广义几何规划的全局优化算法

对许多工程设计中常用的广义几何规划问题(GGP)提出一种确定性全局优化算法,该算法利用目标和约束函数的线性下界估计,建立GGP的松弛线性规划(RLP),从而将原来非凸问题(GGP)的求解过程转化为求解一系列线性规划问题(RLP)．通过可行域的连续细分以及一系列线性规划的解,提出的分枝定界算法收敛到GGP的全局最优解,且数值例子表明了算法的可行性．

广义几何规划一个超线性与二次收敛算法

建立带等式与不等式约束的广义几何规划一个新的快速收敛算法，算法的搜索方向由一个二次规划和一个线性方程组的解产生，效益函数为广义精确罚函数．在适当的条件下证明了算法的全局收敛性、超线性收敛性与二次收敛率．

求广义几何规划全局最优解的新的线性化方法

针对广义几何规划问题提出了一种确定型的全局优化方法,给出了一种构造目标函数及约束函数下界函数的新方法,从而建立了广义几何规划问题的松弛线性规划.通过对线性规划问题可行域的细分以及一系列的线性规划问题的求解,从理论上证明了该算法全局收敛性,数值实验表明了算法的可行性.

带自由变量的广义几何规划问题的全局优化

对带自由变量的广义几何规划问题(FGGP)给出一全局优化算法.该算法先利用等价转换把(FGGP)中的自由变量转化为正变量,再通过凸化方案建立了(FGGP)的松弛凸规划(RCP).通过对(RCP)可行域的细分以及一系列(RCP)的求解过程,提出的算法收敛到(FGGP)的全局最优解,且数值例子表明了算法的可行性.

求广义几何规划全局最优解的线性化方法

对广义几何规划问题(GGP)提出了一个确定型全局优化算法,这类优化问题能广泛应用于工程设计和非线性系统的鲁棒稳定性分析等实际问题中.使用指数变换及对目标函数和约束函数的线性下界估计,建立了GGP的松弛线性规划(RLP),通过对RLP可行域的细分以及一系列RLP的求解过程,从理论上证明了算法能收敛到GGP的全局最优解.对一个化学工程设计问题应用本文算法,数值实验表明本文方法是可行的.

一个新的求解广义几何规划问题的全局优化方法(英文)

为求解广义几何规划问题,提出一个新的线性化松弛技巧.在此基础上,给出一个新的分支定界算法.为进一步改进算法,构造一个新的删除技巧,该技巧可被用来提高算法收敛效率.理论上证明了算法的收敛性,数值试验显示本文方法是有效可行的.

求广义几何规划全局解的近似算法

对广泛应用于工程设计、非线性系统鲁棒稳定性分析中的广义几何规划问题(GGP)提出一线性化求解方法.使用指数变换并利用分段线性化技术转变指数项为一些带绝对值项的和,再将绝对值项线性化,最终将原问题转化为一个容易求解的线性规划问题.数值实验表明本文方法是可行的,能近似地求得(GGP)的全局最优解.

使用广义几何规划导出带二次约束的二次规划和交互熵问题(英文)

研究带二次约束的最小二次规划和交互熵问题 .基于广义几何规划的理论与性质 ,导出了上述两个规划原问题的对偶规划 .进而 ,由广义几何规划的对偶理论建立了两个原始对偶规划的对偶定理和 Kuhn- Tucker条件 .

广义几何规划的一个改进的Newton算法

广义几何规划的目标函数的Hession矩阵有着特殊结构,利用这一特殊性,对广义几何规划提出了一个改进的Newton算法,证明了其收敛性,并且给出了相应的数值例子。

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.

正定式约束下广义几何规划的一种线性化方法

几何规划是一类具有特殊形式的非线性规划问题,正定式几何规划问题借助于凸规划问题的求解已基本得到解决.但广义几何规划问题作为一种特殊的(DC)规划,至今没有好的求解方法.利用线性化技术,将正定式约束下的一类广义几何规划问题转化为一列凸规划问题进行求解,构造了正定式约束下广义几何规划的一种新算法,并证明了该算法的全局收敛性.

箱式约束下的广义几何规划问题的一种有效算法

通过指数函数变换,利用正定目标函数和约束函数的线性下界估计,建立GGP的松弛线性规划,将原来非凸问题GGP等价地转化为求解一系列线性规划问题RLP,并通过对可行域的连续细分以及一系列线性规划问题的解,从而给出问题GGP的一个新的分支定界算法,并最后证明了这个算法具有全局收敛性。

广义几何规划最优解的必要条件

以矩阵、向量理论为运算工具 ,利用几何规划的特点 ,给出了广义几何规划有最优解的两个必要条件 .

广义几何规划的压缩信赖域算法

1 压缩信赖域子问题本文讨论的广义几何规划问题形式如下:其中。αij∈R,σj=±1,cj>0.此类问题在工程优化设计中应用甚广.在(UGGP)中,令t(i)=:ex(i),则(UGGP)

混合约束下广义几何规划的一种全局收敛算法

In this paper, we develop a rapidly convergent algorithm for mixed constrained signomial geometric programming. The algorithm makes use of the characteristics of signomial geometric programming, and establishes a new active-set strategy on the basis of trust region method. The global convergence is proved, and some numerical tests are given to illustrate the effectiveness.

等式约束广义几何规划的一种优化算法

本文研究带有等式约束的广义几何规划问题,提出了一个基于增广Lagrange函数的新算法.该算法允许初始点任意,在适当条件下可以避免罚因子趋于无穷,并且该算法全局收敛于原问题的K—T点.

带自由变量的广义几何规划全局求解的新算法

带自由变量的广义几何规划(FGGP)问题广泛出现在证券投资和工程设计等实际问题中.利用等价转换及对目标函数和约束函数的凸下界估计,提出一种求(FGGP)问题全局解的凸松弛方法.与已有方法相比,方法可处理符号项中含有更多变量的(FGGP)问题,且在最后形成的凸松弛问题中含有更少的变量和约束,从而在计算上更容易实现.最后数值实验表明文中方法是可行和有效的.

广义几何规划的加速全局优化算法

广义几何规划(generalized geometric programming,GGP)问题广泛出现在工程设计、风险管理以及工业制造等实际应用中。基于凸松弛提出GGP的加速全局优化算法,该算法通过新的剪枝技术,能将当前计算的不存在全局最优解的区域去除,从而加速算法收敛到全局最优解。最后给出了算法的收敛性证明。数值实验表明该算法是可行有效的。

WLAN中合作式功率控制算法研究

在WLAN中,延迟有限,网络整体消耗能量最小化的功率控制算法研究较少。对于该问题进行建模分析,通过理论推导,将该非凸优化问题转化成广义几何规划问题。经过分析,将问题近似为线性规划,并给出全局优化算法。对于WLAN中,多个无线接入设备在一定传输时间内的信道情况进行预测,给出延迟有限能量最小化的集中式在线算法。实验结果显示,采用提出的信道预测方法,在线算法的计算结果与集中式算法结果较为接近。