并行求解约束优化问题的QP-free型算法

针对约束块可分的最优化问题,引入序列线性方程组方法和有效集策略,提出了一个求解约束块可分优化问题的QP-free型并行变量分配（PVD）算法.算法中用三个系数具有对称结构的线性方程组来代替PVD算法中的二次规划问题以求解线搜索方向,避免了约束不相容,减小了计算量.并且算法不要求约束是凸的.最后证明了QP-free型PVD算法的全局收敛性.     

带方向信息的薄板样条插值函数及其应用北大核心CSCD

薄板样条(TPS)函数是一个很好的形变分析工具,常用于图像配准,传统的薄板样条函数只是利用特征点的坐标信息,而现实中很多特征点都带有方向信息,比如指纹细节点和sift特征点.为了在薄板样条函数中利用方向信息,本文在传统薄板样条目标函数基础上增加了方向平行惩罚项及方向一致性惩罚项,根据变分法的结论,目标函数的求解转换为求解一个微分方程,用格林函数法求解这个微分方程,从而得到带方向信息的薄板样条函数新形式.本文得到的薄板样条函数适合于任意维度的点集,在指纹图像配准和人造点集插值上的实验表明,和传统薄板样条函数相比,本文提出的薄板样条函数对于带方向信息的图像配准和点集插值更加准确.     

真实利率波动对长期资产配置的影响(英)

对于单期的投资者而言,无违约风险的固定收益证券被视为无风险资产.这是因为固定收益证券的收益率在投资的初期就能确定.然而在考虑长期的投资时,投资者可以调整资产配置,固定收益证券也将面临再投资的利率波动风险,因此不能再被视为无风险资产.本文在一类特殊的``习惯形成"效用函数的框架下讨论长期资产配置.在一系列为简化问题而作的假设之下,本文推导出了真实利率波动对风险资产配置权重的影响,并且为计算实际长期资产配置的最优比例提供了理论依据和算法.     

新的梯度算法求解单位球笛卡尔积约束优化问题

本文主要研究了单位球笛卡尔积作为约束的优化问题,给出了此类问题的最优性条件.同时将求解此问题的一些经典的梯度算法推广到了更加一般的形式,并证明了新算法的收敛性.随机二次规划问题和求解图像变分去噪模型的数值结果表明新算法并不弱于一些经典的算法,特别是在精度要求较高的情形下.     

小批量随机块坐标下降算法

针对机器学习中广泛存在的一类问题：结构化随机优化问题（其中“结构化”是指问题的可行域具有块状结构,且目标函数的非光滑正则化部分在变量块之间是可分离的）,我们研究了小批量随机块坐标下降算法（mSBD）。按照求解非复合问题和复合问题分别给出了基本的mSBD和它的变体,对于非复合问题,分析了算法在没有一致有界梯度方差假设情况下的收敛性质。而对于复合问题,在不需要通常的Lipschitz梯度连续性假设条件下得到了算法的收敛性。最后通过数值实验验证了mSBD的有效性。     

修正的SQP型并行变量分配算法

Ferris 和Mangasarian 提出求解最优化问题的PVD(并行变量分配)算法, 此算法是把变量分为主要变量和辅助变量, 分配到p个处理机上, 每个处理机除了负责更新本处理机的主要变量外, 同时还沿着给定的方向更新辅助变量, 使算法的鲁棒性和灵活性得到了很大的提高. 该文基于文献[6]提出一种修正的SQP型PVD算法, 构造其搜索方向是下降方向和可行方向的组合, 并对此方向给予一个高阶修正, 使此算法很好地防止 Maratos 效应发生, 而且能够克服在求解子问题时出现约束不相容的情况. 在合适的条件下, 推导出此算法具有全局收敛性.     

大型仪器利用情况调查数据异常值检测的数学方法比较

高质量的决策越来越依赖于高质量的数据挖掘及其分析,高质量的数据挖掘离不开高质量的数据.在大型仪器利用情况调查中,由于主客观因素,总是致使有些数据出现异常,影响数据的质量.这就需要通过适用的方法对异常数据进行检测处理.不同类型数据往往需要不同的异常值检测方法.分析了大型仪器利用情况调查数据的总体特点、一般方法,并以国家科技部平台中心主持的"我国大型仪器资源现状调查"(2009)中大型仪器使用机时和共享机时数据为主线,比较研究了回归方法、基于深度的方法和箱线图方法等对不同类型数据异常值检测的适用性.选取不同角度,检验并采用不同的适用方法,找出相关的可疑异常值,有助于下一步有效开展大型仪器利用情况异常数据的分析处理,提高数据质量,为大型仪器利用情况综合评价奠定基础,也为科技资源调查数据预处理中异常值检测方法提供有益借鉴.     

序贯可加图的结构

给定一个(p,q)图G和一个正整数k，G的一个k序贯可加性编码是不同的数k,k+1,…,k+p+q-1到G的p+q个元素的一种分配，使得G的每一边e=uv得到分配给顶点u和v的数值之和。若图的元素容许有这样的一种分配，则称该图是一个k序贯可加图。该文将给出序贯可加图的若干结构性质，并构造一个k序贯可加图的无限簇。      

大库容量指纹自动识别系统中的优化模型与算法

生物学研究表明,指纹在胎儿时期发育形成,并且其脊线结构在人的一生中从不改变,除非当指尖处深度擦伤之类的事故发生而导致指纹损伤.指纹的这种特性使得指纹作为生物特征进行身份认证非常有吸引力.指纹自动识别系统包括指纹图像的获取和存储、指纹图像数据的再表达和特征提取、指纹分类和索引、指纹匹配等模块.针对大库容量指纹自动识别系统各个模块中的一些关键技术,建立了最优化模型,设计了快速准确的求解算法,使得指纹自动识别系统的各项指标均能够达到国际先进水平,并应用到我国一些省市和公安部刑侦领域指纹自动识别系统中.     

求解MINLP的几类罚函数方法的分析和探讨

针对混合整数非线性约束优化问题(MINLP)的一般形式,通过罚函数的方法,给出了它的几种等价形式,并证明了最优解的等价性.将约束优化问题转化成更容易求解的无约束非线性优化问题,并把混合整数规划转化成非整数优化问题,从而将MINLP的求解简化为求解一个连续的无约束非线性优化问题,进而可用已有的一般无约束优化算法进行求解.