锥优化模型在Robust桁架拓扑设计实例中的应用

本文讨论Robust桁架拓扑设计(TTD)问题，即桁架结构设计问题，使其在固定重量的情况下，具有最佳的承载能力．本文陈述了几种应用锥优化解Robust TTD问题的方法，并简介了锥优化最新的领域．同时，本文给出了一个单负荷的线性模型和一个多负荷的半正定优化模型以及Robust TTD问题．文中所有的模型均有例证．例证显示通过应用对偶性这些模型的规模能被充分的减小．     

正则树的双变量色多项式研究

最近Klaus Dohmen等人提出新的双变量色多项式概念,对此,本文提出—个—般性的减边公式.通过反复运用该公式,可以方便求得任何简单图的双变量色多项式.由此减边公式,研究了一些特殊图和多分支图的双变量色多项式公式.本文还研究了由互不相连的多个子图都与某个顶点相连而成的图的双变量色多项式计算的删点公式以及简单图的双变量色多项式系数和问题.进而,本文提出—个新概念—正则树.利用这个减边公式,研究了正则树的双变量色多项式计算公式和—些性质,以及正则树整子图的双变量色多项式公式及其有关性质.     

群对称桁架振动设计的半正定模型与降维问题(英)

桁架振动优化设计可描述为：在给定振动系统最低频率的约束条件下,设计用材最省的桁架结构. 本文针对具有某种结构对称性的桁架,利用有限群描述这一特性,在已有桁架设计的半正定规划模型基 础上,运用最近提出的矩阵代数方法对半正定规划问题的决策变量和数据进行降维,给出了构造有限群 表示的两个充分条件,并实现了一类群对称桁架振动优化设计的半正定模型降维.基于问题的实际背景, 我们又考虑了一个具有八根弹性棒的桁架设计实例,进一步说明在实际问题中根据群对称构造群表示以 及对应不可约表示的具体方法.     

一个解半正定规划问题的基于广义对数障碍函数的原始对偶内点算法

本文对经典对数障碍函数推广,给出了一个广义对数障碍函数.基于这个广义对数障碍函数设计了解半正定规划问题的原始-对偶内点算法.分析了该算法的复杂性,得到了一个理论迭代界,它与已有的基于经典对数障碍函数的算法的理论迭代界一致.同时,并给出了一个数值算例,阐明了函数的参数对算法运行时间的影响.     

关于共轭梯度算法全局收敛性的改进

在这篇文章中,我们给出了一些新的共轭梯度算法的收敛性条件,这些条件推广了已有的条件,使的已有的共轭梯度算法的收敛性结果成为本文结果的特殊情况。     

二阶锥规划的基于自协调指数核函数的原始-对偶内点算法

基于一个自协调指数核函数, 设计求解二阶锥规划的原始-对偶内点算法. 根据自协调指数核函数的二阶导数与三阶导数的特殊关系, 在求解问题的中心路径时, 用牛顿方向代替了负梯度方向来确定搜索方向. 由于自协调指数核函数不具有``Eligible'性质, 在分析算法的迭代界时, 利用牛顿方法求解目标函数满足自协调性质的无约束优化问题的技术, 估计算法内迭代中自协调指数核函数确定的障碍函数的下降量, 得到原始-对偶内点算法大步校正的迭代界O(2N\frac{\log2N}{\varepsilon}), 这里N是二阶锥的个数. 这个迭代界与线性规划情形下的迭代界一致. 最后, 通过数值算例验证了算法的有效性.     

基于拉普拉斯谱确定的两类树

设图G是简单连通图.如果任何一个与图G关于拉普拉斯矩阵同谱的图,都与图G同构,称图G可由其拉普拉斯谱确定.定义了树Y_n和树F(2,n,1)两类特殊结构的树.利用同谱图线图的特点,证明了树Y_n和树F(2,n,1)可由其拉普拉斯谱确定.     

Two new predictor-corrector algorithms for second-order cone programming

Based on the ideas of infeasible interior-point methods and predictor-corrector algorithms, two interior-point predictor-corrector algorithms for the second-order cone programming (SOCP) are presented. The two algorithms use the Newton direction and the Euler direction as the predictor directions, respectively. The corrector directions belong to the category of the Alizadeh-Haeberly-Overton (AHO) directions. These algorithms are suitable to the cases of feasible and infeasible interior iterative points. A simpler neighborhood of the central path for the SOCP is proposed, which is the pivotal difference from other interior-point predictor-corrector algorithms. Under some assumptions, the algorithms possess the global, linear, and quadratic convergence. The complexity bound O(rln(ɛ ₀/ɛ)) is obtained, where r denotes the number of the second-order cones in the SOCP problem. The numerical results show that the proposed algorithms are effective.     

关于广义梯度＊弱上半连续的注记

在本文中，我们建立了集值映射的拟闭性和序列拟闭性的概念。在讨论巴拿赫空间上局部Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ函数的广义梯度的性质时，得到了集值映射ｘ→δｆ（ｘ）的＊弱上半连续与＊弱拟闭性等价的结果。并通过例子说明了＊弱拟闭性弱于ｘ弱序列拟闭性，从而改正了文（１）中的某些错误。     

基于局部self-concordant障碍函数的全牛顿步多项式时间算法

由Nesterov和Nemirovski[4]创立的self-concordant障碍函数理论为解线性和凸优化问题提供了多项式时间内点算法.根据self-concordant障碍函数的参数,就可以分析内点算法的复杂性.在这篇文章中,我们介绍了基于核函数的局部self-concordant障碍函数,它在线性优化问题的中心路径及其邻域内满足self-concordant性质.通过求解此障碍函数的局部参数值,我们得到了求解线性规划问题的基于此局部Self-concordant障碍函数的纯牛顿步内点算法的理论迭代界.此迭代界与目前已知的最好的理论迭代界是一致的.