定这个集合的一个子集. 在文中, 作者首先运用动态规划的理论与方法, 建立了一个近似控制标准, 目的是对分组测试算法的构建过程进行有效控制, 使所构建的算法达到最优. 其次, 应用该近似控制标准研究了在n个硬币集合中确定一个伪硬币的最小平均测试数的问题. 文中所涉及的近似控制问题, 给出了在一个给定集合中去确定这个集合的一个子集的最优分组测试算法, 该最优分组测试算法是在平均测试步骤最少意义下的最优分组测试算法.     

基于可信性理论的均值-熵-偏度投资组合模型及其算法求解

本文考虑到证券市场的投资者往往面临着随机和模糊两种不确定性的情形,在模糊随机环境下把证券的收益率视作三角模糊变量,在可信性理论基础上建立了带融资约束条件的均值-熵-偏度三目标投资组合决策模型,拓展了基于可信性理论的投资组合决策模型的研究内容,同时通过对约束条件处理方法,外部档案维护方法等关键算子的改良,提出了一种新的约束多目标粒子群算法。本文运用该算法对模型进行求解,把得到的最优解与传统的多目标粒子群算法得到的最优解进行对比,结果表明新算法得到的最优解的质量会显著地优于传统的多目标粒子群算法的最优解,从而验证了算法的有效性和准确性。该算法可以在三维空间中得到一个分布性和逼近性较好的Pareto最优曲面,满足投资者对不同目标的差异需求,为投资者提供合理的投资组合决策方案。     

基于岭回归模型大数据最优子抽样算法研究

随着大数据时代的来临,为了提高计算效率,Wang等(2018)提出基于logistic回归的最优子抽样算法,在保证参数估计精度的前提下,节省了大量的运算时间.为解决变量间的多重共线性,文章提出基于岭回归模型的最优子抽样算法,并证明岭回归模型中参数估计的一致性与渐近正态性.利用数值模拟与实证分析对最优子抽样算法进行评估,...     

基于数据最优分区间相似度算法及应用

通过定义了一种基于数据最优分区间相似度算法,利用学习样本得单位相似度向量,并得各维数据的最优分区间.利用最优分区间得预测样本与学习样本的单位相似度向量,从而得预测样本的预测值.通过实例表明,算法所预测的结果相对误差可达百分位,并且本算法能应用到其它数据处理中,具有较广泛的通用性.     

变邻域模拟退火算法求解速度时变的VRPTW问题

本文在经典的带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的基础上,考虑不同时间段车辆行驶速度不同的情况,研究速度时变的带时间窗车辆路径问题(TDVRPTW),使问题更具实际意义。本文用分段函数表示不同时间段下的车辆行驶速度,并解决了速度时变条件下行驶时间计算的问题。针对模拟退火算法(SA)在求解VRPTW问题时易陷入局部最优解,变邻域搜索算法(VNS)在求解VRPTW问题时收敛速度慢的问题,本文将模拟退火算法以一定概率接受非最优解的思想和变邻域搜索算法系统地改变当前解的邻域结构以拓展搜索范围的思想结合起来,提出了一种改进的算法——变邻域模拟退火算法(SAVN),使算法在退火过程中一陷入局部最优解就改变邻域结构,更换搜索范围,以此提升算法跳出局部最优解的能力,加快收敛速度。通过在仿真实验中将SAVN算法的求解结果与VNS算法、SA算法进行对比,验证了SAVN算法确实能显著提升算法跳出局部最优解的能力。     

最优投影策略下解病态积分方程的快速迭代算法

基于最优的投影方法,构造了求解病态积分方程的截断快速Tikhonov迭代算法,与传统投影方法相比得到了相同的最优收敛率,但内积的计算个数少于传统投影方法.同时,给出了后验参数选择办法.算例证实了算法的有效性.     

一类网络最优路径的双向模拟扩散算法

基于模拟扩散算法的基本原理,文中提出了一种双向寻求网络最优路径的扩散算法,并介绍了该算法原理和具体计算过程,验证了该算法的正确性和合理性。该算法具有并行计算的能力,适合于分布式计算机,寻求大型复杂网络的最优路径。     

突发事件中对嫌疑犯有效封堵的模型与算法

基于CUMCM-2011 B题中关于嫌疑犯的封堵问题的研究.通过建立描述市区交通网络图的权矩阵,采用求最短路的Dijstra算法求出市区任意两节点的最短路径及路长,构作最佳路径阵和距离矩阵,以此为基点建立封堵路口的最优调度方案模型,再在此基础上建立封堵住嫌疑犯的最优模型,并设计了模型求解的算法.将算法应用于CUMCM-2011 B题中关于嫌疑犯的封堵问题,获得最优封堵方案.     

面向下一代光通信的VCSEL激光器仿真模型

根据L-I经验公式得到参数待定的L-I模型,并利用遗传算法搜索最优参数得到参数模型,对结果进行拟合优度检验,求出误差.在该模型基础上对环境温度进行修正并且考虑电流瞬时变化的影响,建立微分方程模型,采用Ode23求解,并利用遗传算法搜索最优参数得到参数,对结果进行拟合优度检验,得出了该激光器不同温度下的L-I特性曲线和激光器小信号幅频响应.同时根据速率方程推导出了带宽响应的数学模型,对参数归一化后,利用遗传算法搜索最优参数得到参数.     

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.     

在模型和实际存在差异时的非线性离散时滞系统最优控制算法

研究非线性分布时滞系统最优控制,提出一种基于线性分布时滞模型和二次型性能指标问题的迭代算法,将分布时滞系统化为满足马尔可夫性质的增广状态系统,在模型和实际存在差异的情况下,该算法通过迭代求解分布时滞线性最优控制问题和参数估计问题,获得原问题的最优解。给出该算法收敛于实际最优解的充分条件。     

Two new algorithms for solving optimization problems with one linear objective function and finitely many constraints of fuzzy relation inequalities

This paper studies the optimization model of a linear objective function subject to a system of fuzzy relation inequalities (FRI) with the max-Einstein composition operator. If its feasible domain is non-empty, then we show that its feasible solution set is completely determined by a maximum solution and a finite number of minimal solutions. Also, an efficient algorithm is proposed to solve the model based on the structure of FRI path, the concept of partial solution, and the branch-and-bound approach. The algorithm finds an optimal solution of the model without explicitly generating all the minimal solutions. Some sufficient conditions are given that under them, some of the optimal components of the model are directly determined. Some procedures are presented to reduce the search domain of an optimal solution of the original problem based on the conditions. Then the reduced domain is decomposed (if possible) into several sub-domains with smaller dimensions that finding the components of the optimal solution in each sub-domain is very easy. In order to obtain an optimal solution of the original problem, we propose another more efficient algorithm which combines the first algorithm, these procedures, and the decomposition method. Furthermore, sufficient conditions are suggested that under them, the problem has a unique optimal solution. Also, a comparison between the recently proposed algorithm and the known ones will be made.     

求解带有交易费的CVaR投资组合模型的L-S算法

本文假设投资者是风险厌恶型,用CVaR作为测量投资组合风险的方法.在预算约束的条件下,以最小化CVaR为目标函数,建立了带有交易费用的投资组合模型.将模型转化为两阶段补偿随机优化模型,构造了求解模型的随机L-S算法.为了验证算法的有效性,用中国证券市场中的股票进行数值试验,得到了最优投资组合、VaR和CVaR的值.而且对比分析了有交易费和没有交易费的最优投资组合的不同,给出了相应的有效前沿.     

有效集法在确定Markowitz''''s证券组合投资模型权系数中的应用

在分析Markowitz's证券组合投资模型最优解方法的基础上,给出了求解Markowitz's证券组合投资模型的有效集法;用该方法对一个具体实例的允许卖空情形与不允许卖空情形分别进行计算求解,实例的数值计算结果显示该方法是可行有效的.     

The branch-and-bound algorithm for a competitive facility location problem with the prescribed choice of suppliers

In the mathematical model under study, the two competing sides consecutively place their facilities aiming to capture consumers and maximize profits. The model amounts to a bilevel integer programming problem. We take the optimal noncooperative solutions as optimal to this problem. To find approximate and optimal solutions, we propose a branch-and-bound algorithm. Simulations show that the algorithm can be applied to solve the individual problems of low and medium dimension.     

On Markovian decision programming with recursive reward functions

In this paper, the infinite horizon Markovian decision programming with recursive reward functions is discussed. We show that Bellman's optimal principle is applicable for our model. Then, a sufficient and necessary condition for a policy to be optimal is given. For the stationary case, an iteration algorithm for finding a stationary optimal policy is designed. The algorithm is a generalization of Howard's [7] and Iwamoto's [3] algorithms.This research was supported by the National Natural Science Foundation of China.     

基于二层信用策略的两货栈库存模型

假设供应商向零售商提供信用支付期的同时,零售商也向顾客提供信用支付期,研究了两货栈的变质物品库存模型,并讨论了模型最优解的唯一性,最后给出了最优订购策略的算法步骤与数值例子.