非线性方程组的仿射尺度内点信赖域算法

很多领域研究寻优问题时,所采用的寻优算法普遍存在全局搜索能力差、收敛速度慢的问题,导致求出的解无法达到最优。针对上述问题,研究了一种非线性方程组的仿射尺度内点信赖域算法。构建目标最小化或者目标最大化非线性方程组,并针对方程组设置等式或者不等式约束条件;在约束条件下,利用仿射尺度内点信赖域算法求取非线性方程组最优解;将所研究算法应用到有功优化当中,以线损最小化和电压偏差最小化构建非线性方程组,并为其设置四个约束条件,利用仿射尺度内点信赖域算法求取最优解。实验结果表明:与自适应粒子群算法、樽海鞘群算法以及改进差分灰狼算法相比,所研究算法应用下,线损以及电压偏差均要更小,说明仿射尺度内点信赖域算法的求解结果更优,算法的寻优能力更强。

线性不等式约束优化问题的仿射内点信赖域子空间算法

使用仿射变换内点回代技术的信赖域子空间算法解线性不等式约束的非线性优化问题．通过构造一个二维子空间,在子空间中求解信赖域的子问题得到迭代方向,结合线搜索内点回代技术获得可接受的步长因子,产生保证目标函数值单调下降的严格内点可行迭代序列．子空间技术的应用使得该方法适用于求解大规模问题．在合理的假设条件下,给出了信赖城子空间算法的良好性质,从而保证了算法不仅具有整体收敛性,而且保持超线性收敛速率,数值计算结果表明了算法的有效性．

解信赖域子问题的隐式分段折线算法

在Hessian矩阵正定的前提下,建立了一种最优曲线的微分方程模型.针对此微分方程模型,构造了一条隐式分段折线,从而提出了一种求解信赖域子问题的隐式分段折线算法,并且分析和证明了隐式分段折线路径的合理性.数值结果表明新算法是有效且可行的.

一种求解二次模型信赖域子问题的新算法

在Hessian矩阵正定的前提下,首先根据信赖域子问题精确求解方法的思想,得到了最优曲线的参数方程,进而建立了一种最优曲线的微分方程模型.针对此微分方程模型,运用中点公式构造了一条折线.从而用该折线代替最优曲线,提出了一种求解二次模型信赖域子问题的新算法.数值结果表明新算法比切线单折线法具有明显的优势.

一类非线性规划问题的信赖域内点算法

本文对约束为线性的一类非线性优化问题提出了一种信赖域内点算法 .其中约束非负性要求通过一个仿射变换阵实现 ,其子问题变成了一个带仿射变换的线性等式约束的求解 .我们证明了算法的有效性 ,在一定条件下证明了由算法产生的序列收敛到优化问题的一阶稳定点 ( Kuhn- Tucker点 )

一种求解二次模型信赖域子问题的休恩算法

在Hessian矩阵正定的前提下,首先根据二次模型赖域子问题的精确求解方法的思想,得到了最优曲线的参数方程,进而根据参数方程建立了一种最优曲线的微分方程模型。针对此微分方程模型,运用求解微分方程的休恩方法构造了一条折线,从而用该折线代替最优曲线,提出了一种求解二次模型信赖域子问题的休恩算法。通过与切线单折线法的数值实验作比较,数值结果表明新算法比切线单折线法具有明显的优势。

信赖域内点算法使用非单调回代技术解有界变量约束的优化问题(英文)

改进了Coleman和Li提出信赖域内点算法解有界变量约束的优化问题.由信赖域子问题产生的迭代步运用于信赖域和非单调回代技术的混合策略.在定理的条件下,证明修正后算法的整体收敛性和快速的局部收敛速率.非单调准则能使问题在病态情况下加快收敛进程.

解不定信赖域子问题的Heun三阶算法

针对信赖域子问题,当Hessian矩阵不正定时,利用Bunch-Parlett法对矩阵进行修正,构造了对称正定的矩阵,将不定子问题转化为正定子问题,用新的折线来逼近最优解曲线,给出了求解的Heun三阶算法。通过对Heun三阶折线路径性质的分析,理论上证明了算法的适定性。利用两个测试函数进行了数值实验,结果表明该算法有效。

非线性规划信赖域子问题的摄动梯度投影算法

应用摄动梯度投影的技巧 ,给出一种非线性规划信赖域子问题的新算法 。

解信赖域子问题的多折线算法

Hessian阵正定时,基于双割线折线法构造了一条多折线路径来代替最优曲线求解信赖域子问题,形成多折线算法。从几何上分析了多折线算法比割线法求解子问题时更精确,给出了多折线算法的收敛性分析,数值试验与双割线折线法比较知新构造的算法更好。

一个关于二次规划问题信赖域中可行下降算法

采用变量消去法化二次规划问题 ,使用一个基于信赖域子问题的内点算法来获得其可行下降方向 ,提出了关于二次规划问题信赖域中可行下降的新算法 ,证明了算法具有全局收敛性 .计算实例表明 。

解决大规模信赖域子问题的一种新算法

信赖域方法是解决无约束优化问题的一类有效的方法,而求解信赖域子问题又是信赖域方法的一个重要的组成部分。在本文中,我们首先介绍Hager[4]的序列子空间方法,并分析了对于不同的子空间序列,该算法所具有的性质。随后我们在以上分析的启发下,给出SSM算法的一种改进算法,改进后的算法不仅是全局收敛的,而且进一步减少了矩阵运算量。最后我们给出一些初步的数值试验报告。

一种求解信赖域子问题的多割线折线算法

在Hessian矩阵正定的情况下,利用线性插值方法构造一条多割线折线,证明了多割线折线路径的合理性,并提出了一种求解信赖域子问题的多割线折线算法.通过与切线单折线和分段切线算法的数值实验做比较,表明新算法是有效且可行的.

一种求解二次模型信赖域子问题的Admas4隐式算法

基于信赖域子问题最优曲线的微分方程模型,在Hessian矩阵正定及步长固定的前提下,采用求解微分方程的Admas4隐式公式构造了一条折线,称Admas4隐式折线,用其代替最优曲线,提出求解子问题的新算法—Admas4隐式算法。数值结果表明Admas4隐式算法比R-K4算法效果好。

求解信赖域子问题的Adams四阶预报校正格式算法

在已建立的微分方程模型的基础上,联合Adams四阶预报—校正格式求解二次模型信赖域子问题。文章提出了Adams四阶预报—校正格式算法,分析了算法对应折线的性质,并将其与Adams四阶显式算法、Adams四阶隐式算法进行数值实验比较。数值实验结果验证了该算法有效、可行。

锥模型信赖域子问题算法的收敛性

新锥模型信赖域子问题的第三种情形较为复杂,2008年这一非凸问题被化约为凸规划问题,从而有了详细的求解算法.但对该算法的收敛性结果至今仍无详细的讨论及证明.本文给出了该算法收敛性的两个结果,对其中局部收敛性的结果进行了详细的论证.

求解信赖域子问题的Milne-Hamming预报校正算法

在已建立的微分方程模型的基础上,结合Milne-Hamming预报校正格式求解二次模型信赖域子问题.提出了Milne-Hamming预报校正算法,分析了算法对应折线的性质,并将其与隐式欧拉切线算法进行数值实验比较.数值实验结果验证了该算法有效、可行.

求解信赖域子问题的改进变步长休恩算法

针对二次函数模型精确求解信赖域子问题,当Hessian阵正定时,在于海波的基础上修正了假设条件,简化了繁琐的步长形式,提出了一种改进的变步长休恩算法,证明了该算法的收敛性。数值实验表明改进后算法的迭代次数更少、计算时间更短。

一类极大极小优化问题的信赖域算法

借助于K-T条件和NCP函数,提出了处理一类极大极小优化问题的信赖域算法。数值实验结果表明该方法足行之有效的。

求解信赖域子问题的一个光滑牛顿法

信赖域子问题的有效求解是实现信赖域算法的关键.利用光滑Fischer-Bermeister NCP函数提出了一个求解信赖域子问题的光滑牛顿法.数值实验表明所提出的算法是有效的.