基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。

改进Lagrange乘子法及收敛性分析

将与不等式约束相关的乘子重新定义为原乘子的正定函数,则Karush-Kuhn-Tucker必要条件中关于不等式约束乘子的非负约束可以去掉,并能构造出直接处理不等式约束的Lagrange乘子法.分析了算法的收敛性,利用LaSalle不变集原理揭示其稳定机制,并讨论如何减弱收敛条件和扩大收敛域.

基于Lagrange乘子法的一种新型改进粒子群优化算法

社会和生产实践中抽象出来的模型一般为非线性约束优化,而约束优化一般很难直接求解.首先,我们通过引进增广lagrange乘子法,将约束优化转化为有界约束优化,然后引入粒子群优化算法来进行求解,并且我们提出来一种嵌入了最速下降法的改进粒子群优化算法,以此来解决标准粒子群算法中收敛速度慢和精度低的问题,提高了搜索的效率,特别是局部搜索的效率.改进算法有效地结合了粒子群优化算法比较强的全局搜索能力和最速下降法的精细快速的局部搜索能力,相比于标准粒子群优化算法,克服了收敛速度慢的特点.数值实验表明,通过改进的粒子群优化算法可以找到所求优化问题的全局最优解.

采用结构进化策略的Lagrange乘子法优化换热网络

针对罚函数法处理有约束问题时存在的不足,采用Lagrange乘子法优化换热网络。为求解Lagrange函数方程组,根据确定性方法,提出最速下降法求解策略以及Powell法求解策略。通过极小值判断机制,保证Lagrange函数方程组的解是原换热网络目标函数值的极小值。根据实际工况,提出结构进化策略,与Lagrange乘子法相结合,实现了换热网络全局最优化。通过经典算例验证了两种求解策略的有效性、准确性以及结构进化策略的通用性。与文献结果进行对比,结果表明本算法具有较强的局部搜索能力以及全局搜索能力,能够找到更优的换热网络结构,有利于在工业生产中节约成本。

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。

互补问题的一种新Lagrange乘子法

利用文献中给出的NCP函数,将互补问题转化为非光滑方程组的求解问题.构造了解该方程组的新的Lagrange乘子法,在函数为一致P函数的条件下,证明了算法的全局收敛性、局部超线性收敛性和二次收敛性,以及对线性互补问题的有限步终止性.数值实验表明,算法是有效的.

机械可靠性计算的Lagrange乘子法

本文基于最优化原理,提出了可靠性计算的Lagrange乘子法,该方法具有迭代步骤简单,收敛速度快,通用性强且易于在计算机上实现等优点,可用于各种分布类型的机械零部件的可靠度计算。

Lagrange乘子法应用于智能建筑

探讨了用Lagrange乘子法求解三类别及三类别以上问题的方法,并把它应用于智能建筑中的周界防越报警系统。由此方法利用信号误报率求得阈值,从而能较好地调整周界防越报警系统的参数,减少系统误报情况的发生。

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。

基于Lagrange系数乘子法的校正透镜曲面计算

利用 Lagrange系数乘子法 ,对 CPT曝光用校正透镜曲面进行了计算 ,并采用型值点和法向矢量对曲面进行插值。讨论了 Lagrange乘子对计算的收敛精度和迭代次数的影响 ,通过选择合适的乘子 ,得到了具有很高精度的收敛曲面 。

用增广Lagrange乘子法进行型线光顺设计

通过对型线光顺设计问题的数学分析，提出了用增广Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子法进行型线优化设计，叙述了型线光顺设计问题的数学表示方法，提供了增广Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子法的算法说明，分析了增广Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子法中各参数对算法本身的影响，并通过具体算例验证了增广Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子法的优越性。

用Lagrange乘子法求实对称阵的最大特征根

在物理力学、工程技术和经济学中的很多问题中，利用数学来解决都归结为求矩阵的特征值问题。例如振动问题(桥梁的振动，机械的振动等)，采有一种适当的计算方法，利用计算机工具去求解方阵的特征值和特征向量，在科技高速发展的当代就显得尤为重要了。本文针对一种特殊方阵给出了用Lagrange乘子法求解其特征值的方法。

P_0矩阵线性互补问题的正则Lagrange乘子法

运用乌力吉和陈国庆提出的求解P矩阵线性互补问题的Lagrange乘子法[1,2]和Tikhonov正则化技术,本文提出了P0矩阵线性互补问题LCP(q,M)的一种阻尼牛顿类算法.当M为P0-矩阵且LCP(q,M)的解集非空有界时,证明了算法的全局收敛性,且在解为非退化的假设下证明了算法的局部二阶收敛性.数值实验表明该算法令人满意。

考虑裂纹接触摩擦的逐点Lagrange乘子法

为了解决裂纹面可能发生的接触摩擦问题,精确求解裂纹尖端附近应力,提出了一种逐点Lagrange乘子法.将Lagrange乘子逐点转到局部坐标系下,采用Gauss-Seidel迭代法求解法向乘子和切向乘子,并在求解过程中对切向乘子的约束进行修正,待所有点的乘子求解完成后再将其变换到整体坐标系下迭代求解位移.与传统接触算法相比,该算法无需对总刚度阵求逆,降低了求解规模.利用该算法计算了压剪作用下中心裂纹板以及纯剪作用下中心界面裂纹板的应力强度因子,计算结果与已有文献结果吻合良好.随后考察了Comninou接触模型在远场纯剪作用下不同摩擦系数对位移场、接触区和裂尖附近应力场的影响,结果表明,接触对裂尖正应力影响较大,忽略裂纹面接触摩擦作用,应力强度因子可能被高估.

外罚函数法与广义Lagrange乘子法的比较研究

基于非线性约束优化问题,讨论了外罚函数法与广义Lagrange乘子法,并通过MATLAB编程实现了两种算法。实验表明:(1)广义Lagrange乘子法在迭代次数和收敛结果上优于外罚函数法且对初始点的选取要求不高;(2)广义Lagrange乘子法的罚因子的修正系数不宜过大,一般在区间(1,2)上取值,广义Lagrange乘子法更具优越性。最后,通过3个工业工程中的非线性规划实际问题说明乘子法比外罚函数法具有更广泛的实用性。

约束优化问题的一种投影梯度Lagrange乘子法

运用Lagrange乘子法,将一般约束优化转化为仅含等式约束的优化问题,然后就线性与非线性两种情况进行讨论,通过投影梯度法来求解优化子问题。对于线性的情况得到一种可以不用计算初始点的最优化算法,最后的数值算例说明了算法的可行性与有效性。

用Lagrange乘子法求解曲面的主曲率

古典微分几何的主旨是通过第一和第二基本形式研究曲面的弯曲程度.目前大部分的教材会在介绍了第二基本形式和主曲率的概念后,给出Weingarten映射的抽象定义,然后才说明主曲率是Weingarten映射的特征值.引入一种新的讲授方法,利用Lagrange乘子法直接求解主曲率,在计算过程中自然得到Weingarten映射的具体表达式,同时表明主曲率是其特征值.这样讲授环环相扣,自然流畅,更有助于学生深入理解Weingarten映射实质上是内积空间上二次型所对应的对称变换.

基于BFGS算法的广义Lagrange乘子法研究

广义Lagrange乘子法是解决约束优化的问题的一种重要方法,基于BFGS算法,利用MATLAB工具,研究了初始点的选取、罚因子的改变及罚因子修正系数的改变对该算法收敛效果的影响。结果表明:(1)对于初始点的选取,应尽量在最优点附近进行取值,才能有不错的收敛效果。(2)罚因子过小或过大都对算法求解问题产生困难。如果罚因子太小,大量的搜索时间将花费在非可行域,使迭代次数增加。另一方面,如果罚因子过大,算法将很难被推进到可行域以内,导致算法收敛失败。(3)随着罚因子修正系数的变化,随时会出现无法收敛的现象,故该系数的值应在迭代成功率相对较高的分段选取。

有功经济调度的改进乘子法

本文对水火电混合电力系统的有功经济调度,应用数学变换的方法,提出了改进乘子法有功经济调度的模型和算法。实际计算表明,该法处理约束方便、省机时、省内存。

Lagrange方程组的直接解法

由Lagrange乘子法所导致的线性方程组(称之为Lagrange方程组)的系数矩阵(称之为Lagrange矩阵)通常是一对称不定矩阵。当其中的主子阵(也就是刚度矩阵)亏秩时,求解会遇到许多困难,这些困难往往是导致许多程序员放弃Lagrange乘子法而选择罚函数法的根本原因。基于Sherman-Morrison公式和对称正定矩阵的LDLT分解,提出了一个稳定、高效并特别适用于并行求解的直接解法。最后,将所建议的方法用于采用移动最小二乘(MLS)插值的无单元Galerkin法(EFGM)的方程组的求解。