线性均衡约束最优化的一个广义投影强次可行方向法

本文讨论带线性均衡约束最优化问题,首先利用摄动技术和一个互补函数将问题等价转化为一般约束最优化问题,然后结合广义投影技术和强次可行方向法思想,建立了问题的一个新算法.算法在迭代过程中保证搜索方向不为零,从而使得每次迭代只需计算一次广义投影.在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性,并对算法进行了初步的数值试验.     

关于E-凸函数及E-凸规划几个错误结论的修正

本文研究Youness在1999年建立的有关E凸函数和E规划的结论.利用E凸函数和E凸规划的基本性质和优化分析技术,获得了有关E凸函数E凸规划的几个错误结论的修正..     

带阀点效应水火联合调度问题的一种半定凸松弛求解法

水火联合调度问题是电力系统中一类复杂的优化问题。合理安排调度周期内的水火电出力,确定一个最优发电计划,可以带来巨大的经济效益。在实际系统中,汽轮机调汽阀开启时出现的拔丝现象会使机组耗量特性产生阀点效应。忽略阀点效应,在一定程度上降低求解的精度。本文考虑带阀点效应的水火联合调度问题。该问题非凸非光滑,且带有非线性约束,直接使用确定性全局优化方法求解是相当困难的。本文使用高效的半定规划求解此问题。首先用耗量特性函数的初始周期代替其余有限的周期,并对其进行二次拉格朗日插值拟合。再通过引进0-1变量,得到整个耗量特性函数的近似,进而把问题松弛为半定规划模型。最后,采用凸规划应用软件包CVX求解一个仿真算例,得到一个近似全局最优解。     

一个改进的SQP型算法

本文建立非线性等式和不等式约束规划问题的一个序列二次规划(SQP)型算法.算法的每次迭代只需解一个确实可解的二次规划，然后对其解进行简单的显式校正，便可产生关于罚函数是下降的搜索方向，克服Maratos效应.在适当的假设条件下，还论证了算法的全局收敛性和超级收敛性.     

初始点任意的一个非线性优化的广义梯度投影法

广义投影算法的优点是避免转轴运算。它成功地给出了线性约束问题、初始点任意的只带非线性不等式约束问题，以及利用辅助规划来处理带等式与不等式约束问题的算法．后者完满地解决了投影算法对于非线性等式约束问题的处理，但要求满足不等式约束的初始点．本文据此利用广义投影与罚函数技巧给出了一个初始点任意的等式与不等式约束问题的算法，省去了求初始解的计算，并保持了上述方法的优点，证明了算法的全局收敛性     

变量有广义界线性规划的直接对偶单纯形法

本文讨论变量有广义界线性规划问题借助标准形线性规划同单纯形法技术，建立问题的一个直接对偶单纯形法。分析了方法的性质，给出了初始对偶可行基的计算方法，并用实例说明方法的具体操作。     

两分块非凸优化Peaceman-Rachford分裂序列二次规划双步长算法

本文研究大规模两分块非凸约束优化的分解降维算法,提出Peaceman-Rachford (PR)分裂序列二次规划双步长求解方法.本文主要工作和贡献如下:(1)借助PR分裂算法思想将传统二次规划(quadratic programming, QP)子问题的增广Lagrange问题分解为两个小规模QP子问题;(2)通过求解小规模QP产生搜索方向;(3)以增广Lagrange函数为效益函数,沿搜索方向先后进行Armijo线搜索产生双迭代步长,在较弱的条件下保证了算法的全局收敛性、强收敛性和合理的迭代复杂性,克服了Maratos效应;(4)提出乘子新的对称型修正技术;(5)基于一类数学模型和电力系统经济调度模型以及?₂正则二分类问题,对算法进行大量中等规模的比较数值实验,验证了算法的有效性.     

线性约束最优化的一个共轭投影梯度法

本结合共轭梯度法及梯度投影法的思想,建立线性等式约束最优化的一个新算法,称之为共轭投影梯度法。分别对二次凸目标函数和一般目标函数分析和论证了算法的重要性质和收敛性。     

一般约束优化问题的一个新广义梯度投影法

本文以l1-l∞混合罚函数作为效益函数,提出一个一般约束优化问题的新的广义梯度投影法.该算法具有以下特点:初始点可任意选取;搜索方向是效益函数的下降方向;在传统的假设条件下具有全局收敛性.论文最后通过数值试验验证了算法的有效性.     

非线性最优化一个可行序列等式约束二次规划算法

本文针对非线性不等式约束优化问题,提出了一个新的可行序列等式约束二次规划算法．在每次迭代中,该算法只需求解三个相同规模且仅含等式约束的二次规划(必要时求解一个辅助的线性规划),因而其计算工作量较小．在一般的条件下,证明了算法具有全局收敛及超线性收敛性．数值实验表明算法是有效的．