约束优化距离函数算法的推广

距离函数算法是一种适用于求解凸规划的算法 ,本文对其作了推广 .用均值 -水平集代替原算法的中心点来分割可行域 ,使其能求解带非线性不等式约束的总体最优化问题 .首先证明了算法的收敛性 ;其次 ,在算法的具体实现中 ,对现有的均值 -水平集方法作了改进 ,当目标函数是多峰函数特别是具有多个总极值点时可以提高计算效率 ,并对迭代时投点的统计指标 (即接受点数量 )作了定量讨论 ,给出了投点密度条件 ;最后 ,用两个总体最优化算例验证了算法的有效性 .     

不可微优化不动点算法软件包—NDOFPA

介绍在ＩＢＭ－ＰＣ／ＸＴ微机上实现的一个通用的不可微优化不动点算法软件包 ＮＤＯＦＰＡ，它可以用于求集值映射的 Ｋａｋｕｔａｎｉ不动点。求解可微和不可微的非线 性方程组，无约束和约束的优化问题．从已经计算过的几十个例子看出：这一类算法 及其计算软件对于上述问题的求解，效果良好．     

有约束优化中结合Fisher函数的梯度投影算法

利用Fisher函数的特性,对求解约束优化问题提出一种新的结合Fisher函数的梯度投影算法。并且证明在通常的假设条件下,该算法在非精确线搜索下具有全局收敛性。     

二维线性规划问题的非数值算法

提出了一种求解二维线性规划问题的非数值算法，其基本思想是采用分治法，依据直线的斜度及在ｘ和ｙ轴上截距将约束条件分成不同的类，删去多余的约束条件，从而达到简化计算的目的。     

非线性规划问题的函数逼近算法与收敛性

对于一般的非线性规划问题,利用Lagrange函数进行拟合,建立一种算法。在算法的每次迭代中,通过解构造的二次规划问题获得一个可行方向。并证明了该算法的收敛性。     

一个无参数的填充函数算法

笔者通过对全局最优化问题填充函数算法的研究，提出了一个新的无参数填充函数W（x，x*），它克服了含参数填充函数存在的缺陷，并且它是目标函数的一个明确表达式。数值试验结果表明该填充函数算法是有效的。     

凸二次规划的Predictor—Corrector算法

考虑凸二次规划问题，给出了一个新的算法，证明了算法的迭代不数至多的Ｏ（√ｎＬ）。     

约束非线性规划的一种算法及其收敛性

对既含等式又含不等式约束的非线性规划问题,构造出了一种算法,并证明了其全局和局部收敛性。     

凸二次规划的不可行内点算法

给出了一个求解凸二次规划的不可行点内点算法，算法的初始迭代点为非负不可行内 ，证明了算法的全局收敛性。该算 法可以看作是Ｋｏｊｉｍａ算人关于线性规划算法的推广，也可以看作是Ｍｏｎｔｅｉｒｏ等人关于可行内点算法的推广。     

自相关函数估值的快速算法

本文给出一种自相关函数估值的快速算法，与直接计算的方法相比，该算法的乘法运算次数减少将近一半，而且该算法所依据的数学原理浅显，易于编程，是一种简单而十分有效的算法。     

遗传优化算法及含有模糊目标和模糊约束的机械优化设计

针对机械工程中的非线性约束优化的工程问题 ,提出了一种新的遗传算法。该方法在遗传算法中通过去掉等式约束、构造浮点型编码向量、精心设计动态遗传及变异算子等改造操作 ,较大地提高了寻优效率和寻优能力 ,并用Matlab语言开发了相应软件。对设计的算法与一般遗传算法、变尺度法以及随机搜索方法进行算例比较。对于含有模糊目标和模糊约束冗余系统可靠性优化设计问题 ,通过定义隶属函数 ,把问题转化为清晰的普通优化问题利用改进的算法求解 ,以提高求解的精度和可靠性     

单变量Lipschitz全局优化的区间算法

本文提出了计算广义梯度和寻求单变量全局优化最小值的区间算法,定理与数值结果表明算法是可靠的和有效的.     

一个求解约束全局优化问题的单参数填充函数方法

构造了求解约束全局优化问题的一个新的填充函数,分析了该函数的分析性质,设计了一个基于该填充函数的全局优化算法.数值试验表明该算法是有效的.     

凸二次规划的Predictor－Corrector算法

考虑凸二次规划问题，给出了一个新的算法，证明了算法的迭代步数至多为     

Fuzzy资源约束非线性规划的一个有效解法

重新定义了Ｆｕｚｚｙ约束与Ｆｕｚｚｙ目标的隶属函数,通过构造一致逼近函数将一复杂的Ｆｕｚｚｙ非线性规划问题转化为只含非负约束的优化问题,得到了一个简单有效的解法,并在相当弱的条件下证明了算法的收敛性。     

分段Bezier曲线绘圆算法

以Ｂｅｚｉｅｒ曲线多边形绘圆算法为基础，推出了分段Ｂｅｚｉｅｒ曲线逼近圆的算法，并给出了最大相对误差的计算公式。