非线性约束优化的光滑化平方根罚函数

介绍一种非线性约束优化的不可微平方根罚函数,为这种非光滑罚函数提出了一个新的光滑化函数和对应的罚优化问题,获得了原问题与光滑化罚优化问题目标之间的误差估计. 基于这种罚函数,提出了一个算法和收敛性证明,数值例子表明算法对解决非线性约束优化具有有效性.     

求解变分不等式问题的一类新算法

变分不等式问题(简称VIP)通过广义D-gap函数可以转化成无约束优化问题.在找到使优化问题目标函数达到最大的y值后,直接构造了一类下降方向,使算法避免了求解梯度问题.最后证明了这种算法具有全局收敛性.     

求解非线性互补问题的一个下降算法(英文)

在[1]中,Solodov将非线性互补问题等价地转化成一个带非负约束的优化问题.基于这种转化形式,我们给出了一种求解非线性互补问题的下降算法.在映射为强单调时,证明了算法的全局收敛性.     

基于松弛策略解半无限规划模型的显式修正算法

讨论了一类线性半无限最优规划模型的求解算法.采用松弛方法解其系列子问题LP(T_k)及DLP(T_k),基于松弛策略和在适当的假设条件下,提出了一个我们称之为显式算法的新型算法.新算法的主要改进之处是算法在每一步迭代计算时,允许丢弃一些不必要的约束.在这种方式下,算法避免了求解系列太大规模的子问题.最后,基于提出的显式修正算法,并与传统割平面方法和已有文献中的松弛修正算法、对同一问题作了初步的数值比较实验.     

求无约束连续全局优化问题的单参数填充函数法

填充函数法是求解全局优化问题的一个重要的确定性算法,这种方法的关键是构造具有良好性质的填充函数.构造了一个新的求解无约束全局优化问题的填充函数.函数连续可微且只包含一个参数.通过分析该函数的相关性质,设计了相应的算法.数值实验表明该算法简单有效.     

基于线性规划的炼钢装炉最小成本控制

基于线性规划方法研究了炼钢装炉最小成本控制问题.建立了炼钢装炉数学模型,给出了单纯形法的算法设计.这种算法可以大大降低成本,适合在工程中使用.最后用数值例子对所得结果加以验证,说明了文中结果的正确性.     

凸可行问题的一种强收敛算法

无限维Hilbert空间中,解凸可行问题的平行投影算法通常是弱收敛的.本文对一般的平行投影算法进行改进,设计了一种解凸可行问题的具有强收敛性的新算法.该算法主要是在原有算法基础上引入了一个参数序列,在参数序列满足一定的控制条件下保证了算法的强收敛性.为了简单证明算法的强收敛性,我们构建了一个新的积空间,然后把原空间的这种改进平行投影算法转换为积空间中的交替投影算法.这样,改进的平行投影算法的强收敛性就可以通过交替投影算法的收敛性证明得到.     

带Markov状态转换的跳扩散方程的数值解

研究了一类带Markov状态转换的跳扩散方程的数值解的问题,为讨论这类方程精确解的数值计算问题,我们给出了一种基于Euler格式的方程解的跳适应算法,并在一定的条件下,证明了基于这种新的跳适应算法所得到的方程的数值解是收敛于它的精确解,同时还给出了数值解收敛到其精确解的收敛阶数.最后,本文通过两个例子说明了这种跳适应算法的计算有效性.     

多行程车辆路径问题中变邻域搜索算法的应用

多行程车辆路径问题是标准车辆路径问题的一个变体,每个车辆在运行期间可以使用不止一次.对于这种NP-HARD问题,提出了一个改进变邻域搜索算法并设计了四个邻域结构用于求解和制定多行程路径问题的调度规划.算法测试了一组标准实例问题,获得的解决方法与文献中提出的三种不同数据集进行比较计算证明,算法提供了较高质量的求解结果.最后采用三个标准函数进行数值计算,与PSO和GA算法进行比较证明,提出的VNS算法虽然运行花费时间较长,但是达到全局收敛性的比率和全局收敛性都远超其他两种算法.     

蚂蚁算法在带时间窗车辆路径问题中的应用研究

蚂蚁算法是近年来新出现的一种随机型搜索寻优算法.自从在旅行商等著名问题中得到富有成效的应用之后,已引起人们越来越多的关注和重视.本文将这种新型的生物优化思想扩展到物流管理中的带时间窗车辆路径问题,从数值计算上探索了蚂蚁算法的优化能力,获得了满意的效果.     

Analysis of a new parareal algorithm based on waveform relaxation method for time-periodic problems

We present a new parallel algorithm for time-periodic problems by combining the waveform relaxation method and the parareal algorithm, which performs the parallelism both in sub-systems and in time. In the new algorithm, the waveform relaxation propagator is chosen as a new fine propagator instead of the classical fine propagator. And because of the characteristic of time-periodic problems, the new parareal waveform relaxation algorithm needs to solve a periodic coarse problem at the coarse level in each iteration. The new algorithm is proved to converge linearly at most. Then the theoretic parallel efficiency of the new algorithm is also considered. Numerical experiments confirm our analysis finally.     

A gradient-related algorithm with inexact line searches

In this paper, a new gradient-related algorithm for solving large-scale unconstrained optimization problems is proposed. The new algorithm is a kind of line search method. The basic idea is to choose a combination of the current gradient and some previous search directions as a new search direction and to find a step-size by using various inexact line searches. Using more information at the current iterative step may improve the performance of the algorithm. This motivates us to find some new gradient algorithms which may be more effective than standard conjugate gradient methods. Uniformly gradient-related conception is useful and it can be used to analyze global convergence of the new algorithm. The global convergence and linear convergence rate of the new algorithm are investigated under diverse weak conditions. Numerical experiments show that the new algorithm seems to converge more stably and is superior to other similar methods in many situations.     

关于解极大相关问题P-SOR算法的收敛性

对求解极大相关问题的P-SOR方法的收敛性做了进一步研究.得到了一些新的收敛条件.为了提高收敛到全局最大解的可能性,提出了一种新的初始向量选择策略.给出了P-SOR算法的对称形式(P-SSOR).还给出了一种算法精化策略.最后,用数值例子说明新方法的有效性.     

A mean value algorithm for Toeplitz matrix completion

In this paper, we propose a new mean value algorithm for the Toeplitz matrix completion based on the singular value thresholding (SVT) algorithm. The completion matrices generated by the new algorithm keep a feasible Toeplitz structure. Meanwhile, we prove the convergence of the new algorithm under some reasonal conditions. Finally, we show the new algorithm is much more effective than the ALM (augmented Lagrange multiplier) algorithm through numerical experiments and image inpainting.     

一个新的线性规划无人工变量算法

本文研究了线性规划的求解问题.利用对偶转化的方法,获得了一个计算效率高的新的无人工变量通用算法.该新算法比最近提出的无人工变量算法push-to-pull算法效率更高.     

An alternative to the Bathe algorithm

This paper presents a new composite sub-steps algorithm for solving reliable numerical responses in structural dynamics. The newly developed algorithm is a two sub-steps, second-order accurate and unconditionally stable implicit algorithm with the same numerical properties as the Bathe algorithm. The detailed analysis of the stability and numerical accuracy is presented for the new algorithm, which shows that its numerical characteristics are identical to those of the Bathe algorithm. Hence, the new sub-steps scheme could be considered as an alternative to the Bathe algorithm. Meanwhile, the new algorithm possesses the following properties: (a) it produces the same accurate solutions as the Bathe algorithm for solving linear and nonlinear problems; (b) it does not involve any artificial parameters and additional variables, such as the Lagrange multipliers; (c) The identical effective stiffness matrices can be obtained inside two sub-steps; (d) it is a self-starting algorithm. Some numerical experiments are given to show the superiority of the new algorithm and the Bathe algorithm over the dissipative CH-α algorithm and the non-dissipative trapezoidal rule.     

一种基于邻近点算法的变步长原始-对偶算法

本文考虑求解一种源于信号及图像处理问题的鞍点问题.基于邻近点算法的思想,我们对原始-对偶算法进行改进,构造一种对称正定且可变的邻近项矩阵,得到一种新的原始-对偶算法.新算法可以看成一种邻近点算法,因此它的收敛性易于分析,且无需较强的假设条件.初步实验结果表明,当新算法被应用于求解图像去模糊问题时,和其他几种主流的高效算法相比,新算法能得到较高质量的结果,且计算时间也是有竞争力的.     

The global and superlinear convergence of a new nonmonotone MBFGS algorithm on convex objective functions

In this paper, a new nonmonotone MBFGS algorithm for unconstrained optimization will be proposed. Under some suitable assumptions, the global and superlinear convergence of the new nonmonotone MBFGS algorithm on convex objective functions will be established. Some numerical experiments show that this new nonmonotone MBFGS algorithm is competitive to the MBFGS algorithm and the nonmonotone BFGS algorithm.     

求解广义鞍点问题的一个新的类SOR算法

本文提出了求解广义鞍点问题的一个新的类SOR迭代算法,并分析了新算法的收敛性.数值实验结果表明新算法是十分有效的.     

一种新的双模式盲均衡算法研究

针对恒模算法(CMA)收敛速度较慢、收敛后均方误差较大的缺点,提出一种新的双模式盲均衡算法.在算法初期,利用能快速收敛的归一化恒模算法(NCMA)进行冷启动,在算法收敛后切换到判决引导(DD-LMS)算法,减少误码率.计算机仿真表明,提出的新算法有较快的收敛速度和较低的误码率.