解非线性规划问题的非参数罚函数多目标正交遗传算法

对非线性规划问题的处理通常采用罚函数法,使用罚函数法的困难在于参数的选取.本文提出了一种解非线性规划问题非参数罚函数多目标正交遗传算法,对违反约束的个体进行动态的惩罚以保持群体中不可行解的一定比例,从而不但有效增加种群的多样性,而且避免了传统的过度惩罚缺陷,使群体更好地向最优解逼近.数据实验表明该算法对带约束的非线性规划问题求解是非常有效的.     

遗传算法求解约束非线性规划及Matlab实现

对于约束非线性规划问题,传统的方法:可行方向法、惩罚函数法计算烦琐且精度不高.用新兴的遗传算法来解决约束非线性规划,核心是惩罚函数的构造.以前的惩罚函数遗传算法有的精度较低,有的过于复杂.本文在两个定义的基础上构造了新的惩罚函数,并在新的惩罚函数的基础上,提出了一种解决约束非线性最优化问题的方法.通过两个例子应用Matlab说明了这个算法的可行性.     

求解约束极大极小问题的一种熵函数法

１引言熵函数法的原始思想源于Ｋｒｅｉｓｓｅｌｍｅｉｅｒ和Ｓｔｅｉｎｈａｕｓｅｒ于１９７９年发表的文［１］．由于使用该方法容易编制可以求解多类优化问题的通用软件,并在具有某种凸性的情况下都能求得满足工程精度要求的解,因而受到国内外工程技术人员的喜爱,进入八十年代以来,该方法被广泛地应用于结构优化和工程设计等领域［２－５］．近年来,熵函数法在求解约束和无约束极大极小问题、线性规划以及半无限规划等问题的算法研究中,也取得了一些很好的成果［６－９］带有等式或不等式约束的极大极小问题是一类具有广泛代表性的…     

非线性规划中凝聚函数法的稳定性

本文引入"非退化点"的概念，在很弱的条件下对一类广泛的函数类建立了凝聚函数法的稳定性定理．     

一个修正的罚函数方法

本文通过给出的一个修正的罚函数,把约束非线性规划问题转化为无约束非线性规划问题.我们讨论了原问题与相应的罚问题局部最优解和全局最优解之间的关系,并给出了乘子参数和罚参数与迭代点之间的关系,最后给出了一个简单算法,数值试验表明算法是有效的.     

一类熵函数的最大值问题

本文研究了一类熵函数的最大值问题，发现它们的最大值是对应多项式的最大正根的对数值。同时本文给出了这类多项式的最大正根的一些性质。     

一个改进的解线性规划问题的熵函数法

本文将有效因子的概念引入到Shannon熵的信息结构中,提出了一个改进的解线规划问题的熵函数法,随后的理论结果和数值例子表明了本文提出了的方法是有效的。     

一个解不等式约束非线性规划问题的有效方法

本文提出了一个解不等式约束非线性规划问题有效方法．在这个方法中,考虑解一个等价Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件的非线性方程组．这个方程组中ＮＣＰ函数的使用消去了对应于不等式约束的Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子的非负性．截断牛顿方法被用来解这个非线性方程组．为了保证全局收敛性,一个强健的损失函数被选为寻查函数,同时方法中插入修正最速下降方向．本文证明了方法的分Ｑ－二阶收敛性,同时指出新方法可以有效地解稀疏大规模非线性规划问题。     

带新NCP函数的Lagrangian乘子方法

在经营管理、工程设计、科学研究、军事指挥等方面普遍存在着最优化问题,而实际问题中出现的绝大多数问题都被归纳为非线性规划问题之中。作为带等式、不等式约束的复杂事例,最优化问题的求解向来较为繁琐、困难。适当条件下,非线性互补函数(NCP)可以与约束优化问题相结合,其中NCP函数的无约束极小解对应原约束问题的解及其乘子。本文提出了一类新的NCP函数用于解决等式和不等式约束非线性规划问题,结合新的NCP函数构造了增广Lagrangian函数。在适当假设条件下,证明了增广Lagrangian函数与原问题的解之间的一一对应关系。同时构造了相应算法,并证明了该算法的收敛性和有效性。     

简单光滑精确指数乘子罚函数

解决有约束非线性规划问题的一个基本方法足将之简化为无约束问题,比如罚函数法.其中精确罚函数法是通过解决某个无约束问题来获得原有约束问题的一个解.就经典的罚函数定义而言,简单精确罚函数是非光滑的,从而难以处理.作者提出一个简单光滑精确指数乘子罚函数,验证在二阶充分条件下它存在相应的超线性收敛率,并得到关于它的强弱对偶结果.     

一类求解线性约束非线性规划问题的可行方向法

Wilson,Han和Powell提出的序列二次规划方法(简称SQP方法)是求解非线性规划问题的一个著名方法,这种方法每次迭代的搜索方向是通过求解一个二次规划子问题得到的,本文受[1]启发,得到二次规划子问题的一个近似解,进而给出了一类求解线性约束非线性规划问题的可行方向法,在约束集合满足正则性的条件下,证明了该算法对五种常用线性搜索方法具有全局收敛性。     

求解含平衡约束数学规划的熵函数法

提出求解含平衡约束数学规划问题(简记为MPEC问题)的熵函数法，在将原问题等价改写为单层非光滑优化问题的基础上，通过熵函数逼近，给出求解MPEC问题的序列光滑优化方法，证明了熵函数逼近问题解的存在性和算法的全局收敛性，数值算例表明了算法的有效性。     

非线性规划的摄动可行方向法

本文提出了二类新的摄动可行方向法,发展和完善了这类方法.新方法形式简单而且不必用Polak程序.适当选择算法中有关参数可减少计算量,还可加快算法的收敛速度.     

一类稀疏约束非线性规划的约束规格

研究一类带有闭凸集约束的稀疏约束非线性规划问题,这类问题在变量选择、模式识别、投资组合等领域具有广泛的应用.首先引进了限制性Slater约束规格的概念,证明了该约束规格强于限制性M-F约束规格,然后在此约束规格成立的条件下,分析了其局部最优解成立的充分和必要条件.最后,对约束集合的两种具体形式,指出限制性Slater约束规格必满足,并给出了一阶必要性条件的具体表达形式.     

含有等式约束非线性规划的全局优化算法

针对含有多个等式约束的非线性规划问题,提出一个全局优化算法.该方法基于可行集策略把改进的模拟退火方法与确定的局部算法方法相结合.对算法的收敛性进行了证明,数值结果表明算法的有效性及正确性.     

极小扰动约束非线性规划的最优性条件

考虑当目标函数在约束条件下的最优值作扰动时，使各约束作极小扰动的非线性规划问题．文中引进了极小扰动约束规划的极小扰动有效解概念．利用把问题归为一个相应的多目标规划问题，给出了极小扰动约束有效解的最优性条件．