求解带箱子集约束的非光滑全局优化问题的填充函数方法

提出了一个求解带箱子集约束的非光滑全局优化问题的填充函数方法.构造的填充函数只包含一个参数,且此参数在迭代过程中容易调节.分析了填充函数的理论性质,在此基础上设计了填充函数算法.数值计算验证了该算法的有效性.     

一个无参数的填充函数算法

自从1990年Ge R.P.教授在文章【A Filled Function Method for Finding a Global Minimizer of a Function of Several Variables[J].Math.Programming,1990,46:191-204】中提出了求全局最优化的填充函数算法以来,此类算法的有效性一直受到调整参数的困扰,在上述文章最后他也期待出现无参数的填充函数.作为一种尝试,本文提出了一种新的无参数的填充函数,并在此基础上,构造出一个无参数填充函数算法.数值试验证明该算法是有效的,同时与已有的填充函数算法比较具有计算量小的优势.     

求全局最优化问题的一种新定义的填充函数

提出了一种新的填充函数定义和填充函数,这种填充函数只含有一个参数且可以用来寻找全局优化问题的最优点.经过理论分析提出了一种新的填充函数算法.数值实验验证了此算法的有效性.     

基于混沌和填充函数的全局优化算法

本文把混沌优化算法和无参数填充函数有机结合起来,在提出一类无参数填充函数和证明其填充性质的基础上,构造出一种混合优化算法,该算法提高了全局最优解的精度和算法效率.按照理论分析设计了一个基于混沌的无参填充函数全局优化算法,理论分析和数值实验结果证明了算法的有效性和优越性.     

总体优化一类双参数填充函数算法的改进

求解无约束总体优化问题的一类双参数填充函数算法需要假设该问题的局部极小解的个数只有有限个，而且填充函数中参数的选取与局部极小解的谷域的半径有关．该文对其填充函数作了适当改进，使得新的填充函数算法不仅无需对问题的局部极小解的个数作假设，而且填充函数中参数的选取与局部极小解的谷域的半径无关．数值试验表明算法是有效的．     

一个新的单参数填充函数

填充函数法是求解全局优化问题的一种重要的确定性算法.本文将在前人的基础上,提出了一个新的单参数填充函数.并通过数值算例验证了该算法的有效性和可行性.     

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.     

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.     

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.     

一类关于非光滑全局优化的双参数填充函数

为在有界闭集上寻找非光滑函数的全局极小点,本文在文献[12]的基础上提出了一个改进的填充函数定义,然后给出了一个新的双参数填充函数.讨论了所给填充函数的理论和数值性质并设计了相应的算法.分析表明所给填充函数对参数的选择优于相关文献中的结果.数值实验表明,本文所给出的新的填充函数算法是有效的.     

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.     

求解带箱式约束全局优化问题的滤子填充函数方法

提出一个基于滤子技术的填充函数算法, 用于求解带箱式约束的非凸全局优化问题. 填充函数算法是求解全局优化问题的有效方法之一, 而滤子技术以其良好的数值效果广泛应用于局部优化算法中. 为优化填充函数方法, 应用滤子来监控迭代过程. 首先给出一个新的填充函数并讨论了其特性, 在此基础上提出了理论算法及算法性质. 最后列出数值实验结果以说明算法的有效性.     

A new filled function algorithm for constrained global optimization problems

A new filled function with one parameter is proposed for solving constrained global optimization problems without the coercive condition, in which the filled function contains neither exponential term nor fractional term and is easy to be calculated. A corresponding filled function algorithm is established based on analysis of the properties of the filled function. At last, we perform numerical experiments on some typical test problems using the algorithm and the detailed numerical results show that the algorithm is effective.     

一类求解约束全局优化问题的填充函数

本文构造了一类求解约束全局优化问题的填充函数,并在适当的假设条件下, 证明了其填充性质及其它分析性质; 此外,根据所构造的填充函数设计了相应的算法, 并给出了数值试验结果, 以说明所构造填充函数方法的有效性.     

整数规划的广义填充函数算法

文[9,10]设计了直接求整数规划问题近似解的填充函数算法,但其所利用的文[2,3]的填充函数均带有参数,需要在算法过程中逐步调节。本文建立整数规划的广义填充函数的定义,说明了文[9,10]所利用的填充函数是整数规划问题的广义填充函数,并构造了一类不带参数的广义填充函数。进而本文设计了整数规划的一类不带参数的广义填充函数算法,数值试验表明算法是有效的。     

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 new filled function method for unconstrained global optimization

In this paper, a new filled function which has better properties is proposed for identifying a global minimum point for a general class of nonlinear programming problems within a closed bounded domain. An algorithm for unconstrained global optimization is developed from the new filled function. Theoretical and numerical properties of the proposed filled function are investigated. The implementation of the algorithm on seven test problems is reported with satisfactory numerical results.