极小扰动约束非线性规划的最优性条件

考虑当目标函数在约束条件下的最优值作扰动时,使各约束作极小扰动的非线性规划问题.文中引进了极小扰动约束规划的极小扰动有效解概念.利用把问题归为一个相应的多目标规划问题,给出了极小扰动约束有效解的最优性条件.

解非线性约束规划问题的新型多目标遗传算法

给出非线性约束规划问题的一种新解法。把带约束的非线性规划问题转化成为两个目标的多目标优化问题,并为转化后的多目标优化模型设计了一种新型多目标遗传算法,数据实验表明该算法对带约束的非线性规划问题求解是非常有效的。

非线性约束的半无限多目标规划离散型算法偏差估计

讨论一类具有非线性约束的半无限多目标规划离散型算法的偏差估计并给出相应的计算公式.

关于Fuzzy约束条件下多目标线性规划问题方法的改进

经典的最优化方法中,常将目标函数和约束条件视为确定的,然而在实际问题中,不论目标函数和约束条件都具有不确定性.对Fuzzy约束条件下多目标线性规划方法做了进一步改进,讨论了g0和r0(见正文)的选取方法,避免了由于g0和r0选取不当而导致问题无解的情形,而实际上这时原问题是可能有解的.

非线性规划一般约束条件的SQP方法

提出了一种新的处理等式和不等式约束条件优化问题的SQP方法，计算过程中每一步迭代只需解一个二次规划。在一定条件下，证明了算法的全局和二步超线性收敛性，其优点是具有较小的计算量，避免了Maratos现象的发生。

试论线性规划审计法目标函数与约束条件的关系

展示某线性规划审计法案例分析的具体步骤,并进行讨论,从而得出结论:运用线性规划审计法进行分析时,既要关注约束条件,又要注重目标函数式;否则,可能得出的审计结论或提出的审计建议可能偏颇,从而可能造成审计失败。

非线性规划问题中一般约束条件下kuhn-Tucker条件的另一种证明

本文通过引入新的“变量”,将一般约束条件的非线性规划问题转化成等式约束的非线性规划问题,从而应用等式约束的Kuhn—Tucker条件推出一般约束条件的Kuhn—Tucker条件。

基于约束非线性规划的励磁系统参数优化

对励磁系统模型进行了研究,提出了一种新的励磁系统参数优化方法。为了使励磁系统满足性能指标的要求,实现最佳控制,采用了各种不同的控制目标准则。基于不同控制目标准则得出励磁系统参数优化模型,参数优化的目标函数是含多变量的复杂的非线性函数,且含有不等式约束。引入惩罚项将含约束优化问题转化为无约束优化问题,然后采用单纯形替换法求出可变参数全局最优解。以IEEE AC2型励磁系统标准模型为例,基于6种不同控制目标准则,采用约束多变量非线性规划方法,通过程序设计与模型仿真相结合对励磁系统参数进行优化。对小偏差信号作用下的励磁系统各种暂态响应指标进行比较分析,结果表明所提出的基于约束非线性规划的励磁系统参数优化的方法是有效、可行的。

非线性规划问题的极大熵多目标粒子群算法

结合非线性规划的约束条件构造了一个新的极大熵函数,利用该函数将问题转化成了两个目标的多目标优化问题。通过对违反约束动态的进行惩罚,提出了一种新的极大熵多目标粒子群算法。该方法能有效的保持群体中不可行解的一定比例,从而增加了群体的多样性,而且避免了传统的过度惩罚缺陷,使群体更好地向最优解逼近。计算机仿真表明,该算法对非线性规划问题求解是非常有效的。

混合整数非线性规划问题的全局最优性条件（英文）

本文给出了带界约束的混合整数非线性规划问题全局极小点的必要条件,该问题包含连续优化问题和离散优化问题为特殊情形,得到了带界约束的混合整数非线性规划问题的充分全局最优性条件,其中规划问题的目标函数只需要二次连续可微.如果目标函数是二次的,则所得的全局最优性条件易于验证.数值例子说明了全局最优性条件的意义.

较多约束多目标规划的最优性条件

本文研究较多约束多目标规划的最优性条件.借助于所给问题的较多约束集结构表示,定义了较多约束规划问题的较多约束Pareto有效解和较多约束Pareto弱有效解,给出较多约束Pareto有效解和较多约束Pareto弱有效解要满足的Fritz John条件和Kuhn-Tucker条件,最后给出在凸性条件下它的一些最优性充分条件.

多目标规划最优条件中等约束函数的讨论

本文以［１］为例，讨论了多目标规划的Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件，指出了文［１］中对等约束函数的仿线性假定是不必要的，并在等约束函数满足几种不同的非线性条件下证明了Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件的充分性．

拟法锥条件下带均衡约束多目标规划问题的同伦方法

利用组合同伦内点法给出了带均衡约束的多目标规划的求解问题,在合适的假设条件下,证明了该算法具有全局收敛性,数值例子表明该算法是合理有效的.

求解具有线性不等式约束非线性规划问题的一种有效方法

将ABS方法应用到改进的Fletcher and Reeves方法中,构造出一种求解具有线性不等式约束非线性规划问题的有效方法。

几类非线性规划问题可精确解的条件

给出了线性约束条件下的目标函数为齐次正系数的规划问题在几种情况下的最优解 ,并将此结论推广到了非线性约束条件下的规划问题 ;同时指出了文 [1]的几个错误。

基于响应动态约束条件的仓储AGV路径规划协同优化模型

为了解决仓储AGV无碰撞路径规划问题,设计响应动态约束条件的仓储AGV路径规划协同优化模型。建立路径节点模型和车体坐标系模型,获得仓储AGV所在位置;建立碰撞描述模型,将全局路径规划问题简化为虚线框架的局部环境,建立时间窗,分别计算空车线段的时间窗、空车转向段的时间窗,获得不同工况下的运输时间。将路径最短作为动态约束条件,采用目标规划法对生成的多条路径求解,处理冲突问题,实现仓储AGV路径规划协同优化。算例分析结果表明:基于无人仓库二维顶视图网格系统,在没有障碍物的工况下,行走栅格较少;在有障碍物的工况下,以两条路径为例,未出现碰撞情况,路径优化效果明显。

线性等式约束多目标规划的一个降维算法(英文)

本文提出具有线性等式约束多目标规划问题的一个降维算法.当目标函数全是二次或线性但至少有一个二次型时,用线性加权法转化原问题为单目标二次规划,再用降维方法转化为求解一个线性方程组.若目标函数非上述情形,首先用线性加权法将原问题转化为具有线性等式约束的非线性规划,然后,对这一非线性规划的目标函数二次逼近,构成线性等式约束二次规划序列,用降维法求解,直到满足精度要求为止.

一类非线性二层多目标规划问题的主要目标法

研究了一类非线性二层多目标规划问题的求解方法.首先利用下层问题的K-T最优性条件,将其转化为带互补约束的多目标优化问题,其次将互补条件作为罚项,构造相应的罚问题,然后利用主要目标法求解该罚问题,最后以相关实例给出了算法的具体实现过程.计算结果表明所设计的主要目标法对该类二层多目标规划问题是可行的.

基于Pareto支配的双目标优化求解非线性双层规划问题

双层规划问题是一类具有双层递阶结构的系统优化问题。采用Pareto支配的双目标优化策略求解非线性双层规划问题。利用K-T条件把双层规划问题等价转化单层规划问题,进而结合约束部分建立可行性度量目标形成双目标规划问题。在基本的差分进化算法框架中融入非负的最小二乘曲线拟合判断候选解的可行性,构造基于动态概率的Pareto支配选择策略挑选下一代个体,解决种群容易陷入局部最优的缺陷。15个标准函数的测试结果对比显示,该算法在求解非线性双层规划问题中具有较好的全局寻优能力、较低的计算复杂度、较强的稳定性和适用性,可以获得全局最优解。

非线性背包问题的动态规划目标水平割算法

提出了求解非线性背包问题的一个动态规划目标水平割算法.通过引入替代约束公式将多约束问题转化为单个替代约束问题,由此结合目标水平割给出了一个收敛的动态规划算法,在解的过程中逐步消除对偶间隙,并确保在有限次迭代步内找到原问题的最优解.数值试验表明该方法的有效性.