检索结果-内蒙古大学图书馆

应用数学学报 2000年第4期23卷 481-487页

作者：朱文兴福州大学计算机系

法使之适于直接求解整数规划问题．首先，给出整数规划问题的离散局部极小解的定义，并设计找离散局部极小解的邻域搜索算法．其次，构造整数规划问题的填充函数算法．该方法通过寻找填充函数的离散局部极小解以期找到整数规划问题的比... 详细信息

法使之适于直接求解整数规划问题．首先，给出整数规划问题的离散局部极小解的定义，并设计找离散局部极小解的邻域搜索算法．其次，构造整数规划问题的填充函数算法．该方法通过寻找填充函数的离散局部极小解以期找到整数规划问题的比当前离散局部极小解好的解．本文的算法是直接法，数值试验表明算法是有效的．

关键词：整数规划离散局部极小填充函数算法连续总体优化

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基于填充函数算法的工业产品小波网络质量模型

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自动化学报 2004年第2期30卷 283-287页

作者：李换琴万百五西安交通大学理学院西安710049 西安交通大学系统工程研究所西安710049

为避免反传学习(BP)算法易于落入局部极小点,该文提出一种基于新填充函数的小波神经网络全局优化学习算法,用来解决连铸连轧过程的产品质量建模问题.该过程很复杂,影响其产品性能的因素很多,物理模型难以建立.该文以小波神经网络为模型... 详细信息

为避免反传学习(BP)算法易于落入局部极小点,该文提出一种基于新填充函数的小波神经网络全局优化学习算法,用来解决连铸连轧过程的产品质量建模问题.该过程很复杂,影响其产品性能的因素很多,物理模型难以建立.该文以小波神经网络为模型,建立连铸连轧产品质量与其化学成分和轧制参数之间的复杂非线性模型.该模型用来对板材产品的断裂延伸率、屈服强度等质量性能指标进行预测.数值实验表明:所建立的模型拟合与校验命中率较高,能够较好地预测产品的物理性能.

关键词：神经网络学习算法填充函数算法工业产品质量模型板材连铸连轧过程

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全局优化中的填充函数算法及应用

全局优化中的填充函数算法及应用

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作者：安澜上海大学

学位级别：硕士

全局最优化问题的一般表述形式为:其中(P)min f(x)<,s.t.x∈X>其中x∈R<\'n>是决策变量,f(x)为目标函数,X∈R<\'n>为约束集或可行域.特别地,如果约束集X=R<\'n>,... 详细信息

全局最优化问题的一般表述形式为:其中(P)min f(x)<,s.t.x∈X>其中x∈R<\'n>是决策变量,f(x)为目标函数,X∈R<\'n>为约束集或可行域.特别地,如果约束集X=R<\'n>,则最优化问题(P)称为无约束最优化问题.反之,若约束集X分别由等式或不等式约束函数构成时,问题(P)则称为约束最优化问题.本文着重讨论无约束最优化问题的理论和方法.求解全局优化的方法在科学技术、工程设计、经济管理等方面有着广泛的应用.近几十年来,全局优化的研究取得了相当的进展,许多学者提出了不同的求解全局优化问题的算法.目前,主要有以下几种途径:区间算法、积分水平集法、打洞函数法和填充函数法等.前两种算法虽然有比较好的收敛性和全局解判别准则,但是对于Lipschitz常数、一致连续常数、有界的高阶导数、水平集等全局信息非常难获取.相比之下,处理局部信息我们已经有很多完善的方法.打洞函数法和填充函数法即利用成熟的局部极小点求解方法并构造辅助函数来达到搜索全局解的目的,但其缺点是缺乏终止准则.本文研究的核心是填充函数的理论、算法及其应用.填充函数算法最早由西安交通大学的葛人溥教授提出.先前研究中,带有两个或一个参数的填充函数均已得到应用.但由于参数选择比较困难,对一些填充函数而言,如果参数选取不当,很容易造成全局最优点的丢失,或者求出的点不是目标函数更小的极小点.于是,针对[1]文中葛人溥提出是否存在无参数填充函数的问题,我们作了深入研究并给予肯定的答复,构造出无参数填充函数P(x,x*).数值结果表明算法是有效的.在P(x,x*)基础上,我们作进一步推广,构造出带参数的填充函数P(x,x*,μ)和P(x,x*,μ,ρ),并比较P(x,x*)和P(x,x*,μ)的算法.第三章重点改进了原始的填充函数定义,要求原先只在线上有极小点的填充函数存在局部极小点.我们构造出填充函数P(x,x*,ε),并论证了新定义下的填充函数性态更优越.最后一章,我们将辅助函数P(x,x*)和L(x,x*,μ)引入非线性整数规划问题,提出整点的邻域、局部极小点和全局极小点的概念.在此基础上,给出P(x,x*)和L(x,x*,μ)满足的性质,并证明它们是离散概念下的填充函数.我们发现有效求解连续问题的填充函数同样可以有效地求解离散问题.如何构造性态更理想、算法效率更高的填充函数,以及如何将求解连续规划问题相应的填充函数更有效地运用在非线性整数规划问题值得进一步研究.

关键词：全局优化填充函数算法无参数填充函数非线性整数规划

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解决全局最优化问题的新的填充函数算法

解决全局最优化问题的新的填充函数算法

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作者：何兰上海大学

学位级别：硕士

最优化理论和方法是一门应用性很强的学科,它广泛应用于生产管理、经济金融、环境工程、交通运输与国防等重要领域.因此全局优化研究成为一个重要课题.近年来,现有的全局优化方法大体可以分为三大类：第一类是从局部最优中选取全局最优... 详细信息

最优化理论和方法是一门应用性很强的学科,它广泛应用于生产管理、经济金融、环境工程、交通运输与国防等重要领域.因此全局优化研究成为一个重要课题.近年来,现有的全局优化方法大体可以分为三大类：第一类是从局部最优中选取全局最优的方法,更确切的说,调用辅助函数找到比当前局部极小点更优的点；第二类是启发式算法或随机性算法；第三类是解决具有特殊结构问题的算法,比如凹极小化和D.C.规划.本论文是在已有的填充函数算法的基础上,改进填充函数的定义,提出新的填充函数形式以达到算法计算上的提高.具体内容如下第一章,给出全局最优化问题的背景知识,介绍了几种常见的全局最优化算法及其特点,如：D.C.规划、分支定界法、打洞函数法和填充函数法.第二章,改进了传统的填充函数定义,在此基础上给出了一个新的含单参的填充函数形式,验证了该函数所应满足的一些性质,并以此函数设计相应的算法来解决无约束全局优化问题,最后通过数值实验,验证了算法的有效性.第三章,构造了一个无参数的填充函数.基于这种函数,提出了积分填充函数算法(IFFA)来解决无约束全局优化问题.最后,给出一些测试问题的数值结果作为算法的补充.

关键词：全局最优化无约束优化局部极小点填充函数算法全局最优解

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全局最优化问题的填充函数算法及其应用

全局最优化问题的填充函数算法及其应用

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作者：王鹏青岛科技大学

学位级别：硕士

最优化是用于寻找解决问题的最佳方法的学科，主要研究用数学模型表述的寻求最佳方案的问题。全局最优化问题用于寻找问题的全局最优解，它的一般表述形式为：\n minf(x)(P)s.t.x∈X其中x∈Rn是决策变量，f(x)为目标函数，X()Rn为约... 详细信息

最优化是用于寻找解决问题的最佳方法的学科，主要研究用数学模型表述的寻求最佳方案的问题。全局最优化问题用于寻找问题的全局最优解，它的一般表述形式为：\n minf(x)(P)s.t.x∈X其中x∈Rn是决策变量，f(x)为目标函数，X()Rn为约束集或可行域。特别地，如果约束集x=Rn则最优化问题(P)称为无约束最优化问题。反之，若约束集X分别由等式或不等式约束函数构成时，问题(P)则称为约束最优化问题。本文研究的核心是无约束最优化问题的填充函数理论、算法及其应用。\n 全局最优化问题的填充函数算法最早由葛人溥教授提出，他提出的填充函数P(x，x*，γ，ρ)带有两个参数。但参数选择比较困难，如果选取不当容易造成全局最优解的丢失，或者求出的点不是目标函数的更小的极小点。针对上述缺点，无参数填充函数P(x，x*)被提出，但是该填充函数不连续而且也不是关于目标函数的一个明确的表达式。\n 本文基于己提出的填充函数算法，对填充函数的理论做了研究，重点研究了无参数填充函数的算法及其应用。本文的主要创新点如下：\n 1.克服了填充函数P(x，x*，γ，ρ)和P(x，x*)存在的缺点，构造了连续的无参数填充函数W(x，x*)和W(x，x*)，并给出了相应的算法，数值试验的结果表明算法是有效的。\n 2.将无参数填充函数W(x，x*)进行推广，构造了填充函数W(x,x*,μ)，证明了其满足填充函数的定义，并给出了相应的算法。其次，改进了原始填充函数的定义，给出了一个填充函数的新定义，构造了新定义下的填充函数W(x，x*，α)，并给出了证明以及相应的算法。\n 3.

关键词：全局最优化填充函数算法无参数填充

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非线性全局优化问题的填充函数算法研究

非线性全局优化问题的填充函数算法研究

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作者：陈未来武汉理工大学

学位级别：硕士

填充函数算法是求解非线性全局优化问题的一种确定型算法,它成功地解决了如何从当前局部极小解出发找到更好的局部极小解的问题.本文对已有填充函数算法作了进一步的推广和应用,具体研究了求解无约束和带有一般约束全局优化问题的填充... 详细信息

填充函数算法是求解非线性全局优化问题的一种确定型算法,它成功地解决了如何从当前局部极小解出发找到更好的局部极小解的问题.本文对已有填充函数算法作了进一步的推广和应用,具体研究了求解无约束和带有一般约束全局优化问题的填充函数算法.本文的主要内容如下：第一章,主要介绍了当前国内外几种典型的求解非线性全局最优化问题的算法,重点对填充函数算法的基本思想到相关的理论进行了全面深入的分析,在此基础上,分析了已有填充函数的优缺点,为进一步的构建和研究新的填充函数算法,提供了思路. 第二章,构造了一个新的求解无约束全局优化问题的单参数填充函数,该函数形式简单,便于计算.在几种假设条件下,分析并证明了该填充函数的性质,并建立了相应的填充函数算法.最后,对算法进行了大量的数值实验,数值实验的结果表明,该算法是有效的. 第三章,将第二章中求解无约束全局优化问题的填充函数拓展到带有一般约束条件的全局最优化问题中.构造了一个新的单参数填充函数.该函数避免了原有函数的指数或分数形式的弱点,且参数容易选取.在无强制性条件下,讨论了该填充函数的性质,并建立了相应的填充函数算法.用该算法对一些经典的算例进行了数值实验,数值结果表明该算法对于解决有约束全局优化问题是有效的. 第四章,对本文所做的工作进行了总结,并对填充函数算法中有待研究的问题进行了展望.

关键词：填充函数算法无约束优化问题有约束优化问题全局极小点数值结果

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总体优化一个填充函数算法的改进

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福州大学学报（自然科学版） 1998年第6期26卷 15-20页

作者：朱文兴福州大学计算机科学与技术系

对求解无约束总体优化问题的填充函数算法〔２〕作适当改进，使得新的填充函数算法无须对问题的局部极小解个数作假设，且填充函数中参数的选取不依赖于局部极小解谷域的半径．

关键词：总体优化填充函数算法局部极小解无约束优化

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求全局最优化的填充函数算法的研究

求全局最优化的填充函数算法的研究

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2006年中国运筹学会数学规划分会代表会议暨第六届学术会议

作者：张连生杨永健上海大学数学系上海大学数学系

填充函数算法是求解全局最优问题的一种重要的方法,从它的诞生至今已有二十多年,期间对它的研究和改进始终没有间断,这些年间提出了很多各式各样的填充函数,并进行了大量的数值试验,从这些填充函数的性质和计算的效果上都有了巨大的提高... 详细信息

填充函数算法是求解全局最优问题的一种重要的方法,从它的诞生至今已有二十多年,期间对它的研究和改进始终没有间断,这些年间提出了很多各式各样的填充函数,并进行了大量的数值试验,从这些填充函数的性质和计算的效果上都有了巨大的提高,并且不断的推广到运筹学的其他领域,由连续最优化到离散最优化,由无约束最优化到有约束最优化,填充函数算法都显示出它的优越性。在报告中概括总结我们几年来在填充函数算法研究方面所取得的成果,以及填充函数算法在未来的发展方向。报告的内容仅代表我们一方面的观点,供大家参考。

关键词：填充函数算法全局最优化

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对称TSP问题的一个填充函数算法<'*>

对称TSP问题的一个填充函数算法<'*>

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1999年青岛-香港国际计算机会议

作者：朱文兴范红大学计算机系中国科学院软件研究所计算机科学开放研实验室大学计算机系

对称ＴＳＰ问题是ＮＰ－困难的组合优化问题，该文构造求解该问题的填充函数算法。首先，在用Ｋ－ＯＰＴ领域搜索算法求得对称ＴＳＰ问题的一个局部最优解后，构造对称ＴＳＰ问题的填充函数，该函数的局部最优解是原问题的局部最优解，... 详细信息

对称ＴＳＰ问题是ＮＰ－困难的组合优化问题，该文构造求解该问题的填充函数算法。首先，在用Ｋ－ＯＰＴ领域搜索算法求得对称ＴＳＰ问题的一个局部最优解后，构造对称ＴＳＰ问题的填充函数，该函数的局部最优解是原问题的局部最优解，且个数较少，然后通过用Ｋ－ＯＰＴ领域搜索算法极小化该填充函数以期求得对称ＴＳＰ问题的近似最优解。对ＣＨＮ１４４问题的计算试验表明算法是有效的。

关键词：对称TSP问题 K-OPT领域搜索算法填充函数算法近似最优解

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整数规划的一类变邻域填充函数算法

整数规划的一类变邻域填充函数算法

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中国运筹学会第八届学术交流会

作者：林耿朱文兴福州大学数学与计算机科学学院福州大学数学与计算机科学学院

本文针对求解整数规划问题提出一种基于变邻域的填充函数算法．首先,构造整点的两个邻域,并介绍整数规划问题的离散局部极小解的定义;其次,设计基于变邻域的填充函数,通过寻找该填充函数的离散局部极小解,以期找到整数规划问题的比当前... 详细信息

本文针对求解整数规划问题提出一种基于变邻域的填充函数算法．首先,构造整点的两个邻域,并介绍整数规划问题的离散局部极小解的定义;其次,设计基于变邻域的填充函数,通过寻找该填充函数的离散局部极小解,以期找到整数规划问题的比当前离散局部极小解好的解．数值试验表明算法是有效的．

关键词：整数规划离散局部极小填充函数算法变邻域

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