单调线性权互补问题的新全牛顿步可行内点算法

提出求解单调线性权互补问题(WLCP)的全牛顿步可行内点算法。基于线性优化的连续可微函数,给出中心方程的新等价形式,接着运用牛顿法求解定义中心路径的等价方程组,从而得到单调WLCP的新搜索方向。沿该搜索方向使用全牛顿步,无需进行线搜索。通过适当选取参数,分析了全牛顿步的严格可行性,证得算法是二次收敛的且具有多项式时间迭代复杂度。最后数值实验结果表明算法有效。

基本矩阵的5点和4点算法(英文)

基本矩阵 (FundamentalMatrix)是两幅图像之间的基本约束 ,在摄像机标定和三维重建中起着至关重要的作用 .本文证明 ,当摄像机在两幅图像之间的运动为纯平移运动时 ,给定 5对图像对应点 ,如果其中的 4对对应点为共面空间点的投影 (称为共面对应点 ) ,则可以线性确定基本矩阵 .另外 ,如果摄像机不是 5参数模型 (完全针孔模型 ) ,而是 4参数模型 (畸变因子为零 ) ,则此时仅使用该 4对共面对应点即可线性确定基本矩阵 .据我们所知 。

框式凸二次规划的原始-对偶不可行内点算法

对框式凸二次规划提出了一种原始—对偶不可行内点算法 ,在初始点取在中心路径的邻域 N时 ,证明了算法的全局收敛性。

填料塔载点算法

讨论了逆流填料塔的流体力学计算方法 ,对泛点算法作了简要的回顾。主要介绍以载点气速为基础的算法 ,列出了全部公式 ,并给出 30种不同的填料品种和规格 ,按同样工艺条件进行计算的结果。

一类非单调线性互补问题的宽邻域内点算法

基于线性规划问题原始———对偶类内点算法的思想,讨论一类非单调线性互补问题,为其设计了一种新的算法———宽邻域内点算法,并讨论其多项式收敛性.与路径跟踪法相比较,该算法具有迭代过程简便,应用情景更加广阔等特点.

框式线性规划的原始—对偶不可行内点算法的进一步研究

进一步研究文 [1 ]中对框式线性规划提出的原始—对偶不可行内点算法 ,并证明了如果算法迭代按终止准则的后半部分停止 。

半定规划的原始-对偶不可行内点算法

对于半定规划问题,通过构造适当的搜索方向,给出了一个原始-对偶不可行内点算法.证明了该算法经过有限步迭代后,或者在某个较大的区域得到问题的一个近似最优解,或者说明问题在该区域内无解.

大规模水-火电力系统最优潮流的现代内点算法实现

讨论了如何将现代内点非线性规划算法具体实现的问题。首先,定义了简约修正方程的变量和行的排列顺序,对简约修正方程进行行列变换,导出了一种由4T4T(T是调度周期)块状对角子矩阵组成的新的数据结构。此数据结构与节点导纳矩阵的结构相似,从而原问题的结构得到了充分利用,使得HTOPF问题易于编程与求解。为了清楚起见, 以一个4节点的简单电力系统为例展示了简约修正方程实现的过程。仿真结果表明: 所提算法具有良好的收敛特性和合理的计算时间,对于求解大规模系统问题具有广泛的应用前景。

基于粒子群算法与内点算法的无功优化研究

提出了基于改进粒子群算法和预测-校正内点法的解耦无功优化算法。通过引入时代因子和邻近变异策略,同时采用分段处理方法对粒子群算法进行改进。运用预测-校正算法替代原-对偶内点,使得在内点法寻优过程中的迭代步长加大,同时避免寻优过程中振荡的出现。将改进粒子群算法和预测-校正内点算法分别用于无功优化的离散优化和连续优化子问题。将所提出的方法应用于IEEE30节点和IEEE118节点的系统。算例表明:与采用传统粒子群算法和原-对偶内点算法的混合无功优化相比,提出的方法在计算速度和优化效果方面都具有明显的优势。

单调线性互补问题的一种内点算法

本文研究了单调线性互补问题的一种内点算法.利用牛顿方向和中心路径方向,获得了求解单调线性互补问题的一种内点算法,并证明该算法经过多项式次迭代之后收敛到原问题的一个最优解.数值实验表明此方法是有效的.

绝对值方程的一种严格可行内点算法

给出绝对值方程的一种新算法.先把绝对值方程转化为线性互补问题,再结合牛顿方向和中心路径方向,通过求解一个线性方程组得到搜索方向.获得了求解绝对值方程的一种严格可行内点算法,并证明了该算法经过有限次迭代后收敛到原问题的一个最优解,数值实验表明方法是有效的.

电力系统无功优化的改进内点算法

提出一种采用改进的原—对偶仿射尺度内点法求解无功优化问题的线性规划模型，该算法对迭代初始点的选择要求不严，不需要保证寻优过程沿着原—对偶路径，但仍能收敛于最优解。对Ｗａｒｄ＆Ｈａｌｅ６节点、ＩＥＥＥ１４节点和ＩＥＥＥ３０节点系统分别进行的无功优化计算结果表明，此算法具有稳定的收敛性能。

融合采样一致性和迭代最近点算法的点云配准方法

三维点云数据配准在机器人环境感知与建模、虚拟现实、人机交互、逆向工程等领域有着广阔的应用前景。针对传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法中存在的收敛速度慢、鲁棒性差等问题进行研究,提出了一种融合采样一致性和迭代最近点算法的点云配准方法,对点云数据的快速点特征直方图(Fast Point Features Histograms,FPFH)特征进行提取并对这些特征使用采样一致性初始配准算法(Sample Consensus Initial Alignment,SAC-IA)进而得到点云集间的对应关系,计算出点云的初始变换,从而获得一个较好的配准位置,提出了k-d树近邻搜索方法加速搜寻对应点对,并利用点云的方向向量阈值去除迭代最近点算法产生的误点对,实现点云的精确配准。实验结果表明,算法取得了较高的配准精度,加快了收敛速度。

基于迭代最近点算法的地形匹配算法可靠性分析

根据迭代最近点算法的原理,从几何直观的角度研究了地形辅助导航系统匹配的可靠性,推导了旋转和平移的可靠性公式,并进行了数字仿真,结果表明,本文推导的可靠性结论是正确的.

求解离散无功优化的非线性原—对偶内点算法

针对无功优化计算中离散变量和连续变量共存问题 ,提出用直接非线性原—对偶内点法内嵌罚函数的新算法。通过对几个不同规模试验系统计算分析 ,并与 Tabu搜索法求得的结果比较 ,证明了该方法是有效的 ,而且在计算速度、收敛性和优化精度上都优于 Tabu搜索法。

本质矩阵五点算法伪解的两种剔除策略

本质矩阵五点算法是实现三维测量中双视图相对定向的常见方法,在其计算过程中常常采用多项式求解技术,从而引发了解的多异性。为了确定正确解,提出了五点算法的两种改进实现形式,用于消除多异解。它首先用点在相机前的约束排除非物理可实现解,然后在剩余的可能解中分别计算当前双视图中所有公共点的Sampson距离或反投影残差之和,最小值对应的相机参数即为正确的定向参数值。仿真和真实实验均证明了两种策略的可行性和正确性,且基于Sampson的方法较基于反投影的方法速度快。

基于改进瞬时对称分量与三点算法的相量测量新算法

相量的频率、幅值和相角的实时在线估计需要算法在精度和实时性方面能够很好统一,传统DFT方法,数据采集周期较长,测量精度受系统频率波动的影响较大。另外,在系统发生不对称运行或不对称故障时,对电量的正负序分量测量有利于动态分析。针对这些问题,提出了一种基于改进瞬时对称分量法与三点算法相结合的相量测量算法。该算法利用瞬时对称分量法获取电量各个序分量的瞬时值,并进行基波正、负序电量的检测,然后利用改进三点法对基波量进行频率、幅值和相角的计算,它易于实现、实时性好、精度相对较高。通过Matlab进行仿真验证,结果表明所提方法在实时性和精度方面能够得到较好统一。

凸二次规划的不可行内点算法

给出了一个求解凸二次规划的不可行点内点算法．算法的初始迭代点为非负不可行内点，证明了算法的全局收敛性．该算法可以看作是Ｋｏｊｉｍａ等人关于线性规划算法的推广。

基于现代内点算法的电力系统最优潮流在线应用软件的开发

基于现代内点算法研发了电力系统最优潮流在线应用软件,解决了电力系统最优潮流在线应用的两大障碍,具有计算时间短、收敛性好等特点。本软件采用现代内点算法,优化了程序本身的结构,减少算法本身的计算时间;同时本软件对约束条件进行自诊断测试,如程序不收敛,可根据一定策略软化约束,提高收敛性。本软件由C语言编写,可跨平台调用,接口方便,是电力系统一种不可缺少的网络分析和优化工具;亦可作为电力系统底层应用模块,为其他高级应用软件提供数据支持。本软件已在上海成功应用。

基于神经网络和非线性原—对偶内点算法的电网无功优化补偿

在简要分析了传统的电力系统无功优化的方法后 ,针对无功优化计算中离散变量和连续变量共存的问题 ,提出了用神经网络对补偿后电网的质量参数进行预测 ,并结合求解无功优化的非线性原 -对偶内点算法进行全局寻优 ,实现对电网无功优化补偿的控制方法 .结果表明 ,该控制系统提高了系统的功率因数 ,减少了系统的损耗 ,初步解决了电网参数复杂、补偿系统难以建模等问题 。