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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

6 篇 学位论文

馆藏范围

6 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

5 篇 理学
- 5 篇 数学
5 篇 管理学
- 5 篇 管理科学与工程(可...
2 篇 经济学
- 2 篇 应用经济学
1 篇 工学
- 1 篇 控制科学与工程

主题

6 篇 序列凸优化方法
3 篇 分支定界算法
1 篇 投资组合选择
1 篇 混合整数线性规划...
1 篇 dc逼近
1 篇 计算复杂度
1 篇 再入飞行器
1 篇 预测-校正制导
1 篇 一体化制导
1 篇 动态逆控制方法
1 篇 二次凸逼近
1 篇 半定规划松弛
1 篇 二次凸松弛
1 篇 再入制导
1 篇 参数敏感度
1 篇 全局优化算法
1 篇 轨迹优化
1 篇 线性优化松弛
1 篇 sdp松弛
1 篇 kkt点

机构

5 篇 浙江理工大学
1 篇 西北工业大学

作者

1 篇 齐海强
1 篇 樊朋飞
1 篇 赖诗宇
1 篇 王琳
1 篇 章显业
1 篇 李叶

语言

6 篇 中文

检索条件"主题词=序列凸优化方法"

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详细简洁

排序：

再入飞行器复杂约束下轨迹优化与三维制导技术研究

再入飞行器复杂约束下轨迹优化与三维制导技术研究

引用

作者：樊朋飞西北工业大学

学位级别：博士

再入飞行器能够承担天地往返、近地侦察以及远距离快速高精度打击等多种任务,在航空航天和军事领域有极高的应用价值。本文针对中、高升阻比再入飞行器多约束再入轨迹优化问题以及返回段制导关键技术,开展了基于序列凸优化方法再入轨迹... 详细信息

再入飞行器能够承担天地往返、近地侦察以及远距离快速高精度打击等多种任务,在航空航天和军事领域有极高的应用价值。本文针对中、高升阻比再入飞行器多约束再入轨迹优化问题以及返回段制导关键技术,开展了基于序列凸优化方法再入轨迹优化与可达域分析、基于优化航路的再入段混合制导、末端能量管理(terminal area energy menagement,TAEM)与进场着陆段(approaching and landing,A&L)一体化在线制导方法等研究工作。主要研究内容如下: (1)再入滑翔飞行器的轨迹优化问题具有多约束条件、复杂非线性动力学等特点,在高速运动、高升阻比气动特性影响下,控制量与飞行状态高度耦合,引起轨迹振荡难以收敛,轨迹优化的效率和质量较低。针对该问题,本文结合再入平衡滑翔轨迹的可达区域优化计算、地理约束下的再入轨迹优化等应用问题,提出将平衡滑翔降阶动力学模型和高效的序列凸优化(sequential convex programming,SCP)相结合的优化算法。研究了降阶模型下的约束条件转化方法和优化问题凸化方法,对影响可达域的因素进行了分析并对沿航路点飞行的动态可达区域进行了计算;提出分段凸优化方法解决再入飞行器倾侧角符号翻转问题,并将该方法用于求解禁飞区约束下的再入最优轨迹。仿真分析表明,通过平衡滑翔条件的引入不仅降低了动力学模型的阶次,而且改善了优化过程中因飞行器高升阻比特性引起的轨迹跳跃和收敛困难问题,保证了轨迹的光滑特性。基于降阶模型和序列凸优化相结合的再入优化轨迹计算方法能够通过4～8次、每次用时为秒级的迭代收敛至最优解,提高了轨迹优化的速度。 (2)针对再入滑翔飞行器飞行中段机动规避多个禁飞区约束的情形,现有再入制导方法难以在有效满足再入走廊及末状态约束的同时实现规避路径的全局最优选取,进而导致机动轨迹穿越禁飞区域的整体性能下降。为解决高质量机动轨迹生成和高精度规避制导问题,提出了一种基于航路点优化和航路点间三维解析预测-校正方法的混合制导策略,将复杂约束下的制导问题分解为航路点优化和航路点跟踪制导两个子问题。为解决两个子问题中高升阻比飞行器远距离三维约束轨迹的快速生成和高精度预测问题,针对当前数值预测方法效率低、对模型参数敏感和常规解析预测方法远距离预测精度差的缺点,在平衡滑翔降阶模型的基础上提出了一种递推式分段三维解析预测方法,使得远距离三维轨迹的落点预测误差不大于1%时,单次预测耗时为10ms左右。将该预测方法与粒子群算法结合,对考虑再入走廊和多个禁飞区约束的航路点序列进行了优化求解,减小了复杂约束条件下再入轨迹的航程及控制代价。针对航路点高精度跟踪制导问题,提出了改进的递推式分段三维解析预测方法和多轨迹参数局部校正制导策略。为测试制导算法的性能,针对多种再入任务以及初始条件、模型参数等存在扰动的情形进行了数值仿真验证,结果表明改进的递推式分段解析预测方法和局部校正制导策略的组合能够适应大范围初始条件和模型参数扰动影响,保证再入约束得到满足且具有充足的轨迹调整能力和较高航路点跟踪制导精度,其对于不同制导任务的末端位置误差不超过5km,优于常规的二维解析预测-校正再入制导律。 (3)针对可重复使用再入飞行器低速段无动力水平着陆过程中,在极端交接状态散布和模型摄动等因素影响下着陆安全性及精度指标难以保证的问题,从提高能量管理与着陆轨迹预测效率、精度和适应能力,提升制导轨迹灵活性入手,提出了TAEM和A&L段一体化在线制导策略,构建了一体化三维在线制导框架。基于参数化动压剖面、高度剖面和地面几何关系对一体化纵向、侧向轨迹进行了描述,并在动压剖面设计中考虑侧向运动影响,离线得到三维轨迹信息数据库。针对一体化待飞航程的在线高精度预测问题,综合考虑模型偏差和侧向运动对预测精度的影响,提出将分段查询离线数表与在线航程估计修正相结合的快速轨迹预测方法。提出了约束条件下多轨迹参数匹配更新策略以解决多轨迹参数的协调更新问题,使得轨迹调整能力增强的同时能够保证参数更新的余量和轨迹的适宜性。采用动态逆控制方法对纵向、侧向轨迹指令进行精确跟踪。数值仿真表明,一体化在线制导算法能够根据初始条件和模型的变化灵活调整轨迹参数和转弯模式,提出的轨迹预测算法由于考虑了侧向机动的额外能量消耗和对模型偏差引起的航程变化进行了在线观测、修正,使得轨迹预测的精度大幅提高,在初始位置、航向和能量的大幅变化情况下着陆精度保持在米级,单次轨迹预测耗时不超过2.6ms,制导系统能够在不直接对模型参数进行在线辨识的情况下对突发的模型变化进行实时响应,动态调整轨迹参数从而保证在模型摄动影响下着陆精度要求得到满足。

关键词：再入飞行器轨迹优化再入制导末端能量管理序列凸优化方法可达区域计算航路点优化预测-校正制导一体化制导动态逆控制方法

来源：评论

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Disjoint双线性规划问题的新全局算法研究

Disjoint双线性规划问题的新全局算法研究

引用

作者：齐海强浙江理工大学

学位级别：硕士

双线性规划(Bilinear programming,BLP)问题是具有挑战性的连续优化问题之一,在工程、物流和金融中有广泛的应用。Disjoint双线性规划是一类重要且具有广泛应用的非凸二次规划问题,已证明求其全局最优解是NP-难的。本文旨在研究大规模Di... 详细信息

双线性规划(Bilinear programming,BLP)问题是具有挑战性的连续优化问题之一,在工程、物流和金融中有广泛的应用。Disjoint双线性规划是一类重要且具有广泛应用的非凸二次规划问题,已证明求其全局最优解是NP-难的。本文旨在研究大规模Disjoint双线性规划问题的新全局优化算法及其在金融的系统性风险估计中的应用。以下是本文的主要结果:(1)给出了Disjoint双线性规划问题的一个混合整数线性规划变换方法,以求得其全局最优解。该方法将Disjoint双线性规划问题变换为一个带有互补约束的线性规划,并利用0-1变量和大M法将互补约束进行线性化。同时,将该方法应用于金融系统中的不确定性系统性风险估计问题,证明了该问题可变换为一个Disjoint双线性规划问题,进而利用所提出的方法求解。数值结果表明:提出的方法能有效找到中等规模WCSR问题的全局最优解,并优于已有的全局解方法。(2)研究了Disjoint双线性规划问题的基于序列凸优化方法和线性优化松弛的新全局优化算法。首先,利用奇异值分解和线性化技术,得到了Disjoint双线性规划问题的一个凸二次逼近问题,提出了基于该凸逼近问题的一个序列凸优化(successive convex optimization,SCO)算法,并证明了SCO算法收敛到原问题的一个局部最优解。其次,利用双线性项的凹、凸包络技术给出了Disjoint双线性规划问题的一个线性优化松弛及其间隙估计。结合SCO方法、线性优化松弛和分支定界框架,提出了Disjoint双线性规划问题的一个新的全局算法,以寻找它的-全局最优解。建立了新算法的全局收敛性,并估计了算法复杂度。最后,将新算法应用到金融系统中最坏情形系统性风险估计问题。数值结果表明,该算法能够有效地找到大规模最坏情形系统性风险估计问题的全局最优解,并优于已有的分支定界算法。

关键词： Disjoint双线性规划混合整数线性规划变换序列凸优化方法线性优化松弛分支定界算法计算复杂度

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带基数约束优化问题的序列凸优化算法研究

带基数约束优化问题的序列凸优化算法研究

引用

作者：赖诗宇浙江理工大学

学位级别：硕士

带基数约束的优化问题在投资组合、信号处理、压缩感知以及图像处理等领域有着广泛的应用,是最具有挑战性的优化问题之一。由于基数约束的存在,带基数约束的优化问题是NP-难的。采用7)0范数不同的逼近函数可以设计不同的逼近算法,且带... 详细信息

带基数约束的优化问题在投资组合、信号处理、压缩感知以及图像处理等领域有着广泛的应用,是最具有挑战性的优化问题之一。由于基数约束的存在,带基数约束的优化问题是NP-难的。采用7)0范数不同的逼近函数可以设计不同的逼近算法,且带基数约束优化问题解的质量与7)0范数的逼近函数的选取有着紧密的联系。本文旨在研究带基数约束优化问题在非凸逼近函数下的序列凸优化（Successive convex optimization,SCO）算法及算法的数值实现。以下是本文的主要结果:（1）研究了带基数约束凸优化问题基于非线性DC（Difference of Convex functions,DC）逼近函数的SCO算法及其全局收敛性。首先,给出了7)0范数的一个非线性DC逼近函数,从而得到原问题的一个非凸逼近问题。其次,通过线性化DC函数凹项的方法构造一系列凸逼近子问题,进而提出求解该问题的SCO算法,证明了该算法收敛到DC逼近问题的KKT点。数值实验表明,本文所提出的基于非线性DC逼近函数的SCO算法能有效找到带基数约束凸优化问题的稀疏解,且在解的质量方面具有一定的优势。（2）研究了带基数约束DC优化问题的SCO算法及其数值实现。首先,用一般的非凸逼近函数逼近7)0范数,得到一个原问题的DC逼近问题;然后,通过线性化目标和约束函数中的凹项,得到了DC逼近问题的凸逼近问题。其次,基于凸逼近问题,提出了求解DC逼近问题的一个SCO算法,并证明了该算法收敛到DC逼近问题的KKT点。数值实验表明,提出的SCO算法能有效找到带基数约束DC优化问题的稀疏解。

关键词：基数约束非凸优化问题序列凸优化方法 DC逼近 KKT点

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带参数敏感度的最优权衡投资组合问题的全局算法研究

带参数敏感度的最优权衡投资组合问题的全局算法研究

引用

作者：王琳浙江理工大学

学位级别：硕士

1952年,Markowitz提出了投资组合选择的均值-方差(Mean-variance,MV)模型,其模型中的基本参数期望收益和协方差矩阵通常来源于历史数据,历史数据的缺失可能会导致MV模型的参数估计不准确,参数估计的准确性直接影响收益和风险的测量.为... 详细信息

1952年,Markowitz提出了投资组合选择的均值-方差(Mean-variance,MV)模型,其模型中的基本参数期望收益和协方差矩阵通常来源于历史数据,历史数据的缺失可能会导致MV模型的参数估计不准确,参数估计的准确性直接影响收益和风险的测量.为克服参数估计误差的影响,学者提出带参数敏感度约束的MV模型,但该模型中参数敏感度的上下界选择比较困难.为克服参数敏感度上下界的选取困难性,文献上提出了一个带参数敏感度的最优权衡投资组合问题,其优化模型是一个非凸非可微优化问题,其中目标函数含有极大和极小函数,寻求它的全局解是非常困难的.本文旨在研究带参数敏感度的最优权衡投资组合问题的全局算法及其数值实现.以下是本文的主要结果:第一,研究了带参数敏感度的最优权衡投资组合问题的半定规划(Semi-definite programming,SDP)松弛方法.首先,通过引入辅助变量将原问题变换为一个等价的非凸二次约束二次规划(Quadratic constrained quadratic programming,QCQP)问题.然后,基于特征值分解和Secant割技术,给出了非凸QCQP问题的一个SDP松弛,并估计了它与原问题之间的间隙.数值结果表明,该SDP松弛方法可以提供原问题更紧的下界,并能快速找到大多数测试问题的全局最优解且求解时间优于求解器GUROBI.第二,研究了带参数敏感度的最优权衡投资组合问题的序列凸优化(Successive convex optimization,SCO)算法及其全局收敛性.首先,利用特征值分解方法给出了非凸QCQP变换问题的一个等价的DC(Difference of convex functions,DC)规划问题.然后,通过线性化该等价问题的约束中凹二次项得到了DC规划问题的一个二阶锥规划逼近问题.最后,基于该二阶锥规划逼近问题,提出了求解非凸QCQP变换问题的SCO算法,并证明了该算法收敛到QCQP变换问题的一个KKT点.第三,研究了带参数敏感度的最优权衡投资组合问题的全局算法及其收敛性和复杂度.首先,结合SCO算法、SDP松弛方法和分支定界框架提出了求解该问题的全局算法,证明了该算法可以收敛到(?)-全局最优解,并估计了该算法的复杂度.其次,数值结果表明,该算法能有效找到原问题的(?)-全局最优解且对于大多数测试问题计算时间优于求解器GUROBI.此外,SCO方法得到的KKT点通常为原问题的全局最优解.

关键词：投资组合选择参数敏感度半定规划松弛序列凸优化方法分支定界算法

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两阶段金融衍生品清算问题的全局算法研究

两阶段金融衍生品清算问题的全局算法研究

引用

作者：李叶浙江理工大学

学位级别：硕士

投资组合清算问题主要研究如何制定最优清算策略,使得在交易成本最小的情况下杠杆率达到可接受水平或者产生足够的现金流。根据市场微观结构理论,投资者在清算投资组合时需要考虑价格影响,这促使许多学者研究了带有市场价格影响的单阶... 详细信息

投资组合清算问题主要研究如何制定最优清算策略,使得在交易成本最小的情况下杠杆率达到可接受水平或者产生足够的现金流。根据市场微观结构理论,投资者在清算投资组合时需要考虑价格影响,这促使许多学者研究了带有市场价格影响的单阶段和两阶段投资组合清算问题。最近,文献在暂时性价格影响占主导地位的凸性假设下,证明了两阶段金融衍生品鲁棒清算问题的优化模型等价于一个带半定约束的凸二次规划问题。然而,实证研究表明这个凸性假设并不总是成立。本文在不限制暂时性和永久性价格影响参数大小关系下,研究两阶段金融衍生品清算问题,其优化模型为一个带有线性和单个非凸二次约束的二次规划(Quadratically Constrained Quadratic Programming,QCQP)问题,寻求其全局最优解是NP-难的。本文结合序列凸优化(Successive Convex Optimization,SCO)方法和凸松弛技术研究两阶段金融衍生品清算问题的全局优化算法及其数值实现。以下是本文的主要研究结果:(1)研究了两阶段金融衍生品清算问题的半定规划松弛方法。针对该非凸QCQP问题,给出了一个带有Secant割的半定规划(Semi-definite Programming,SDP)松弛,并估计了其与原问题之间的间隙。随机例子的数值结果表明该SDP松弛可以为原问题提供紧的上界,从而为寻求原问题的一个好的近似解提供方法。(2)研究了两阶段金融衍生品清算问题的SCO算法及其全局收敛性。首先,利用问题的目标和约束函数中的Hessian矩阵的特殊结构,将问题变换为一个等价的DC(Difference of Convex function,DC)规划问题,再对目标和约束中的凹二次项进行线性化,得到了变换问题的一个二次凸逼近问题。其次,基于二次凸逼近问题,提出了求解变换问题的SCO算法,证明了该算法产生的解序列收敛到变换问题的KKT点。最后,通过随机例子的数值实验验证了SCO算法的有效性。(3)研究了两阶段金融衍生品清算问题的全局优化算法及其收敛性。首先,将变换问题中的凹二次项用其凸包络替代,得到了变换问题的一个二次凸松弛,并估计了它与变换问题之间的间隙。其次,结合二次凸松弛、SCO方法和分支定界框架提出了求解变换问题的一个全局优化算法,建立了该算法的全局收敛性和复杂性估计。数值结果表明:全局优化算法可以有效找到两阶段金融衍生品清算问题的全局最优解。

关键词：序列凸优化方法二次凸松弛 SDP松弛全局优化算法金融衍生品清算问题

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带箱子和单个二次约束非凸二次规划新全局算法研究

带箱子和单个二次约束非凸二次规划新全局算法研究

引用

作者：章显业浙江理工大学

学位级别：硕士

非凸二次约束二次规划(Quadratically constrained quadratic programm,QCQP)在通信工程、经济管理、金融等领域有广泛的应用,是连续优化领域中富有挑战性的问题之一。带箱子和单个非凸二次约束的非凸二次规划(Box and single non-conve... 详细信息

非凸二次约束二次规划(Quadratically constrained quadratic programm,QCQP)在通信工程、经济管理、金融等领域有广泛的应用,是连续优化领域中富有挑战性的问题之一。带箱子和单个非凸二次约束的非凸二次规划(Box and single non-convex quadratically constrained non-convex quadratic programming,BSQCQP)是一类特殊的非凸QCQP问题,在投资组合最优去杠杆化问题中有重要的应用。寻找BSQCQP问题的全局最优解是NP-难的,并且现有的全局算法只能求解小规模问题。本文旨在利用序列凸优化(Successive convex optimization,SCO)方法和凸松弛技术研究大规模BSQCQP问题的新全局优化算法及其数值实现。以下是本文的主要结果:第一,研究了BSQCQP问题的基于两个半正定矩阵同时对角化技术的SCO算法及其全局收敛性。首先,利用矩阵特征值分解和两个半正定矩阵同时对角化方法,将原问题变换为一个等价的带有单个DC(Difference of convex functions)约束的DC规划问题。然后,将利用目标和约束函数中凹二次项的线性化技术,得到了等价变换问题的一个凸二次逼近问题。基于凸二次逼近问题,提出了求解等价变换问题的一个SCO算法,证明了该算法收敛到等价变换问题的KKT点。第二,研究了BSQCQP问题的基于SCO方法和凸松弛技术的新全局优化算法及其收敛性和复杂性。首先,将等价变换问题中凹二次项用其凸包络替代,得到了等价变换问题的一个二次凸松弛,并给出了它与变换问题之间的间隙估计。其次,结合SCO方法、二次凸松弛和分支定界框架提出了求解BSQCQP问题的一个新全局优化算法,该算法可以在给定的误差范围内找到等价变换问题的全局最优解。建立了该算法的全局收敛性,并证明了算法具有最坏情形的复杂度界(?),其中为求解一个二次凸松弛的复杂度。最后,给出了新全局算法在投资组合最优化去杠杆化问题中的应用。第三,研究了BSQCQP问题的新全局优化算法的数值实现。对随机生成的最优去杠杆化问题,测试了新全局优化算法。数值实验表明:新全局优化算法可以找到具有少数几个负特征值的最优去杠杆化问题的全局最优解,并且可以有效地求解大规模最优去杠杆化问题;在大多数情况下,SCO方法得到的KKT点均为全局最优解。

关键词：非凸二次约束二次规划序列凸优化方法二次凸逼近分支定界算法最优去杠杆化问题

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