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.     

一个全局最优化问题的填充函数

本文给出了一个非线性全局最优化问题的填充函数定义,此定义不同于以前已有的填充函数定义。根据此定义,本文提出了一簇单参数填充函数和相应的填充函数算法．对几个算例的数据测试表明,该填充函数法是可行和有效的．     

整数规划的一类填充函数算法

填充函数算法是求解连续总体优化问题的一类有效算法。本文改造[1]的填充函数算法使之适于直接求解整数规划问题。首先,给出整数规划问题的离散局部极小解的定义,并设计找离散局部极小解的领域搜索算法。其次,构造整数规划问题的填充函数算法。该方法通过寻找填充函数的离散局部极小解以期找到整数规划问题的比当前离散局部极小解好的解。本文的算法是直接法,数值试验表明算法是有效的。     

约束全局整数规划问题的填充函数法

本文给出了一类新的求解箱约束全局整数规划问题的填充函数，并讨论了其填充性质．基于提出的填充函数，设计了一个求解带等式约束、不等式约束、及箱约束的全局整数规划问题的算法．初步的数值试验结果表明提出的算法是可行的。     

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。     

求解整数规划的单参数填充函数

本文给出了一个新的求解离散全局最优化问题的单参数填充函数,并给出了一个新的算法,同时给出了对几个测试问题的数据计算结果.     

求解Lipschitz型规划全局极小点的改进的填充函数法

1 引言 考虑问题 (P)min(x), x∈Ω其中F:ΩR~n→R是局部Lipschitz函数,Ω为紧集,且F(x)在Ω内有极小点。文[1,2,3]在一定条件下给出了求解一般非光滑规划全局极小点的填充函数法,并给出了求解的全过程。本文根据文[1,2,3]的思想,为求解(P),结合函数的特点,给出了一种改进     

一类特殊多项式整数规划问题的最优化算法

本文考虑了一类特殊的多项式整数规划问题。此类问题有很广泛的实际应用,并且是NP难问题。对于这类问题,最优性必要条件和最优性充分条件已经给出。我们在本文中将要利用这些最优性条件设计最优化算法。首 先,利用最优性必要条件,我们给出了一种新的局部优化算法。进而我们结合最优性充分条件、新的局部优化算法和辅助函数,设计了新的全局最优化算法。本文给出的算例展示出我们的算法是有效的和可靠的。     

一种整数线性乘积规划问题的分支定界算法

本文为了求解整数线性乘积规划(ILMP)问题的全局最优解,提出一种新的线性松弛分支定界算法.该算法利用对数函数的单调性及凹凸性,得到(ILMP)全局最小值的下界,并利用区域缩减技术以最大限度地删除不可行区域,加快该算法的收敛速度.最后数值实验表明,本文提出的算法是有效并且可行的.     

一种改进的进化规划算法

本对于全局优化问题提出一个改进的进化规划算法，该算法以概率p接收基于电磁理论求出合力方向作为随机搜索方向，以概率1-p接收按正态分布产生的随机搜索方向。改进算法不仅克服了传统进化规划算法随机搜索的盲目性，而且保留了传统进化规划算法全局搜索性。本算法应用于几个典型例题，数值结果表明本算法是可行的，有效的。     

全局优化问题的一个单参数填充函数方法

利用改进的填充函数的定义,对一般的无约束最优化问题给出了一个新的单参数填充函数,分析并证明了此填充函数的性质.利用该填充函数,构造了新的算法,对此算法进行了数值实验,并将此算法做了比较,结果表明此填充函数算法是可行的.     

在全空间上求全局最优解的填充函数方法

本文给出了在全空间上,寻求一般无约束非线性规划问题全局最优解的一种填充函数方法,而且对所构造的填充函数提出了几个分析性质,按照理论分析我们设计了一个新的填充函数算法,数值试验也表明,所给的方法是有效的．     

An Algorithm for Finding Global Minimum of Nonlinear Integer Programming

A filled function is proposed by R.Ge[2] for finding a global minimizer of a function of several continuous variables. In [4], an approach for finding a global integer minimizer of nonlinear function using the above filled function is given. Meanwhile a major obstacle is met: if $ρ > 0$ is small, and $||x_I-\overset{*}{x}_I||$ is large, where $x_I$ - an integer point, $\overset{*}{x}_I$ - a current local integer minimizer, then the value of the filled function almost equals zero. Thus it is difficult to recognize the size of the value of the filled function and can not find the global integer minimizer of nonlinear function. In this paper, two new filled functions are proposed for finding global integer minimizer of nonlinear function, and the new filled function improves some properties of the filled function proposed by R. Ge [2].Some numerical results are given, which indicate the new filled function (4.1) to find global integer minimizer of nonlinear function is efficient.     

求解全局优化问题的填充函数算法

填充函数法是求解多变量、多极值函数全局优化问题的有效方法.这种方法的关键是构造填充函数.本文在无Lipschitz连续条件下,对一般无约束最优化问题提出了一类单参数填充函数.讨论了其填充性质,并设计了一个求解约束全局优化问题的填充函数算法,数值实验表明,算法是有效的.     

无约束全局优化的一个可调参数的填充函数

A filled function with adjustable parameters is suggested in this paper for finding a global minimum point of a general class of nonlinear programming problems with a bounded and closed domain. This function has two adjustable parameters. We will discuss the properties of the proposed filled function. Conditions on this function and on the values of parameters are given so that the constructed function has the desired properties of traditional filled function.     

Discrete Filled Function Method for Discrete Global Optimization

A discrete filled function method is developed in this paper to solve discrete global optimization problems over strictly pathwise connected domains. Theoretical properties of the proposed discrete filled function are investigated and a solution algorithm is proposed. Numerical experiments reported in this paper on several test problems with up to 200 variables have demonstrated the applicability and efficiency of the proposed method.     

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.