一类全局优化问题的线性化方法

本文对带有不定二次约束且目标函数为非凸二次函数的最优化问题提出了一类新的确定型全局优化算法,通过对目标函数和约束函数的线性下界估计,建立了原规划的松弛线性规划,通过对松弛线性规划可行域的细分以及一系列松弛线性规划的求解过程,得到原问题的全局最优解.我们从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解.     

解非线性方程组的并行多重分裂区间AOR方法

解线性方程组与非线性方程组的并行分裂算法是适合于并行计算的一类很有效算法,Frommer和Mayer将它用于求解线性区间方程组。本文将并行多重分裂方法与求解非线性方程组的区间松弛法结合,得到了一类适合并行计算的区间松弛法,称为并行多重分裂区间AOR方法(简称PMI—AOR方法)。文中构造的并行多重分裂Krawczyk型区间     

无界区域上基于自然边界归化的一种重叠型区域分解法及其离散化

1．引言由于科学技术的迅猛发展，人们遇到许多大规模科学和工程计算问题．随着并行计算机的出现和应用，并行技术越来越得到人们的重视和研究．区域分解法成为并行计算和处理这类问题的主要方法之一．但是，对于无界区域上的椭圆边值问题，因进行区域分解后至少有一个区域仍为无界区域，故仅应用通常的区域分解算法求解是不够的．由于边界归化是处理无界区域问题的有效手段，通常采用边界元和有限元耦合的方法求解此类问题IZ，6。8。121．或片什适当的人工边界并在此边界上加近似边界条件，再在有限区域应用有限元方法求解【人习．近年来…     

最优化问题的并行算法

本文对求解非线性最优化问题的几种主要并行思想，即按变量分裂的并行算法，函数值、梯度值的并行计算，计算步骤并行的算法等，作了简要的综述，并介绍了近几年在这方面取得的进展．     

热传导方程的一类新型重叠型并行区域分解有限差分算法

0引言随着大规模科学工程计算的发展和计算精度要求的提高,区域分解和并行计算的发展越来越受到人们的重视.区域分解方法把复杂或大型的问题分解成若干重叠或非重叠子区域上的子问题,再在子区域上利用各种算法求解子问题.借助于区域分解,各子区域之间的计算可以并行,这引起了人们的研究兴趣和极大的应用前景.重叠型区域分解法的原始思想来源于Schwarz交替法.近年来建立在Schwarz交替法基础上的区域分解法在理论分析和实际应用中取得令人注目的发展,已成为一种有效的迭代方法.经典的Schwarz交替法本质上是串行的.随着并行计算的发展,出现了多种可完全并行化的Schwarz算法     

《组合最优化技术及其应用》出版

该书系统阐述了组合最优化技术的主要内容及其主要应用问题。全书共分十三章,分别讲述:组合最优化的概念、线性图模型、最优路线问题、最优树算法、对策与决策、最佳分配问题、网络计划技术、网络流问题、网络与图的应用问题、线性规划、整数规     

基于CPLEX的原始——对偶嵌套分解算法

本文介绍了一种求解大规模下三角结构线性规划问题的原始一对偶嵌套分解算法，并以CPLEX9.0作为核心求解器将算法实现。原始—对偶嵌套分解算法将原问题分解成一系列子问题，每个子问题既可以收到来自前一阶段子问题的价格信息，又可以收到来自后一阶段子问题的资源信息，较传统嵌套分解算法具有更加平衡的信息传递方式和良好的收敛性。实验数据表明，该算法在求解较大规模、稀疏度较小、耦合度较小的下三角结构线性规划问题时，相比单纯形法，在时间效率上有明显提高。     

解一般线性规划逆问题的一个O（n^3L）算法

本文讨论了一般线性规划逆问题在各种情况下的求解，并基于解凸二次规划的原对偶内点算法，给出了一个O（n3L）算法和一个实用算法．     

求线性比试和问题的确定性全局优化算法

为求线性比试和问题的全局最优解,本文给出了一个分支定界算法.通过一个等价问题和一个新的线性化松弛技巧,初始的非凸规划问题归结为一系列线性规划问题的求解.借助于这一系列线性规划问题的解,算法可收敛于初始非凸规划问题的最优解.算法的计算量主要是一些线性规划问题的求解.数值算例表明算法是切实可行的.     

模糊数学和运筹学方法在水火电力系统经济调度中的应用

本文对一个包括有梯级水电站在内的水火电力系统建立了最优开机组合和有功功率分配的数学模型,导出了与其等价的整数线性规划模型,然后给出一种有效算法。采用大系统分解协调法将电厂进行两级分解,改进了修正水火电厂出力的Lagrange松弛方法,并采用将模糊数学和运筹学方法结合起来求解梯级水电站经济调度问题。计算表明,日耗煤率有相当的下降,可获较大经济效益。本文提出的数学模型和最优化算法甚易推广应用于其它大区电力系统经济调度问题。     

在具有局部内存与共享主存的并行机上并行求解线性方程组

求解线性方程组是解许多问题的核心,因此有效地求解线性方程组在科学与工程计算中是非常重要的.并行计算机的问世,使求解问题的速度和解题规模大幅度地提高.同时也使计算方法产生了变化.在传统的串行机上,LINPACK数学软件是求解线性方程组的有效软件包,然而在并行机上求解此问题,就需要设计出适合该机的并行算法.算法的优劣会对并行机的效率产生很大的影响,这里考虑的重点是并行计算一矩阵A的LU分解,亦即存在一排列矩阵P,使AP=LU.由于是在具有局部内存与共享主存的并行机上求解问题,因此算法的设计要有分布式计算的特点,又要利用共享主存的     

基于DC分解的非凸二次规划SDP近似解

本文提出一类基于DC分解的非凸二次规划问题SDP松弛方法,并通过求解一个二阶锥问题得到原问题的近似最优解.我们首先对非凸二次目标函数进行DC分解,然后利用线性下逼近得到一个凸二次松弛问题,而最优的DC分解可通过求解一个SDP问题得到.数值试验表明,基于DC分解的SDP近似解平均优于经典SDP松弛和随机化方法产生的近似解。     

基于最优D.C.分解的单二次约束非凸二次规划精确算法

本文提出一种基于最优D.C.分解的单二次约束非凸二次规划精确算法.本文首先对非凸二次日标函数进行D.C.分解,然后对D.C.分解中凹的部分进行线性下逼近得到一个凸二次松弛问题.本文证明了最优D.C.分解可通过求解一个半定规划问题得到,而原问题的最优解可以通过计算最优凸二次松弛问题的满足某种互补条件的解得到.最后,本文报告了初步数值计算结果.     

基于D.C.分解的一类箱型约束的非凸二次规划的新型分支定界算法

提出了一类求解带有箱约束的非凸二次规划的新型分支定界算法.首先,把原问题目标函数进行D.C.分解(分解为两个凸函数之差),利用次梯度方法,求出其线性下界逼近函数的一个最优值,也即原问题的一个下界.然后,利用全局椭球算法获得原问题的一个上界,并根据分支定界方法把原问题的求解转化为一系列子问题的求解.最后,理论上证明了算法的收敛性,数值算例表明算法是有效可行的.     

关于分块松弛算子中拟边界Jacobi成份的影响

分布式存贮并行计算环境中，高效率的获取一般通过区域分解或数据分割实现大粒度并行~[4]。因此，对于有效求解偏微分方程的多重网格算法~([1]、[7]),并行计算均采用网格划分进行任务分配~[6]以实现大料度并行。通讯的主体存在于松弛算子，其并行度是影响算法并行效率高低的关键因素。     

高阶优化算法分析简介

高阶优化算法是利用目标函数的高阶导数信息进行优化的算法,是最优化领域中的一个新兴的研究方向.高阶算法具有更低的迭代复杂度,但是需要求解一个更难的子问题.主要介绍三种高阶算法,分别为求解凸问题的高阶加速张量算法和A-HPE框架下的最优张量算法,以及求解非凸问题的ARp算法.同时也介绍了怎样求解高阶算法的子问题.希望通过对高阶算法的介绍,引起更多学者的关注与重视.     

解带有二次约束非凸二次规划问题的一个分枝缩减方法

在这篇论文里,有机地把外逼近方法与分枝定界技术结合起来,提出了解带有二次约束非凸二次规划问题的一个分枝缩减方法;给出了原问题的一个新的线性规划松弛,以便确定它在超矩形上全局最优值的一个下界;利用超矩形的一个深度二级剖分方法,以及超矩形的缩减和删除技术,提高算法的收敛速度;证明了在知道原问题可行点的条件下,该算法在有限步里就可以获得原问题的一个全局最优化解,并且用一个例子说明了该算法是有效的.     

求线性比式和问题全局解的一个新方法

针对一般线性比式和问题的求解,给出一个新的分支定界算法.首先利用等价转换技巧和一个新的线性化技巧,建立等价问题的松弛线性化问题,将原始的非凸规划问题归结为一系列线性规划问题的求解;然后借助于这一系列松弛线性化问题的解确定出原问题的最优解.算法的收敛性理论上得以证明,数值算例表明算法是可行的.     

并行求解约束优化问题的QP-free型算法

针对约束块可分的最优化问题,引入序列线性方程组方法和有效集策略,提出了一个求解约束块可分优化问题的QP-free型并行变量分配（PVD）算法.算法中用三个系数具有对称结构的线性方程组来代替PVD算法中的二次规划问题以求解线搜索方向,避免了约束不相容,减小了计算量.并且算法不要求约束是凸的.最后证明了QP-free型PVD算法的全局收敛性.     

求解约束优化问题的记忆梯度Goldstein-Lavintin-Polyak投影算法

给求解无约束规划问题的记忆梯度算法中的参数一个特殊取法,得到目标函数的记忆梯度G o ldste in-L av in tin-Po lyak投影下降方向,从而对凸约束的非线性规划问题构造了一个记忆梯度G o ldste in-L av in tin-Po lyak投影算法,并在一维精确步长搜索和去掉迭代点列有界的条件下,分析了算法的全局收敛性,得到了一些较为深刻的收敛性结果.同时给出了结合FR,PR,HS共轭梯度算法的记忆梯度G o ldste in-L av in tin-Po lyak投影算法,从而将经典共轭梯度算法推广用于求解凸约束的非线性规划问题.数值例子表明新算法比梯度投影算法有效.