基于改进增广拉格朗日乘子法的鲁棒性主成分分析

针对增广的拉格朗日乘子法在求解鲁棒性主成分分析,特别是当数据同时受到稀疏噪声和高斯噪声的干扰时,计算精度会降低,数据降维去噪任务不能很好完成的情况,提出改进的增广拉格朗日乘子法来解决上述问题.一是用基于最优乘子初始化的改进增广拉格朗日乘子法来提高算法的计算精度,二是针对鲁棒性主成分分析,提出一个带高斯噪声的凸优化模型.实验结果表明,本文提出的最优乘子初始化改进算法赋予增广的拉格朗日乘子法一个最优的拉格朗日乘子,从而提高算法的计算精度,而凸优化模型能够清晰地将高斯噪声和稀疏噪声从数据矩阵中分离出去,进而提高数据对高斯噪声的鲁棒性.

配气凸轮优化设计的惩罚函数法和增广拉格朗日乘子法

将约束最优化问题的间接解法中有代表性的惩罚函数法和增广拉格朗日乘子法应用到配气机构五项式凸轮型线的最优化设计中 ,优化设计结果表明混合法 (内点法 )的求解精度最高 ,外点法的收敛速度最快 ,而增广拉格朗日乘子法的求解精度较高且收敛速度也较快 ,更适于用来求解此类问题 .

基于增广拉格朗日乘子法的水平井射孔密度分布研究

合理的孔眼密度分布能改善水平井入流剖面,有利于延缓水、气锥进。考虑水平井井筒内摩擦损失和加速损失的影响,基于Landman油藏渗流模型,建立了以孔眼位置为优化设计变量、均匀入流剖面为约束条件、水平井产量或生产压差为目标函数的射孔优化模型。采用增广拉格朗日乘子法对有限导流水平井的射孔密度分布进行优化研究。优化结果表明,为获得尽可能均匀的入流剖面,沿水平井跟端向指端方向射孔密度逐渐增加,约在井筒长度的3/5位置附近取得最大值,在趾端处降低;均匀入流剖面下的产量较均匀射孔水平井的产量低。

水平井射孔优化设计的增广拉格朗日乘子法

射孔参数优化能提高水平井开发效果。考虑射孔分布对水平井产能的影响,以Landman油藏稳态渗流模型为基础,以孔眼位置为优化设计变量,分别建立了以水平井产量最大和水平井生产端压力降最小为目标函数的优化模型。利用增广拉格朗日乘子法具有收敛速度快和求解精度高的特点,对无限导流水平井射孔分布进行优化研究。结果表明,优化射孔分布能有效地改善沿水平井井筒流入流量剖面;对一定的井底流压和产量,射孔水平井存在最佳的射孔分布。算例中,为得到最大产量或最小井底流压,射孔密度沿水平井井筒呈"U"型分布;若考虑沿水平井井筒流入流量剖面均匀,则射孔密度沿水平井井筒呈"∩"型分布,但产能略有降低。上述研究为水平井射孔分布优化设计提供了新方法。

结构可靠度的增广拉格朗日乘子算法

从结构可靠指标 β的几何意义出发 ,提出了相关正态随机向量下求解β的优化模型 ,并给出了求解β的增广拉格朗日乘子算法。在理论上论证了方法的可行性 ,数值实例说明该法是有效的。

基于粒子群算法和增广拉格朗日乘子法的混合可靠性分析

本文提出了一种基于粒子群算法和增广拉格朗日乘子法的混合可靠性分析方法.该方法通过引入参数的不确定性和区间变量,得到一种概率-区间混合不确定模型,充分利用增广拉格朗日乘子法将有约束优化问题转化为无约束优化问题,基于此进行求解和结构可靠性分析.数值算例和工程实例验证了该算法在计算结构可靠性问题时对于线性和非线性的功能函数有良好的收敛性和较高的计算效率.

增广拉格朗日乘子法非严格成立的理论分析

对于增广拉格朗日乘子法,分析表明其解析解只有一个不等式约束的边界解严格成立,而其在可行域内的解析解在松弛变量为实数时存在,当松弛变量为虚数时不等式约束不满足,解析解不在可行域内,增广拉格朗日乘子法无效。当采用无约束最优化算法求解数值解时,在一定的条件下数值解在可行域内,增广拉格朗日乘子法有效,若条件不成立,则增广拉格朗日乘子法无效。本文在增广拉格朗日函数中加入松弛因子,修正了增广拉格朗日乘子法,使其具有一个在可行域内的严格成立的解析解,当松弛因子与终止条件的允许误差限满足一定的条件时,不等式约束满足,修正增广拉格朗日乘子法严格成立。数值分析实例验证了上述研究的有效性。

基于增广拉格朗日方法的电动汽车聚合商分散充电控制策略

在电动汽车保有量日益攀升的背景之下,研究了配电网中电动汽车聚合商的分散充电控制策略。考虑配电网的系统约束以及所辖电动汽车充电需求的约束,以分时电价机制下的电动汽车聚合商充电收益最大化为目标,建立了电动汽车聚合商的集中充电控制模型。针对集中控制策略在实际应用中所存在的通信量大、通信成本高、计算效率低以及用户隐私泄露等问题,在集中控制模型的基础上,构造增广拉格朗日函数,引入交替方向乘子法,最终提出了电动汽车聚合商的分散充电控制策略,实现了由个体电动汽车根据本地信息计算充电方案的目标。通过仿真结果验证了该分散充电控制策略可以保证电动汽车聚合商的充电收益最大化,而且有着较高的计算效率和较快的收敛速度。

增广拉格朗日双边全变分压缩成像重构算法

针对基于全变分压缩成像算法重构的图像存在虚假边界以及边缘信息对比度低的问题,提出了一种基于全变分成像模型的增广拉格朗日双边全变分压缩成像重构算法。在全变分正则化思想基础上引入双边滤波技术,并加入拉格朗日函数算子,将目标函数转化为增广拉格朗日函数,利用交替方向法求解函数模型的最优解。迭代过程中选用最速下降法对梯度进行求解,对算法进行优化,提高算法运行速度。实验结果表明,算法改进后可以更加精确的重构出原始图像,重构图像的峰值信噪比提高2 dB,重构错误率降低10%,结构相似度提高0. 1,并且对噪声具有较好的鲁棒性。

多体系统动力学优化设计的增广Lagrange乘子法

针对多体系统的非线性受约束动态优化设计通用模型,基于连续可微目标函数和一阶、二阶灵敏度分析给出多体系统动力学优化设计的增广Lagrange乘子法。其中基于多体系统动力学方程的一阶设计灵敏度采用伴随变量方法进行计算,二阶设计灵敏度使用混合方法进行计算,在设计变量较多时具有较高的计算效率。最后对曲柄-滑块系统数值算例使用增广Lagrange乘子方法进行约束优化,通过对使用不同方法进行一阶灵敏度分析和二阶灵敏度分析所得的最优值、迭代次数及运行时间的比较,得出一阶灵敏度分析中使用变尺度方法效率较高,而使用二阶灵敏度分析可以进一步提高优化效率。

应用增广Lagrange乘子法确定裂纹应力强度因子——在RBF无网格法框架下实现

提出将增广Lagrange乘子法与RBF无网格法相结合来处理裂纹非连续性问题,从而确定裂纹应力强度因子。用径向插值基函数构造无网格形函数,基于虚裂纹扩展模式推导裂纹扩展控制方程;采用增广Lagrange乘子法处理裂纹非连续面;给出了处理裂纹非连续问题的计算列式和增广Lagrange乘子法迭代过程。通过与相关文献解比较,论证了本文方法的可靠性。

采用增广乘子法和模拟退火法的结构可靠性分析

为避免一次二阶矩法的雅可比矩阵计算和罚函数法的罚因子选取,提出了一种采用增广乘子法和模拟退火法的结构可靠性分析方法。利用优化理论,以可靠指标最小为目标函数,以极限状态方程为等式约束条件,建立结构可靠性分析数学模型。采用增广乘子法将上述有约束优化模型变换为无约束优化模型,并用模拟退火法求解,从而避免了雅可比矩阵的计算以及初始罚因子的选取。采用一次二阶矩法、本文方法、蒙特卡罗模拟法分别对数值算例及悬臂梁工程算例进行了可靠性分析,结果表明:较一次二阶矩法,本文方法更接近于蒙特卡罗模拟法的结果,更精确;较蒙特卡罗模拟法,本文方法迭代次数较少,效率较高。

基于增广乘子法的混凝土面板堆石坝优化设计

建立了混凝土面板堆石坝优化设计的数学模型,以坝体几何控制参数为优化设计变量、坝体体积为优化目标函数、堆石体和面板的应力和变形为约束条件,采用增广拉格朗日乘子法进行了优化计算,得到了最优设计方案。优化方案的工程量比原设计方案降低了3.1%,经济效益显著。

采用增广乘子法和免疫算法的混合可靠性分析

针对传统可靠性优化设计方法在处理实际可靠性工程问题时求解精度不高或无法求解的问题,提出一种采用增广乘子法和免疫算法的混合可靠性分析方法.首先以极限状态方程为约束,以可靠性指标最小为目标函数,建立可靠性优化设计数学模型;然后利用增广乘子法将该有约束可靠性优化设计数学模型转变成无约束优化模型;最后运用免疫算法(IA)进行求解可靠性指标.通过数值算例和工程算例验证了本文方法的有效性,并在工程算例中讨论了相关性对可靠性指标的影响.

基于人群搜索算法和增广乘子法的混合可靠性分析

针对传统优化算法在处理具有一定非线性功能函数的结构可靠性分析问题时出现迭代次数较多或精确度不够的问题,提出了一种基于人群搜索算法和增广乘子法的混合可靠性分析方法.该算法以可靠指标最小为目标函数,以影响结构可靠指标的随机变量构成的极限状态方程为约束条件建立结构可靠性优化数学模型,并使用增广乘子法将有约束优化问题转换为无约束优化问题,最后使用人群搜索算法进行寻优计算.通过数值算例和工程算例验证了所提算法的稳定性和有效性,并讨论了参数不确定性以及参数存在相关性时对可靠指标的影响.

无摩擦弹性接触问题的自适应交替方向乘子法

对一类无摩擦的弹性接触问题,得到了求其数值解的自适应交替方向乘子法.由该问题导出相应的变分问题,引入辅助变量将原问题转化为一个基于增广Lagrange函数表示的鞍点问题,并采用交替方向乘子法求解;为了提高算法性能,提出了利用边界迭代函数自动选取合适罚参数的自适应法则.该算法的优点是每次迭代只需计算一个线性变分问题,同时显式计算了辅助变量和Lagrange乘子.对算法的收敛性进行了理论分析,最后用数值结果验证了该算法的可行性和有效性.

基于增广拉格朗日乘子法的大型振动筛动态优化设计

将增广拉格朗日乘子法应用到大型振动筛结构动态优化设计中,通过优化设计法找寻加强筋在振动筛侧板上的最优布置,达到以最少筋板数满足低应力的要求.结果表明:增广拉格朗日乘子法收敛速度快,求解精度高,比优化程序中的罚函数法更适于求解此类问题.优化后的侧板重量降低了0.67%,最大动应力降低了23.17%,横向最大位移减小了18.69%,达到了比较好的优化效果.对优化后振动筛进行动态特性分析,其最大动应力降低了14.46%,横向最大位移减少了25.81%,增加了筛板的刚度,降低了变形,提高了结构的稳定性和可靠性.

基于并行分离增广拉格朗日乘子法的字符矫正

字符矫正是光学字符识别(OCR)系统预处理过程中的重要步骤,针对传统的增广拉格朗日乘子法(ALM)求解字符矫正问题时收敛性和计算速度的不足,本文研究了并行分离的增广拉格朗日乘子法,综合考虑字符矫正模型的建立过程,提出并行分离方法与ALM相结合的思想解决字符矫正问题。用并行方式将迭代问题分解成3个子问题,计算时能够同时求解分解后的这3个子问题,然后进行凸组合,最后收敛到问题的最优解。实验结果表明,本文算法能够快速准确地对变形的字符图像进行矫正,并且具有良好的实时性和适应性,可用于OCR系统的矫正预处理中,提高OCR系统的识别率。

广义几何规划的一类全局收敛算法

以增广Lagrange函数为基础,采用比较先进的Armijo步长搜索策略,对等式约束下的广义几何规划问题提出了一种有效的拟牛顿乘子法,并且在适当条件下,可以避免罚因子趋于无穷,最后证明了该算法的全局收敛.

基于增强高阶非凸全变分模型的图像去噪算法

为了在缓解阶梯效应的同时更好地保留去噪后图像的细节信息,提出一种基于增强高阶非凸全变分(higher order non-convex total variation,HONTV)模型的图像去噪算法。该算法将每一次去噪后的图像和原始图像取平均作为增强HONTV模型下一次循环的输入并更新参数,然后采用增广拉格朗日乘子法和交替方向乘子法进行循环求解,经过多次迭代,最终得到的去噪图像包含较多的细节信息。在基于全变分的图像去噪方法中,对添加不同标准差大小的高斯白噪声的测试图像和视频进行实验。实验结果表明,所提算法在视觉性能和客观评价指标方面均优于对比算法。