求解l1极小化问题的Bregman迭代算法

在Tikhonov正则化方法的基础上将其转化为一类l1极小化问题进行求解,并基于Bregman迭代正则化构建了Bregman迭代算法,实现了l1极小化问题的快速求解.数值实验结果表明,Bregman迭代算法在快速求解算子方程的同时,有着比最小二乘法和Tikhonov正则化方法更高的求解精度.     

半定矩阵秩极小的非凸精确松弛

本文主要研究半定矩阵秩极小问题(P)的非凸精确松弛及其性质.首先,为求解问题(P),我们引入其Schatten p-范数(0＜p＜1)松弛,记为(Sp).其次,通过定义半定限制等距常数和半定限制正交常数,我们给出了问题(P)有唯—解的充分条件.最后,利用半定限制等距性质,我们给出了问题(P)和(Sp)有相同唯一解的充分条件.特别地,对任意0＜p＜1,我们还得到—个一致的精确恢复条件.     

一种求解弹性l_2-l_q正则化问题的算法

给出了一种求解弹性l_{2}-l_{q}正则化问题的迭代重新加权l_{1}极小化算法, 并证明了由该算法产生的迭代序列是有界且渐进正则的. 对于任何有理数q\in(0,1), 基于一个代数的方法, 进一步证明了迭代重新加权l_{1}极小化算法收敛到弹性l_{2}-l_{q}(0相似文献   

对带有盒约束的二次整数规划的一种线性化方法

本文主要讨论了二次整数规划问题的线性化方法.在目标函数为二次函数的情况下,我们讨论了带有二次约束的整数规划问题的线性化方法,并将文献中对二次0-1问题的研究拓展为对带有盒约束的二次整数规划问题的研究.最终将带有盒约束的二次整数规划问题转化为线性混合本文主要讨论了二次整数规划问题的线性化方法.在目标函数为二次函数的情况下,我们讨论了带有二次约束的整数规划问题的线性化方法,并将文献中对二次0-1问题的研究拓展为对带有盒约束的二次整数规划问题的研究.最终将带有盒约束的二次整数规划问题转化为线性混合0-1整数规划问题,然后利用Ilog-cplex或Excel软件中的规划求解工具进行求解,从而解决原二次整数规划.     

基于l2/lq(q=2/3)最小化模型的块稀疏信号恢复

该文主要研究了块稀疏信号的恢复问题.利用q块限制等距性质(0<q≤1),通过极小化混合l₂/l_q(q=2/3)范数,建立了块稀疏信号恢复的一个充分条件,并且得到了在有噪声情形下信号恢复的误差界.通过数值实验,验证了该模型对于块稀疏信号的恢复有较高的成功率.     

矩阵方程AXB=D解的研究

给出了矩阵方程AXB=D相容的又一充要条件,同时讨论它的极小范数解、最小二乘解和极小范数最小二乘解,推广了文献[1]和[3]的结论.     

求解凸优化的交替极小化变体及其次线性收敛性分析

交替极小化方法是求解变量分块凸优化问题的一个基本的方法,其主要困难在于有效地求解交替极小化过程中产生的两个子问题.在本文中,通过借助近似线性化技术,我们设计了两个交替极小化方法的变体.第一个变体适合于两个子问题之一容易求解而另一个不容易求解的情形;第二个变体则适合并行计算.理论上,基于近似算子的相关知识,我们首先将交替极小化变体进行了形式上的统一,然后在恰当的假设条件下证明了算法的次线性收敛性.     

基于l1-l2范数的块稀疏信号重构

压缩感知(compressed sensing,CS) 是一种全新的信息采集与处理的理论框架,借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可以从小规模的线性、非自适应的测量中通过求解非线性优化问题重构原信号.块稀疏信号是一种具有块结构的信号,即信号的非零元是成块出现的.受YIN Peng-hang, LOU Yi-fei, HE Qi等提出的l_1-2范数最小化方法的启发,将基于l₁-l₂范数的稀疏重构算法推广到块稀疏模型,证明了块稀疏模型下l₁-l₂范数的相关性质,建立了基于l₁-l₂范数的块稀疏信号精确重构的充分条件,并通过DCA(difference of convex functions algorithm) 和ADMM(alternating direction method of multipliers)给出了求解块稀疏模型下l₁-l₂范数的迭代方法.数值实验表明,基于l₁-l₂范数的块稀疏重构算法比其他块稀疏重构算法具有更高的重构成功率.     

0-1非线性混合整数规划的罚函数解法

本文中我们对一类0-1非线性混合整数规划的解法进行了探讨,通过罚函数把有约束问题化为相应的无约束问题,我们证明了可通过求解一个无约束非线性规划问题得到原问题的ε近似极小解,数值试验表明算法是有效的.     

基于SCN函数共轭梯度方向的稀疏向量特征提取算法

稀疏向量特征提取是指在优化时利用各种范数对解进行约束,从而获得带有稀疏特征的最优解,其广泛应用于复杂系统中的机器学习、深度学习和大数据分析等领域的特征提取问题.大量的研究表明各种范数如L₀范数、L₁范数和L₂范数的方法都存在各自的缺点,主要表现在越容易求解的范数越不精准稀疏,越精准稀疏的范数越难求解.文章提出了一种基于SCN函数共轭梯度方向的稀疏向量特征发现算法(CGDL),稀疏向量特征发现可以用一个稀疏特征提取优化模型建立,其目标函数是一个SCN函数,对其中的L₀范数进行转换,形成一个具有特殊结构优化问题,这个问题等价于双层规划的凸-凹极小极大化问题,这类问题可以解决稀疏回归、图像特征和压缩感知等问题.文章给出了上述模型的稀疏特征提取算法的详细计算步骤和收敛性分析证明,并且对给定的实际数据集和高维模拟数据集对算法的有效性、复杂性和收敛速度进行了数值对比实验,表明了该算法在精准度和稀疏性上显著优于其他对比方法,并且具有较好的收敛速度.     

考虑再利用需求的垃圾回收处理优化模型

垃圾回收处理是建设资源节约和环境友好形社会(即两型社会)的基本要求.本文利用逆向物流管理优化方法研究带确定性日回收垃圾处理问题,对经过垃圾处理中心处理过后的垃圾分全部或部分可被再利用两种情形,建立了垃圾回收相关企业成本最小的约束优化模型.该模型是0-1整数规划模型,能够直接在LINGO软件平台上求解.应用实例验证了模型的效用.     

一类不可微二次规划逆问题

本文求解了一类二次规划的逆问题,具体为目标函数是矩阵谱范数与向量无穷范数之和的最小化问题.首先将该问题转化为目标函数可分离变量的凸优化问题,提出用G-ADMM法求解.并结合奇异值阈值算法,Moreau-Yosida正则化算法,matlab优化工具箱的quadprog函数来精确求解相应的子问题.而对于其中一个子问题的精确...     

一种基于协同信息的团队伙伴选择方法

针对基于协同信息的团队伙伴选择问题,提出了一种决策分析方法。首先,给出了伙伴间的协同关系及基于协同信息的团队伙伴选择问题的描述;然后,构建了基于协同信息的团队伙伴选择的数学模型,该模型属于0-1二次整数规划问题,也是NP-hard问题,为了求解该问题,简要阐述了将0-1二次整数规划问题转化为0-1线性整数规划问题的方法;最后,通过一个实例分析说明了本文提出方法的可行性和有效性。     

一类特殊二维0-1规划的广义指派模型求解

二维0-1整数规划模型应用广泛,对广义指派问题的研究,解决了一些二维0-1整数规划问题.但有些实际问题具有特殊上限约束,目前还没有对应的方法.针对该实际情形,本文建立了相应的数学模型,利用对指派模型的推广,求得问题最优解,从理论上解决了这一类特殊约束二维0-1整数规划的最优解求取问题.并通过算例说明了方法的使用.     

考虑乘客时间成本与换乘感受的中转航班登机口分配问题研究

针对2018年"华为杯"第十五届中国研究生数学建模竞赛F题展开研究对考虑乘客时间成本与换乘感受的中转航班登机口分配调度问题(Airport Gate Assignment Problem,AGAP)进行研究,建立了多目标0-1整数线性规划的中转航班登机口分配模型.根据不同的实际应用条件,对该模型进行相应改进,并使用Lingo求解,得出在最大化航班分配数量的基础上,最小化乘客换乘成本,同时尽量减少登机口使用数量的最优中转航班登机口分配方案,最后对分配结果进行分析.模型亮点在于:1)创新性地引入了乘客换乘成本惩罚因子,令模型对实际问题考虑更加全面.2)模型在时间离散化的基础上,将航班间隔时间纳入航班占用时间,建立了0-1整数线性规划模型求最优解,求解结果更加可靠.3)模型通过线性加权的方法,将多目标规划问题简化为单目标问题进行建模.     

基于冗余紧框架的?2/?1极小化块稀疏压缩感知

压缩感知是(近似)稀疏信号处理的研究热点之一,它突破了Nyquist/Shannon采样率,实现了信号的高效采集和鲁棒重构.本文采用l2/l1极小化方法和BlockD-RIP理论研究了在冗余紧框架下的块稀疏信号,所获结果表明,当BlockD-RIP常数δ2k/τ满足0<δ2k/τ<0.2时,l2/l1极小化方法能够鲁棒重构原始信号,同时改进了已有的重构条件和误差上界.基于离散傅里叶变换(DFT)字典,执行了一系列仿真实验充分证实了理论结果.     

基于正弦型光滑打磨函数对0-1规划问题的连续化求解方法

传统的求解0-1规划问题方法大多属于直接离散的解法.现提出一个包含严格转换和近似逼近三个步骤的连续化解法:(1)借助阶跃函数把0-1离散变量转化为[0,1]区间上的连续变量;(2)对目标函数采用逼近折中阶跃函数近光滑打磨函数,约束条件采用线性打磨函数逼近折中阶跃函数,把0-1规划问题由离散问题转化为连续优化模型;(3)利用高阶光滑的解法求解优化模型.该方法打破了特定求解方法仅适用于特定类型0-1规划问题惯例,使求解0-1规划问题的方法更加一般化.在具体求解时,采用正弦型光滑打磨函数来逼近折中阶跃函数,计算效果很好.     

非同类机极小化最大完工时间的保密排序问题

提出并研究了一类非同类机的极小化最大完工时间的保密排序问题Rm||Cmax.该问题的模型参数分为若干组,每个组都由一个不愿意共享或公开自己数据的单位所拥有.基于随机矩阵变换构造了一个不泄露私有数据且与原问题等价的安全规划模型,求解该安全模型可以获得问题的最优解,而且各单位的隐私数据仍然保持不被泄露.     

一类混合0-1非凸二次约束二次规划问题的近似算法

研究一类混合0-1非凸二次约束二次规划问题的近似算法.该问题是在M个非凸二次约束与一个基数约束下,求解一个n维向量的极小范数,变量包含M个0-1变量与一个n维连续向量.该问题是NP-难的.在求解其半正定规划(SDP)松弛问题的基础上,提出了一种随机舍入算法,能够得到原始的问题的一个可行解.数值仿真实验结果表明该方法是十分有效的.     

矩阵方程AXAT=C的对称斜反对称解

设A∈Rm×n,C∈Rm×m给定,利用矩阵的广义奇异值分解和对称斜反对称矩阵的性质,得到了矩阵方程(1)AXAT=C存在对称斜反对称解的充要条件和通解表达式;证明了若方程(1)有解,则一定存在唯一极小范数解,并给出了极小范数解的具体表达式和求解步骤.