非凸函数的限制Broyden族算法的全局收敛性

提出一个条件，对非凸函数，具有Ｗｏｌｆｅ搜索的限制Ｂｒｏｙｄｅｎ族（Φ∈［０，１））算法在此条件下有全局收敛性．

基于Broyden族校正的电容层析成像图像重建算法

为解决电容层析成像(ECT)图像重建中的"软场"效应和典型的病态问题,提出了一种采用Broyden族校正算法对电容层析成像系统进行图像重建的方法。基于对ECT系统基本原理的研究,推导出实现电容层析成像图像重建的Broyden族校正的数学模型,并采用归纳法分析了算法收敛性。对该算法应用于ECT上的可行性进行了探讨,该算法符合收敛条件且成像精度高。实验结果的数值表明Broyden族校正算法的重建图像效果非常理想,且成像质量优于SD、LBP、Landweber及CG算法,给ECT图像重建领域提供了一种有效的新方法。

带Goldstein线搜索的限制Broyden族算法对非凸函数的全局收敛性

研究了带Goldstein线搜索的限制Broyden族(φ∈[0,1))算法对非凸函数的收敛性质,并在一定的条件下证明了算法的全局收敛性.

不精确线搜索条件下锥模型Broyden凸族算法的收敛速率

在一定假设条件下的锥模型Broyden凸族算法的局部收敛性和全局收敛性已有人研究过。本文中进一步研究不精确线搜索条件下锥模型Broyden凸族算法的收敛速率。证明了如果初值x1充分接近强局部极小点x*,那么族中任一算法所产生的点列都是R-局部收敛的，且其R-收敛阶至少是τ≥2，而不需要假设A1充分靠近海色阵2f(x*）。

结合Broyden族算法和微分同胚变换的图像自动配准方法

本文采用微分同胚变换预处理图像,得到初始化形变场,提高对形变图像的配准精度;采用Broyden族算法优化能量函数,自动确定迭代次数,提高优化效率;基于Demons算法思想引入图像梯度灰度场相似量构造能量函数,提高灰度信息少的图像配准精度。实验证明,本文算法配准精度优于改进的Demons算法,尤其在配准大形变图像时,本文算法配准精度高的优势更加明显。

基于Broyden算法的航空发动机气路故障诊断

针对基于Kalman的故障诊断算法响应速度慢、多故障诊断及非设计点诊断精度低的问题,提出一种基于改进Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法。针对涡轴发动机,以模型输出跟踪发动机输出为准则确定3个方程,结合发动机模型中的2个平衡方程,构建气路故障诊断方程组,通过改进Broyden算法求解方程组以获得部件性能退化因子及模型猜值。数字仿真结果表明,所提出的基于Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法,在包线内的单故障和多故障诊断稳态误差均小于0.35%,且诊断过程算法单步运行最大耗时小于2ms,具有良好的实时性,远优于Kalman滤波方法,验证了算法的先进性。

一类带非精确线搜索的修改的Broyden算法

对于文［８］和［１４］中提出的修改的Ｂｒｏｙｄｅｎ算法，本文讨论它在线搜索非精确时的收敛性质。证明这类算法作用于梯度满足Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ条件的目标函数时是整体收敛的。当目标函数一致凸时，算法是Ｑ－超线性收敛和二阶收敛的。

基于新拟牛顿方程的修改Broyden族的全局收敛性

本文通过对目标函数四阶Taylor展开提出一种新拟牛顿方程,并给出了修改的Broyden族校正公式,在采用一种Wolfe类线搜索的LS搜索模型下,证明了修改的Broyden族的全局收敛性.

Broyden非凸族的收敛性

利用Ｂｙｒｄ等人给出的ψ函数，分析了Ｂｒｏｙｄｅｎ非凸族．对于一致凸函数，证明了Ｂｒｏｙｄｅｎ非凸族的全局和超线性收敛性．

基于GA-Broyden混合算法液压支架运动状态仿真及监测研究

为了实现液压支架运动状态的仿真及监测,建立液压支架虚拟样机模型,在Unreal引擎中进行虚拟场景搭建。用位移传感器获取液压支架前立柱与后立柱的位移参数,并将其导入液压支架运动学方程,再利用遗传算法对液压支架运动学方程进行求解,将求解的结果作为Broyden算法的初始值继续迭代,从而求得液压支架位姿参数,用以驱动虚拟场景中液压支架的运动,结合HTC Vive虚拟现实设备对液压支架运动状态进行仿真及监测。

一类改进的Broyden算法的收敛性分析

提出了一组求解无约束优化问题的改进的 Broyden算法 ,并给出了算法的全局收敛性结果 (不包括 DFP算法 )。虽然求解凸规划问题的不精确线性搜索的 DFP算法的全局收敛性从理论上难于讨论 ,但数值计算经验表明 ,DFP算法有很强的实用性。将 BFGS算法、DFP算法和 Broyden算法 (φ=0 .5 )进行了对比数值试验 ,并详细地分析了每个算法的计算量。

基于混合协同进化算法的可调节产品族优化设计

针对产品族设计中平台通用性与实例产品性能的平衡问题,在分析可调节平台产品开发特点的基础上,基于多平台产品族设计空间的二维染色体表达方式,提出了混合协同进化的产品族优化设计方法。将通用性与设计变量种群的进化分别放入主-附两个相关过程,主过程使用第二代非支配排序遗传算法求解平台通用性与产品性能的Pareto前沿,附过程使用粒子群优化算法,以并行方式搜索每个通用性等级下满足约束的产品族优化方案,避免了两类种群同步进化带来的数据扰动问题。通用性种群对设计变量种群施加约束,保证二者变量共享的一致性。通过单相异步电动机产品族优化设计实例,验证了优化方法与算法的有效性。

改进混合蛙跳算法优化的产品族模糊C均值聚类设计方法

研究了基于改进混合蛙跳算法优化的模糊C均值聚类解决模块化产品族设计中产品平台的确定问题.建立了该产品开发过程中的部件关联矩阵,采用变个体长度的混合蛙跳算法同时优化模糊聚类数和聚类中心,求得产品构成部件的最优模糊划分.切断算子和拼接算子用来对个体进行重新组合而形成新个体,采用ISODATA迭代算法进行局部寻优.通过对纸币清分机进行的产品族设计的仿真研究,表明所提方法为产品族模块化设计提供了定量数学分析和快速配置的理论依据.

基于Tabu搜索算法的产品族配置问题研究

产品族的可配置零部件之间存在约束关系,用户需要从产品族的有效配置结果中找到最满意的配置。对于配置项较多的问题,由于搜索空间很大而不能用传统方法求解。给出了按订单装配模式下产品族配置问题的数学模型,并设计了Tabu搜索算法对模型进行求解。使用了动态惩罚、频数表、多阶段搜索和优化配置池等方法改进了算法的效率。应用模型和算法对复合热载体产品进行了仿真计算,取得了比较好的效果。

利用遗传算法对上海股市收益ARCH模型族的实证研究

引入ＡＲＣＨ模型族以突破传统经济计量学“同方差条件”的限制，和更加精确地动态度量代表金融风险的收益序列的条件“异方差”；针对ＡＲＣＨ传统估计方法的不足提出了利用遗传算法的改进算法；最后利用遗传算法实证建立了上海股市收益的各种ＡＲＣＨ模型；得出了上海股市“杠杆效应”、Ｉ－ＡＲＣＨ现象显著存在，Ａ－ＰＡＲＣＨ是上海股市收益“异方差”最合适的描述形式等有益结论．

LC^1类优化问题的Broyden算法的收敛性分析

本文讨论了利用Ｂｒｏｙｄｅｎ算法求解ＬＣ１类优化问题．所谓ＬＣ１类优化问题是指目标函数一阶连续可微，且它的导函数Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ连续．若假设目标函数是强凸的，讨论了该算法的全局收敛性；若假设目标函数是半光滑的。

修改Broyden族在一类非精确线搜索下的全局收敛性

将一类W olfe类线搜索模型的LS搜索模型与文献[10]提出的修改B royden族(M BC 1和M BC 2)相结合,得到M BC 1算法和M BC 2算法,并证明M BC 1算法和M BC 2算法在LS搜索模型下具有全局收敛性.

关于拟渐近伪压缩映像族的复合迭代算法

在Hilbert空间中设计出一种新的关于拟渐近伪压缩映像族的复合迭代算法,并利用所提出的算法证明了一致Lipschitz拟渐近伪压缩映像族之强收敛定理成立,最后给出具体的数值实验说明所提出算法的有效性。得到的结论改进了最新文献的一些研究成果。

Broyden算法在测量沙质样品介电常数实验中的应用

针对波导取样法测量沙质样品介电常数实验中复超越方程求解问题 ,提出用Broy den秩

基于改进型层次聚类算法的可重构制造系统的产品族划分

针对可重构制造系统的产品族划分问题,提出了基于改进型层次聚类算法的可重构制造系统的产品族划分方法。首先对影响产品族划分的因素进行分析,基于产品的结构矩阵以及组成产品的各模块间的相关性矩阵确定了各因素的指标值,建立了各个因素相似度矩阵,然后利用层次分析法获得各指标的权重,获得产品的综合相似度矩阵,利用改进型层次聚类算法实现产品族的划分。最后通过实例验证了改进型层次聚类算法与层次聚类算法具有相同的划分结果,但是改进型层次聚类算法有更低的计算复杂度与更高的效率。