规划搜索与代数方程求根

规划搜索是从初始状态S。经过中间目标S1,S2……,S1达到目标状态S9=Sf+1的搜索方法,用于求n次代数方程的实根时S0是根模上,下界所划的区间,S0是宽度小于允许误差的有根区间。这样的有根区间上、下限的平均值是根的较准确的近似值。为了使搜索方法可靠,在预处理中用Sturm定理判     

一种新的无约束优化线搜索算法

在对各种有效的线搜索算法分析的基础上,给出了一种求解光滑无约束优化问题的新的线搜索算法.对于目标函数是二次连续可微且下有界的无约束优化问题,算法具有与Wolfe-Powell线搜索算法相同的理论性质.在每一步迭代中算法至多需要计算两次梯度,对于计算目标函数梯度花费较大的情形可以节省一定的计算量.数值试验表明本文算法是可行的和有效的.     

低秩稀疏矩阵恢复的快速非单调交替极小化方法

针对低秩稀疏矩阵恢复问题的一个非凸优化模型,本文提出了一种快速非单调交替极小化方法.主要思想是对低秩矩阵部分采用交替极小化方法,对稀疏矩阵部分采用非单调线搜索技术来分别进行迭代更新.非单调线搜索技术是将单步下降放宽为多步下降,从而提高了计算效率.文中还给出了新算法的收敛性分析.最后,通过数值实验的比较表明,矩阵恢复的非单调交替极小化方法比原单调类方法更有效.     

基于知识图谱科技创新资源智能推荐模型的设计与实现北大核心CSCD

近年来,随着科学技术的快速发展,科技成果信息数据规模呈指数型增长。在这些海量数据中蕴含着大量有价值的知识信息,如何从中筛选、整合并发挥这些知识信息的价值受到广泛关注。在此背景下,知识图谱应运而生,其中知识图谱中的知识推理成为研究热点,目前这一研究热点已在语义搜索、智能问答等方面取得重大成就。     

考虑乘客分流的异质车型通勤定制公交网络优化

定制公交作为城市需求响应交通的重要组成部分,其线网规划的优劣直接影响乘客满意度和系统运营成本.针对一类新的考虑乘客分流和异质车型的早晚高峰时期通勤定制公交网络规划向题,以最小化乘客旅行成本和公交系统运营成本为目标,同时优化异质车队路线、车型选择、行车时刻及乘客分配,构建了一个混合整数非线性规划模型.为有效求解该模型,提出了一种融合问题特征的改进自适应大邻域搜索算法,设计了基于问题特征的乘客分流破坏算子,以提升算法寻优能力.最后,大量算例结果验证了模型的正确性和算法的有效性.实验结果表明:求解小规模算例时,改进自适应大邻域搜索算法能在12秒以内获得距离最优解平均差距为0.24%的满意解;求解大规模算例时,与文献中大邻域搜索算法和遗传算法相比,所提出算法能获得更高质量解,平均成本节约分别为1.20%和2.27%;此外,与未考虑乘客分流和同质车型情形相比,考虑乘客分流和异质车型,得到的方案成本降低11.46%,提高了资源利用率.