基于代数等价变换下的凸二次规划不可行内点算法

基于代数等价变换和在KMM算法的框架基础上,在原始-对偶内点方法的牛顿方程里嵌入一种自调节功能.从而对凸二次规划提出了一种新的迭代方向的不可行内点算法,并证明了算法的全局收敛性.     

武器-目标分配问题算法研究综述

介绍武器-目标分配问题算法研究的现状及进展.目前解决WTA问题的算法主要是以一种智能算法为主结合另外一种或者多种智能算法的混合优化算法,并且不断有新的智能算法和一些新技术、新思想相结合的算法出现.指出了目前WTA问题算法研究中存在的一些不足及进一步的发展方向.     

一种求解单调变分不等式的部分并行分裂LQP交替方向法

LQP交替方向法是求解可分离结构型单调变分不等式问题的一种非常有效的方法.它不仅可以充分地利用目标函数的可分结构,将原问题分解为多个更易求解的子问题,还更适合求解大规模问题.对于带有三个可分离算子的单调变分不等式问题,结合增广拉格朗日算法和LQP交替方向法提出了一种部分并行分裂LQP交替方向法,构造了新算法的两个下降方向,结合这两个下降方向得到了一个新的下降方向,沿着这个新的下降方向给出了最优步长.并在较弱的假设条件下,证明了新算法的全局收敛性.     

由校正矩阵的等内积分解矩阵确定搜索方向的拟牛顿算法

把正定矩阵关于向量的等内积分解算法应用于求解无约束优化问题的拟牛顿算法中,提出了利用校正矩阵的等内积分解矩阵确定搜索方向的一种新算法和等价于DFP和BFGS校正公式的新的迭代公式.     

带有新的迭代格式的内点算法

研究了求解线性规划问题的二阶Mehrotra型预估-矫正内点算法,使用Newton方法求解预估方向和矫正方向,并利用两个方向的一种新的组合方式得到搜索方向.在每次迭代中,要求新的迭代点在中心路径的一个宽邻域内,从而计算出步长参数.通过分析,证明了该算法经过有限次迭代后收敛到问题的一个最优解,并具目前内点算法最好的多项式复杂度O(槡nL).数值实验表明该算法在实践中是有效的.     

一种新的线性规划多项式时间算法

本文给出了一种新的线性规划多项式时间算法。在此算法中，每步可沿一族方向中的一个进行线性搜索，同时，还使用了开关策略，从而大大减少了求逆矩阵的次数，最后，证明了算法经Ｏ（ｎＬ）次迭代结束。     

不等式约束优化全局收敛的滤子线性方程组算法

设计了求解不等式约束非线性规划问题的一种新的滤子序列线性方程组算法,该算法每步迭代由减小约束违反度和目标函数值两部分构成.利用约束函数在某个中介点线性化的方法产生搜索方向.每步迭代仅需求解两个线性方程组,计算量较小.在一般条件下,证明了算法产生的无穷迭代点列所有聚点都是可行点并且所有聚点都是所求解问题的KKT点.     

基于全牛顿步长求解凸二次规划问题的不可行内点算法

借助于全牛顿步长对凸二次规划问题提出了一种新的不可行内点算法.算法主要迭代由可行迭代步和中心路径邻域迭代步组成.其优点是线性搜寻方向是不需要的.最后证明算法迭代复杂性为O(nlogn/ε),与目前最好的不可行内点算法复杂性一致.     

水平线性互补问题的广义中心路径跟踪算法

对水平线性互补问题提出了一种广义中心路径跟踪算法.任意的原始-对偶可行内点均可作为算法的初始点.每步迭代选择“仿射步”与“中心步”的凸组合为新的迭代方向,采用使对偶间隙尽可能减小的最大步长.算法的迭代复杂性为O(√nL).     

一种特殊函数的算法研究

由于有些函数的计算量巨大,因此通过算法的研究减少计算量是计算机发展的一个重要方向.本文通过对一个函数算法的研究,提出一种减少计算量的新算法.