基于信息区分度的AP有效集构建方法

随着无线网络的广泛应用,面向接受信号强度(RSS)指纹定位的接入点(AP)日益增多,导致一些AP的作用是冗余的,甚至对定位产生不利影响,同时也增加了定位计算的开销。通过对AP进行适当筛选可以一定程度上去除冗余AP,但定位效果会随着AP数量发生较大变化,甚至会增大误差。本文提出一种基于信息区分度的AP有效集构建方法(EID),充分利用指纹信号在不同空间的差异,实现了准确的位置估计。首先,用信息区分度评估AP的定位能力,有效反映出每个AP在不同采样点的区别,展示AP对空间位置的分辨程度。然后,基于AP信息区分度设计更加符合现实环境的增量聚类算法,能根据AP的定位能力得到不同类别的集合并具有较好的鲁棒性。最后,利用点集距离最大原则提出AP有效集选择策略,根据聚类结果和选择要求,选择出合适的AP集合。本文在真实场景下进行实验验证,并与现有的AP选择方法,即基于组判别(GDB)算法、基于软件定义网络(SDN)算法和基于非均匀量化RSS熵(NQRE)算法对比,在减少不低于40%AP数量的情形下,EID将定位精度分别提升了18.7%、11.2%和14.6%。与此同时,本文方法具有更好的稳定性,在95%的情形下定位误差低于1.2 m。

无风险资产有限借入的不相关证券组合有效集的解析表示

本文研究了不允许卖空条件下存在无风险资产有限借入的不相关证券有效组合问题 ,给出了有效集及投资比例的解析表示 .

多目标最优化中较多有效集的性质探讨

给出了多目标最优化中较多有效集的一种新的表示方法,即把一个目标集合的较多有效集表示成了该集合与另一个集合之差,其中后一个集合为目标集与控制结构之和。用这种新的思路,得到了较多有效集的一些新的性质并给出了证明,这些性质与目标集和控制结构的和、差、交以及并有关,一些旧的性质得到了新的证明。

不相关证券组合有效集的解析表示及动态分析

建立一个新的直接确定有效证券组合的模型 ,给出不允许卖空条件下存在借贷利率不相同的无风险资产时不相关证券组合有效集及投资比例的完全解析表示 。

证券组合投资有效集与有效边界的研究

本文从分散风险而进行证券组合投资问题出发，研究了证券组合投资有效集及有效边界的确定，并分析了证券组合投资比例系数约束条件不同对其投资风险的影响。

证券组合投资有效集及有效边界的确定的方法研究

证券组合投资有效集及有效边界是确定合理投资结构的关键。本文研究了证券组合投资风险函数及有效边界的凹性 ,提出了将求最小风险的二次规划问题转化为线性规划问题 ,并根据其最优基及其灵敏度分析 ,分段确定有效边界 (有效集 )的方法。这种方法使各段有效边界可直接由相应的数学表达式求得 。

基于SVM的二次下降有效集算法

针对现有的有效集方法应用到支持向量机(support vector machine,SVM)优化问题时收敛速度较慢的问题,提出了一种基于二次下降法和推测赋值法的有效集算法.该算法在每次迭代过程中利用映射因子将迭代向量值限制在优化问题的不等式约束中,并通过调整步长使目标优化问题的函数值较传统的有效集算法进一步下降.由于函数值在每次迭代后保证了严格快速下降,所以提出的算法能够快速收敛到全局最优解.实验结果表明该方法的迭代次数和迭代时间有明显减少.

有效集法与单纯形法的一致性

给出了有效集法的实用算法,并且证明了它与单纯形法在本质上是一致的。

基于有效集减空间逐次二次规划算法的电力系统暂态稳定约束最优潮流

暂态稳定约束最优潮流是实现电力系统动态安全性和运行经济性协调的一种有效方式。针对已有研究中求解算法计算效率低、内存使用量大等困难,提出使用有效集减空间逐次二次规划算法求解该问题。该方法能够利用暂态稳定约束最优潮流问题中低自由度的特点,显著降低计算复杂性。引入有效集方法,在求解二次规划子问题时滤除不起作用的不等式约束,缩减子问题维度,减少了计算量。基于一系列测试算例的分析结果表明,与已有算法相比,所提算法能够有效求解大规模电力系统的暂态稳定约束最优潮流问题。

在证券品种可变情况下M-V有效集的漂移分析

证券品种不断增加是新兴证券市场的基本特征之一．文中运用Ｍ－Ｖ组合选择理论的思想方法，系统分析了证券品种的增加对投资有效集的影响．依据新增证券的收益与原证券收益的相关性，分两种情况导出了有效集变化的模式和有效边界线漂移的方向以及漂移距离公式．研究表明，新证券的出现将有助于提高投资绩效，使有效边界线向左移动，移动的距离同时与新证券收益特征以及与原有证券收益的相关性有关．

弱有效集上凹函数极大问题的分枝定界算法

弱有效(有效)集上的优化是处理多目标线性规划的一种重要途径。考虑了弱有效集上凹函数的极大问题。这个优化问题主要有两方面的困难:一方面,弱有效集一般说来不再是凸集;另一方面,该问题不属于存在一个全局最优解在多面体集的一个极点处取得的一类问题。因此,提出的方法的主要思想是:问题首先被转化为Rk+1空间中一个特殊全局优化问题;其次,对这个问题建立了一个分枝定界型算法。算法的分枝过程采用锥形剖分,定界过程通过求解普通的线性规划实现;最后,对算法的收敛性进行了分析。

单侧接触问题的拟有效集方法

单侧接触问题可以模型化为一个带不等式约束的数学规划问题· 针对不等式约束问题求解的困难 ,提出了一个拟有效集方法· 在每次迭代中 ,先利用上次迭代得到的解将问题转化为一个无接触问题 ,然后以其解作为当前迭代的初始解 ,且在每次迭代里可以同时更换一组接触点对 ,而不是象Lemke方法那样每次迭代仅更换一个接触点对· 因而 ,该算法极大地提高了求解效率 ,算例表明了该算法的高效性和可靠性·

命题逻辑系统L~*的有效集

针对命题逻辑系统L*,以及增加一元联结词△后的系统L*△,研究了该逻辑系统有效集的特征,进而以有效集为工具得到公式集F(S)的一类分划,即可将L*与L*△中的公式集F(S)分别分为16和20个等价类;最后给出了L*中对M P规则封闭的有效集的特征。

有效集法在数学规划加权残值法中的应用

本文研究有效集法在数学规划加权残值法求解微分方程问题中的应用。从理论上和实际应用方面阐明,对于数学规划加权残值法中的线性规划问题,有效集法比常用的单纯形法更简便、易程序化、计算速度更快,因此更适用于数学规划加权残值法求解微分方程问题。

线性规划有效集法的Bland规则

讨论了线性规划有效集法产生循环的原因，给出了有效集法的Ｂｌａｎｄ规则，并证明了 遵守Ｂｌａｎｄ规则的有效集法在求解退化的线性规划问题时可避免在退化点处发生死循环现象．

投资组合有效集问题和它的一种算法

本文构造了一种二次参数规划转轴方法，并在此基础上提出了Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ投资组合有效集的一个解法。该方法的优点在于能够处理各投资项目之间的协方差矩阵为半正定的情形。

有效集法中迭代过程的改进

讨论了线性规划有效集法中求迭代乘子的改进方法——QR 分解,给出迭代矩阵Q和R的更新算法,并分析了算法的优越性;本算法在割平面算法中求割平面方程时也有独到的优越性.

结合有效集和多维滤子技术的拟Newton信赖域算法(英文)

针对界约束优化问题,提出一个修正的多维滤子信赖域算法.将滤子技术引入到拟Newton信赖域方法,在每步迭代,Cauchy点用于预测有效集,此时试探步借助于求解一个较小规模的信赖域子问题获得.在一定条件下,本文所提出的修正算法对于凸约束优化问题全局收敛.数值试验验证了新算法的实际运行结果.

求解非线性系统的有效集信赖域方法

该文给出了一个求解非线性系统的信赖域方法．主要思想是通过引入松弛变量,将问题等价地转化为带非负约束的最优化问题．作者利用有效集策略,在每次迭代中只需求解一个低维的信赖域子问题,该信赖域子问题是通过截断共轭梯度法来近似求解的．在较弱的条件下, 获得了一个更一般的收敛性结果．