预处理的校正梯度路径信赖域算法

信赖域算法是最优化中广泛使用的一种方法.在迭代的每一步都要解信赖域子问题,在众多解子问题的方法中,校正梯度路径算法利用系统的特征值和特征向量在整个维数空间求出子问题的解.虽然这个方法较吸引人,但现有的校正梯度路径算法不太可行,因为在每一步迭代中它要求整个特征系统的计算或者矩阵的重复分解.提出了一种预处理的校正梯度信赖域算法.该算法在一步迭代中仅通过对对称矩阵进行一次Bunch-Parlett分解就在全空间中求出子问题的解,再用单位下三角矩阵因子去标度问题的变量,预处理的校正梯度路径由此形成.算法在通常使用的条件下有好的收敛性,对各种模型的优化问题的计算结果也显示出算法的高效性.

利用ArcGIS和Surfer进行水下地形分析

通过对水下地形中传统方法和数字化方法的比较,说明数字化方法在计算效率和精度方面的优越性。根据常用数字化分析软件ArcGIS强大的地理数据处理能力和Surfer较高的插值计算精度的特点,采用将两者结合进行水下地形分析的方式,对乐清湾某年的水深资料进行插值计算,绘制出的等深线与原始等深线十分一致,表明这种数字化分析方式比单纯用ArcGIS具有更高的精度,能更好地满足水下地形分析的要求。

航道工程水深数据三角化及边界生成算法的改进

针对地理模型,比较了不同Delaunay三角化方法在构网复杂度、效率和通用性等方面的优缺点。考虑了航道工程中水深点分布的复杂性,改进了传统的逐点加入法,引入栅格索引和三角形拓扑属性,提出了改进的边界生成算法,算法简单,通用性强。实例测试表明该算法是可行的。