大规模界约束优化的子空间截断牛顿法

给出了大规模界约束优化的一个子空间截断牛顿法。利用截断牛顿法修正非有效约束所对应的变量，用投影梯度法修正有效约束所对应的变量，文中证明了方法的整体收敛性，并对方法进行了数值试验，且与子空间有限内存拟牛顿法进行了数值比较。     

线性方程组求解的一个迭代算法

给出了求解线性方程组的一个迭代算法并证明了收敛性,通过对该算法中参数的选取,导出了若干投影算法。     

有限族非空闭凸集交上的投影算子迭代算法

梯度投影算法在信号与图像处理、机器学习和数据挖掘等很多领域中有着广泛的应用,如何有效的计算投影算子是该算法的关键。对于单一闭凸集上的投影算子的计算,特别是具有稀疏约束的集合,已有很多的研究者给出了不同的优化算法。对于多个非空闭凸集合交上的投影,需要根据集合的性质设计算法。本文给出在一般Hilbert空间中有限族非空闭凸集合交上投影算子计算的统一方法。首先,我们定义笛卡尔乘积空间,将有限族非空闭凸集的交转化为两个非空闭凸集的交,然后将Dykstra算法推广到这类问题的求解。同时,我们将有限族非空闭凸集交上投影问题转化为无约束优化问题,并基于Douglas-Rachford算子分裂和三算子分裂方法思想,建立求解该无约束优化问题的迭代算法及证明算法的收敛性。最后,应用所提算法求解具有非负约束的l1范数单位球上的投影问题,通过数值实验,结果表明所提算法能快速和准确的收敛到真实解。     

一个广义既约梯度变位算法及收敛性

对于具有非线性等式约束且变量有界的非线性规划问题，提出了一个由三阶段组成的广度既约梯度变位算法，即线性近似、既约梯度求极小和可行变位阶段．同时我们证明了该算法所具有的收敛性．     

一个广义既约梯度位算法及收敛性

对于具有非线性等式约束且变量有界的非线性规划问题，本文提出了一个由三阶段组成的广度既约度梯度变位算法，即线性近似，既约梯度求极小和可行变位阶段，同时我们证明了该算法所具有的收敛性。     

凸二次规划的投影收缩算法

对于一般的凸二次规划问题,首先结合该问题的对偶问题给出了解的充分必要条件,然后给出了一种解决该问题的投影收缩算法,并证明了该投影收缩算法的总体收敛性.     

一种改进的B样条曲线曲面正交距离拟合算法

提出了一种改进的B样条曲线曲面拟合的正交距离算法.在此类算法中,需要求解点投影问题以得到数据点的垂足,考虑到控制顶点对投影的影响,利用泰勒展式对投影算法的初值进行修正,加快了求解点投影问题的速度,从而提高了拟合算法的稳定性和效率.数值实验表明,改进算法比修正前的方法更加稳定,与变量投影法及LBFGS算法相比,达到最优解的计算时间更短,迭代步数更少.     

下降的非线性共轭梯度法及其全局收敛性

共轭梯度法是解决大规模无约束优化问题的一种重要方法．文中给出了两种下降的非线性共轭梯度法,并在标准的Wolfe准则下证明了其全局收敛性．数值实验表明这两种方法在所给的例子中是有效可行的．     

巴拿赫空间中Landweber迭代算法的收敛性

为了得到可逆问题的近似解, 在Banach空间中引入Bregman距离, 构造迭代步长, 得到Bregman距离序列在迭代中单调递减的性质. 然后利用非线性Landweber迭代算法, 证明了该算法的收敛性.     

一类集值非线性混合变分包含问题和隐拟变分不等式问题的逼近解

研究一类集值非线性混合变分包含问题和隐拟变分不等式问题,运用预解算子和投影算子技巧分别给出了两种新的迭代算法,并证明了这类问题解的存在性及由算法所得序列的收敛性.结果是近期一些有关结果的改进和推广.     

一类推广的差异演化算法及其应用

针对差异演化算法的局部收敛性问题，从Minimax优化的角度，提出求解非线性多峰函数优化问题的一类推广的差异演化算法（EDEA），该算法利用均匀设计方法在可行域内产生初始群体，增加种群的差异性，具有大范围收敛的性质；并且动态收缩可行域，有效地抑制了粒子群优化算法易收敛到局部最优的缺陷；给出应用该方法到典型非线性优化和不稳定周期点的求解的具体步骤，通过仿真实验证明该算法是鲁棒的。     

单位圆到任意多边形区域的Schwarz Christoffel变换数值解法

Schwarz Christoffel变换技术在处理某些工程问题时具有重要作用.从黎曼存在定理出发,建立了单位圆到任意多边形区域的映射函数Schwarz Christoffel变换模型,采用Levenberg-Marquardt算法求解含约束条件的非线性映射函数Schwarz Christoffel变换模型参数系统.针对映射函数中出现的奇异积分问题,对映射函数进行2次参数变换,将其化为高斯雅克比型积分,以积分路径中的奇异点为界,缩短积分路径,对子路径采用修正高斯积分方法进行计算.通过指数变换、连乘变换和累加变换,使任意初值问题均可进行迭代计算并满足初值的约束条件.提出以边长绝对误差和顶点绝对误差为迭代计算的收敛条件,并保证了映射函数的精度.给出了11顶点多边形区域映射函数的求解算例,4种方案的计算结果表明,Schwarz Christoffel变换数值解法操作简单、精度高、收敛快.     

牛顿-矩阵多分裂多参数TOR迭代法弱收敛性分析

基于非线性方程组的牛顿-全局松弛并行多分裂方法的思想，将求解线性方程组的松弛矩阵多分裂USAOR迭代法推广至求解非线性方程组，研究了牛顿-松弛非定常多分裂多参数TOR迭代法，建立了局部收敛性定理，估计了收敛速度。     

基于演化的信赖域方法

把全局搜索性能优良的演人算法与具有总体收敛性能的信赖域算法相颌合形成局部随机搜索与全局确定性搜索相结合的演变信赖域,经具有适应性广，收敛性能好和收敛速度快的特点，为解决复杂的非线性优化问题提供了一种有效算法，并证明了算法的收敛性。     

生物地理学优化算法中基于Zoutendijk可行方向法的变异算子设计

根据约束优化问题的全局收敛性要求,基于传统优化与智能优化,设计了一种基于Zoutendijk可行方向法的新型变异算子,并将其应用于生物地理学优化算法,构建了一种用混合优化算法求解优化问题的方法.通过算子设计策略的理论验证、智能算法的收敛性分析及6个不同类型算例的仿真试验,证明此自适应求解优化问题机制具有实效性.     

三步迭代求解非线性方程组(英文)

本文给出求解非线性方程组具有六阶精度的三步迭代方法,理论上给予了证明。并且与Jae Heon Yun提出的有四阶精度的三步迭代方法相比有比较大的改进。最后给出数值例子,对几种不同的迭代方法进行比较,数值结果显示给出的方法与理论结果一致。     

并行迭代的高阶加速方法

从4阶收敛的并行迭代公式出发,利用并行加速技巧构造了一个5阶收敛的并行迭代算法,并进行了收敛性分析,通过数值实验验证了算法的高速收敛性.     

求解 Banach空间中的非线性方程的 修正的 Chebyshev迭代方法

本文给出了一个求解 Banach空间中的非线性方程的迭代方法 ,这一迭代方法实际上是对 Chebyshev迭代法的修正 ,它也是三阶收敛的 ,而且它对二次方程是四阶收敛的.