简单光滑精确指数乘子罚函数

解决有约束非线性规划问题的一个基本方法是将之简化为无约束问题,比如罚函数法.其中精确罚函数法是通过解决某个无约束问题来获得原有约束问题的一个解.就经典的罚函数定义而言,简单精确罚函数是非光滑的,从而难以处理.作者提出一个简单光滑精确指数乘子罚函数,验证在二阶充分条件下它存在相应的超线性收敛率,并得到关于它的强弱对偶结果.

广义纳什均衡问题的精确指数—对数罚函数算法

广义纳什均衡问题是纳什均衡问题的拓展形式,通过研究精确罚函数算法来解决广义纳什均衡问题,可以广泛应用于经济学、环境治理等领域,具有重要的实际意义。针对具有不等式约束的优化问题,提出一个精确指数—对数罚函数算法,并证明算法的全局收敛性。数值结果表明了新方法确实可行有效,并且在一定条件下具有优越性。

基于并行遗传算法的水电站群中期优化调度

从水火电协调调度角度出发,提出了水电站群中期调峰出力最大模型。采用指数罚函数将模型目标的极大极小问题转化为可直接求解的无约束规划问题;结合遗传算法多种群的并行计算优势,构建粗粒度并行遗传算法,以提高求解效率和精度。乌江流域8座水电站的计算结果表明,所提模型能够在保证水电调峰的同时减少系统负荷变化对火电启停的影响,且粗粒度并行遗传算法能显著提高求解效率。

求解极大极小问题的共轭梯度法

本文研究了极大极小问题的求解方法,利用指数罚函数对该问题进行光滑化处理,将其转化成光滑的无约束优化问题,并利用共轭梯度法来求解含有罚参数的无约束优化问题。最后,我们给出了数值算例来验证该算法求解极大极小问题的有效性。