求解线性不等式组的仿射梯度算法

设计了一种新的求解线性不等式组的动力系统方法—仿射梯度算法 .算法不改变原问题的稀疏性 ,每步迭代的计算量较小 ,只包含简单的算术运算 ,具有很好的计算时间和存储空间的性质 ,有利于解决大规模稀疏的能源规划问题 .给出了算法的动力系统的连续和离散时间模型 ,并证明了模型具有渐进稳定性 .数值实验结果表明 。

求解线性不等式组的方法

本文提出了一个新的求解线性不等式组可行解的方法———无约束极值方法。通过在线性不等式组的非空可行域的相对内域上建立一个非线性极值问题 ,根据对偶关系 ,得到一个对偶空间的无约束极值及原始、对偶变量之间的简单线性映射关系 ,这样将原来线性不等式组问题的求解转化为一个无约束极值问题。文中主要讨论了求解无约束极值问题的共轭梯度算法。同时 ,在寻找不等式组可行解的过程中 ,定义了穿越方向 ,这样大大减少计算量。文中最后数值实验结果表明此算法是有效的。

随机线性不等式组的确定性等价式

在大量的决策问题中,经常会出现含有随机变量的不等式或不等式组.把这类含有随机变量的模型转化成确定性的模型是解决问题的重要途径,它们在随机控制和不完全信息群体决策等随机决策问题中起着重要的作用.因此,如何将随机不等式或随机不等式组转化为相应的确定性等价式的问题受到人们的关注.本文对含有确定分布的随机变量的线性不等式组,就其相应的概率表达式作出分类,并根据其左端系数矩阵和右端向量含有随机因素的情形分别进行了讨论,系统地导出了它们相应的确定性等价式.

线性不等式组的一种新算法

介绍线性不等式组的一种以旋转运算为基础的直接解法。由于这种方法无须添加任何变量,计算用表非常紧凑。不仅使每次迭代的计算量较小,而且可以方便地从理论上分析问题,证明了此算法在每次迭代中按最小下标规则选择入出向量可以避免循环。计算机实验表明,该算法可以非常有效地求解马科维兹的资产组合选择模型。

非线性不等式组的信赖域算法

对于非线性不等式组的求解,采用构造辅助函数将非线性不等式组转化成为一个非线性方程组。文中采用光滑信赖域方法对非线性方程组进行逐次逼近从而求得问题的解。算法的全局收敛性和局部超线性收敛性得到了保证,数值试验表明算法对于小规模问题是切实可行的。

求解非线性不等式组的混合遗传算法

提出一个求解非线性不等式组问题的混合遗传算法,即首先将非线性不等式组问题转化为等价的最优化问题,然后利用浮点遗传算法全局群体搜索能力强及起始搜索速度快的特点,快速得到接近精确解的近似解.之后将其作为牛顿法或拟牛顿法的初始迭代值,利用其局部寻优能力,快速迭代至满足精度要求的数值解.数值结果表明该方法是有效的.

阻尼Gauss-Newton方法解非线性不等式组

本文研究了非线性不等式组的求解问题.利用了阻尼Gauss-Newton方法求解非线性方程组,获得了该算法的全局收敛性,推广了Gauss-Newton法在解非线性方程组方面的应用.

关于非线性不等式组Levenberg-Marquardt算法的收敛性(英文)

本文研究了一类非线性不等式组的求解问题.利用一列目标函数两次可微的参数优化问题来逼近非线性不等式组的解,光滑Levenberg-Marquardt方法来求解参数优化问题,在一些较弱的条件下证明了文中算法的全局收敛性,数值实例显示文中算法效果较好.

解非线性不等式组的L-M方法

文章研究了非线性不等式组的求解问题,利用等价转化把非线性不等式组转化为非线性方程组来加以求解,通过引进光滑参数构造了一个新的光滑函数来逼近方程组问题中的目标函数,利用构造的光滑函数给出了相应的求解非线性方程组的Levenberg-Marquardt算法,并在一定的条件下证明了该算法的整体收敛性。

光滑阻尼Gauss-Newton法解非线性不等式组

利用等价转化把非线性不等式组转化为非线性方程组来加以求解,通过引进光滑参数构造一个新的光滑函数来逼近方程组问题中的目标函数,给出了相应的求解非线性方程组的光滑阻尼Gauss-Newton算法,并在一定条件下证明了该算法的整体收敛性.

线性不等式组的简单对偶非线性方法

将线性不等式组问题转化为一个形式简单的对偶空间非线性极值问题 ,本文提出了一类新的求解线性不等式组的方法——简单对偶非线性方法。它在理论上是多项式算法 ,并可以从任意点启动 ,可以应用共轭梯度方法有效地求解大规模线性不等式组问题。本文给出了不同的算法实现。数值实验结果表明 ,简单对偶非线性方法是有效的。

基于动力系统的线性不等式组的解法(英文)

本文提出了一种新的求解线性不等式组可行解的方法-基于动力系统的方法．假设线性不等式组的可行域为非空,在可行域的相对内域上建立一个非线性关系表达式,进而得到一个结构简单的动力系统模型．同时,定义了穿越方向。文章最后的数值实验结果表明此算法是有效的．

一种线性不等式组的矩阵变换定解方法

通过构造一种关于线性不等式组的特殊矩阵——强迫性极点转移矩阵,以及定义一种特殊的矩阵运算——负旋转迭代运算,为解决不等式组的定解问题建立了一个崭新的数学平台,该平台较好地结合与反映了不等式组的线性与几何平面两面性特点,而且以该数学平台为基础提出了一种全新的不等式组定解方法.新定解方法将不等式组的定解过程转化成一系列矩阵初等列变换,定解操作简单快捷,结构化程度高,易程序化处理,便于在计算机上实现.此外,为了解决退化极点的转移问题,提出了单纯形局部ε(小量正参数)正则化方法,有效消除了退化现象对极点转移过程的不利影响.

基于线性不等式组的选课模型

研究了一个由线性不等式组所描述的选课模型。通过对决策变量的约束矩阵进行隐式枚举的方法给出其解法。以某学校数学类课程为例 ,给出基于这个模型的选课方案 ,并分析了模型的合理性和实际意义。

求解线性不等式组问题的一种新算法

通过引入线性不等式组问题的一类光滑价值函数,将其求解问题等价地转化为无约束优化问题的求解.利用这个价值函数,提出了求解线性不等式组问题的一种新的共轭梯度算法.在线性不等式组的解集非空有界条件下,证明了算法的全局收敛性.数值实验结果表明了算法具有稳定高效的实用性能.

改进的哈奇扬算法求解线性不等式组问题

研究了求解线性不等式组问题的哈奇扬算法,发现算法中的不足,并对其进行了改进。运用改进后的算法求出了不等式组的解。

非线性不等式组的Jacobian光滑牛顿法

将非线性不等式组的求解问题转化为非线性方程组的求解,利用辅助函数的一致光滑逼近性以及Jacobian相容性,采用光滑牛顿法逐次逼近目标方程组从而求得问题的解。在一些假设条件下,算法的全局收敛性得到了保证。

简化线性不等式组的线性规划方法

本文应用线性规划的对偶理论给出了判断线性不等式组ＡＸ≤ｂ是否相容，是否可简化的充分必要条件。

化简线性不等式组的两阶段算法

在决策科学中，线性不等式组是一种基本的数学结构，它的化简很有实用价值。本文提出了独立边界约束等基本概念，以区分中的全部不等式。利用线性规划的求解算法，建立了化简不等式组的两阶段算法。应当指出，在的解集为无界时，这一算法仍然有效。

关于线性不等式组的ABS-SG算法

给出一种求解线性不等式方程组的ABS-SG方法.首先由ABS算法求解线性方程组的通解,将不等式组转化为非光滑最优化问题,然后用次梯度方法求解优化问题,最后给出算法的收敛性证明.