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Multi-Item Fuzzy Inventory Model Involving Three Constraints: A Karush-Kuhn-Tucker Conditions Approach
1
作者 R. Kasthuri P. Vasanthi +1 位作者 S. Ranganayaki C. V. Seshaiah 《American Journal of Operations Research》 2011年第3期155-159,共5页
In this paper, a multi-item inventory model with storage space, number of orders and production cost as constraints are developed in both crisp and fuzzy environment. In most of the real world situations the cost para... In this paper, a multi-item inventory model with storage space, number of orders and production cost as constraints are developed in both crisp and fuzzy environment. In most of the real world situations the cost parameters, the objective functions and constraints of the decision makers are imprecise in nature. This model is solved with shortages and the unit cost dependent demand is assumed. Hence the cost parameters are imposed here in fuzzy environment. This model has been solved by Kuhn-Tucker conditions method. The results for the model without shortages are obtained as a particular case. The model is illustrated with numerical example. 展开更多
关键词 MULTI-ITEM INVENTORY Model MEMBERSHIP Function karush-kuhn-tucker conditION
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基于约束区间算法的模糊优化问题的Karush-Kuhn-Tucker条件
2
作者 任咏红 王锐 李达臣 《辽宁师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期1-9,共9页
主要研究带有不等式约束的模糊优化问题,利用截集构建了与原问题等价的区间值优化问题,基于约束区间算法(CIA)将所得区间值优化问题转为等价的非线性优化问题,从而达到了去模糊化的目的.首先,定义了带有模糊系数函数截集的导数,并利用Za... 主要研究带有不等式约束的模糊优化问题,利用截集构建了与原问题等价的区间值优化问题,基于约束区间算法(CIA)将所得区间值优化问题转为等价的非线性优化问题,从而达到了去模糊化的目的.首先,定义了带有模糊系数函数截集的导数,并利用Zadeh分解定理给出模糊函数的导数概念.其次,在正线性无关约束规范下,建立了模糊优化问题的Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件.最后,利用KKT条件求解具体的模糊优化问题. 展开更多
关键词 模糊优化 截集 kkt条件 约束区间算法
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Weak optimal inverse problems of interval linear programming based on KKT conditions 被引量:2
3
作者 LIU Xiao JIANG Tao LI Hao-hao 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 2021年第3期462-474,共13页
In this paper,weak optimal inverse problems of interval linear programming(IvLP)are studied based on KKT conditions.Firstly,the problem is precisely defined.Specifically,by adjusting the minimum change of the current ... In this paper,weak optimal inverse problems of interval linear programming(IvLP)are studied based on KKT conditions.Firstly,the problem is precisely defined.Specifically,by adjusting the minimum change of the current cost coefficient,a given weak solution can become optimal.Then,an equivalent characterization of weak optimal inverse IvLP problems is obtained.Finally,the problem is simplified without adjusting the cost coefficient of null variable. 展开更多
关键词 interval linear programming inverse problems kkt conditions weak optimal solution
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基于Karush-Kuhn-Tucker最优条件的电网可疑参数辨识与估计 被引量:20
4
作者 曾兵 吴文传 张伯明 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期56-61,共6页
电网元件参数的误差会导致能量管理系统的状态估计结果不准确,从而影响其他应用结果的可靠性和精确性,因此状态估计程序应当具有辨识和估计元件参数的功能。首先基于拉格朗日乘子的可疑支路辨识法,提出了一种迭代辨识算法,用于生成待修... 电网元件参数的误差会导致能量管理系统的状态估计结果不准确,从而影响其他应用结果的可靠性和精确性,因此状态估计程序应当具有辨识和估计元件参数的功能。首先基于拉格朗日乘子的可疑支路辨识法,提出了一种迭代辨识算法,用于生成待修正的支路参数集;然后研究了基于参数-目标函数灵敏度的参数估计方法,该方法针对选出的可疑支路,计算出可疑支路参数对状态估计目标函数的灵敏度;最后利用变步长逐次逼近法估计可疑支路参数,该方法避免了传统方法的数值稳定性问题,具有很高的实用价值。IEEE14和IEEE30标准算例系统验证了所提出方法的正确性。 展开更多
关键词 可疑参数辨识 参数估计 Karush—Kuhn—Tucker条件
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非光滑半无限多目标优化的高阶KKT最优性充分条件
5
作者 曹琪 冯敏 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2024年第4期502-508,共7页
考虑了一类非光滑半无限多目标优化问题.利用高阶Studniarski下导数,得到了问题的严格局部有效解的高阶弱KKT最优性充分条件.进一步地,若假设该最优性条件中目标函数相关的乘子均大于零,则得到严格局部Borwein真有效解的高阶强KKT充分条... 考虑了一类非光滑半无限多目标优化问题.利用高阶Studniarski下导数,得到了问题的严格局部有效解的高阶弱KKT最优性充分条件.进一步地,若假设该最优性条件中目标函数相关的乘子均大于零,则得到严格局部Borwein真有效解的高阶强KKT充分条件.这些充分条件适用于处理无任何凸性假设下的问题. 展开更多
关键词 半无限多目标优化 高阶Studniarski下导数 高阶kkt充分条件
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利用Greenberg-Pierskalla次微分研究半无限拟凸规划的Karush-Kuhn-Tucker条件
6
作者 赵丹 田倍昕 游曼雪 《西华师范大学学报(自然科学版)》 2021年第4期361-366,共6页
最优性条件是最优化理论的一个重要研究方向,为优化算法的研究提供了重要的理论基础,且近几十年来在凸规划中已经获得丰富的理论成果。然而,拟凸函数的性质导致KKT条件在拟凸规划中很少被表示,尤其是半无限情形。考虑半无限拟凸规划,利... 最优性条件是最优化理论的一个重要研究方向,为优化算法的研究提供了重要的理论基础,且近几十年来在凸规划中已经获得丰富的理论成果。然而,拟凸函数的性质导致KKT条件在拟凸规划中很少被表示,尤其是半无限情形。考虑半无限拟凸规划,利用Greenberg-Pierskalla次微分的并集的凸包来刻画约束集的法锥,得到相应的KKT充分必要条件。本文定理4和5将文献[1]中定理5拓展到半无限拟凸规划。最后将本文定理5应用到半无限凸规划情形。 展开更多
关键词 半无限规划 kkt充要条件 Greenberg-Pierskalla次微分 本质拟凸 Slater约束规范
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利用KKT条件与类边界包向量的SVM增量学习算法 被引量:10
7
作者 吴崇明 王晓丹 +1 位作者 白冬婴 张宏达 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第8期1792-1794,1798,共4页
为实现对历史训练数据有选择地遗忘,并尽可能少地丢失训练样本集中的有用信息,分析了KKT条件与样本分布间的关系并得出了结论,给出了增量训练中当前训练样本集的构成。为了提高SVM增量训练速度,进一步利用训练样本集的几何结构信息对当... 为实现对历史训练数据有选择地遗忘,并尽可能少地丢失训练样本集中的有用信息,分析了KKT条件与样本分布间的关系并得出了结论,给出了增量训练中当前训练样本集的构成。为了提高SVM增量训练速度,进一步利用训练样本集的几何结构信息对当前训练样本集进行约减,用约减后的当前训练样本集进行SVM增量训练,从而提出一种利用KKT条件与类边界包向量的快速SVM增量学习算法。实验结果表明,该算法在保持较高分类精度的同时提高了SVM增量学习速度。 展开更多
关键词 支持向量机 增量学习 kkt条件 包向量
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基于KKT条件的SVM增量学习算法 被引量:12
8
作者 曹健 孙世宇 +1 位作者 段修生 张泽建 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2014年第7期139-143,共5页
为了解决支持向量机(SVM)在增量学习时,由于支持向量选择不完全,导致增量学习过程无法持久进行的问题,提出了最大似然边界SVM增量学习算法。该方法在深入分析分类面变化趋势的基础上,充分利用KKT条件,选择包含支持向量的边界向量参与SV... 为了解决支持向量机(SVM)在增量学习时,由于支持向量选择不完全,导致增量学习过程无法持久进行的问题,提出了最大似然边界SVM增量学习算法。该方法在深入分析分类面变化趋势的基础上,充分利用KKT条件,选择包含支持向量的边界向量参与SVM增量学习。实验表明,该算法可以完全覆盖支持向量,与经典支持向量机算法的结果完全相同,并且节省了大量时间,为今后大样本分类和增量学习的可持续性提供了条件。 展开更多
关键词 支持向量机 增量学习 kkt条件
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基于KKT条件与壳向量的增量学习算法研究 被引量:10
9
作者 文波 单甘霖 段修生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第3期255-258,共4页
针对经典支持向量机难以快速有效地进行增量学习的缺点,提出了基于KKT条件与壳向量的增量学习算法,该算法首先选择包含所有支持向量的壳向量,利用KKT条件淘汰新增样本中无用样本,减小参与训练的样本数目,然后在新的训练集中快速训练支... 针对经典支持向量机难以快速有效地进行增量学习的缺点,提出了基于KKT条件与壳向量的增量学习算法,该算法首先选择包含所有支持向量的壳向量,利用KKT条件淘汰新增样本中无用样本,减小参与训练的样本数目,然后在新的训练集中快速训练支持向量机进行增量学习。将该算法应用于UCI数据集和电路板故障分类识别,实验结果表明,该算法不仅能保证学习机器的精度和良好的推广能力,而且其学习速度比经典的SMO算法快,可以进行增量学习。 展开更多
关键词 机器学习 支持向量机 增量学习 kkt条件 壳向量
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基于扰动KKT条件的原始-对偶内点法和分支定界法的最优潮流研究 被引量:22
10
作者 范宏 韦化 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期5-9,共5页
针对严格最优潮流模型的精确求解提出了一种新算法。新算法将基于扰动KKT(Karush鄄Kuhn鄄Tucker)条件的原始-对偶内点法和分支定界法巧妙结合,运用分支定界法的分支处理对离散变量进行整数逼近,同时采用基于扰动KKT条件的原始-对偶内点... 针对严格最优潮流模型的精确求解提出了一种新算法。新算法将基于扰动KKT(Karush鄄Kuhn鄄Tucker)条件的原始-对偶内点法和分支定界法巧妙结合,运用分支定界法的分支处理对离散变量进行整数逼近,同时采用基于扰动KKT条件的原始-对偶内点法求解系列松驰问题,然后通过剪支处理和逐层定界达到收敛,实现了精确求解严格最优潮流的目的。此外,新算法将原问题的可行域进行逐步细分实现了全局寻优性。通过对IEEE14-118节点测试系统的数值仿真和不同算法的比较分析,证明了该算法是行之有效的。 展开更多
关键词 严格最优潮流 混合整数非线性规划 原始-对偶内点法 kkt条件 分支定界法
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基于KKT和超球结构的增量SVM算法的云架构入侵检测系统 被引量:7
11
作者 张文兴 樊捷杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期2886-2890,共5页
针对传统入侵检测系统(IDS)处理数据负载过重,不支持多主机数据联合分析,以及大规则库维护的问题,提出一种云架构的基于卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件和超球结构的增量支持向量机(KS-ISVM)入侵检测系统。将客户端抓取的数据包经过预处理生... 针对传统入侵检测系统(IDS)处理数据负载过重,不支持多主机数据联合分析,以及大规则库维护的问题,提出一种云架构的基于卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件和超球结构的增量支持向量机(KS-ISVM)入侵检测系统。将客户端抓取的数据包经过预处理生成样本空间,然后发送至云端使用KS-ISVM进行建模分析,利用KKT条件对增量样本进行筛选,选取违反KKT条件的样本作为有用样本,剔除KKT范围内的所有样本;此外,为了保证剔除的样本为冗余样本,进一步采用超球结构的方法对样本进行第二次筛选,将超球范围内的样本作为有用样本,剔除其余样本;最后将选取的样本进行合并,对SVM进行更新训练。利用KDDCUP99数据进行实验验证,并与SVM、批量支持向量机(Batch-SVM)、互检KKT条件的增量学习(K-ISVM)算法进行对比,结果表明,KS-ISVM具有良好的预测能力和样本淘汰能力,准确率达到90.3%,而SVM、Batch-SVM和K-ISVM三种方法准确率均在89%以下;同时还对并行KSISVM进程联合分析,发现单进程的分析时间由6 351 s降低到16进程的146 s,分析时间大大降低,说明了多进程的有效性,满足云计算环境中的入侵检测系统对效率和精度的要求。 展开更多
关键词 入侵检测系统 云架构 增量支持向量机 卡罗需-库恩-塔克条件 超球结构
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基于KKT条件概率推论的可控负荷市场竞价策略研究
12
作者 马彦宏 党倩 +2 位作者 韩旭杉 杨亚雄 张俊 《电力科学与工程》 2017年第2期28-34,共7页
为了管理大量地域分散、功率可调的可控负荷参与分布式系统的运行,提出将可控负荷纳入电力市场参与竞价,考虑日前和实时市场电价的随机特性,利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件推导出竞标报价与市场电价的概率关系,构建了基于KKT条件概率... 为了管理大量地域分散、功率可调的可控负荷参与分布式系统的运行,提出将可控负荷纳入电力市场参与竞价,考虑日前和实时市场电价的随机特性,利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件推导出竞标报价与市场电价的概率关系,构建了基于KKT条件概率推论的可控负荷市场竞价模型。以LED路灯可控负荷为研究对象,通过蒙特卡洛抽样将随机问题转化为确定性问题,采用原对偶内点算法进行求解。结果表明:该竞价模型能够有效减少购电成本,更好地体现竞标报价、竞标置信水平、期望购电成本之间的定量关系,对可控负荷参与电力市场竞价以及制定报价策略具有指导价值。 展开更多
关键词 可控负荷 kkt条件 日前市场 实时市场 报价策略
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基于变分不等式KKT条件的等价关系的Levenberg-Marquardt算法
13
作者 陈建芮 乌力吉 王晓民 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2012年第1期72-79,共8页
建立变分不等式问题KKT条件与光滑带约束方程组的等价关系,进而转化为约束优化问题。利用Levenberg-Marquardt方法给出求解变分不等式问题的算法,在不要求梯度矩阵非奇异的条件下得到了算法的全局收敛性。该算法在一定条件下是局部超线... 建立变分不等式问题KKT条件与光滑带约束方程组的等价关系,进而转化为约束优化问题。利用Levenberg-Marquardt方法给出求解变分不等式问题的算法,在不要求梯度矩阵非奇异的条件下得到了算法的全局收敛性。该算法在一定条件下是局部超线性或二次收敛的。 展开更多
关键词 变分不等式问题 kkt条件 全局收敛 局部超线性或二次收敛 Levenberg-Mar-quardt算法
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基于变分不等式KKT条件等价形式的阻尼牛顿算法
14
作者 陈建芮 乌力吉 王华 《内蒙古工业大学学报(自然科学版)》 2011年第4期455-463,共9页
变分不等式是应用数学中一个十分重要的研究领域,对于该问题快速有效地求解仍是一个焦点。本文首先建立了变分不等式KKT条件与非光滑方程组之间的等价关系,然后给出了阻尼牛顿算法。与采用Fischer函数的方法作对应的比较,该等价关系不... 变分不等式是应用数学中一个十分重要的研究领域,对于该问题快速有效地求解仍是一个焦点。本文首先建立了变分不等式KKT条件与非光滑方程组之间的等价关系,然后给出了阻尼牛顿算法。与采用Fischer函数的方法作对应的比较,该等价关系不仅克服了非负约束的条件而且形式更简单算法更易实施。该算法在一定条件下全局收敛并且是局部超线性或二次收敛的。 展开更多
关键词 变分不等式问题 kkt条件 全局收敛 局部超线性或二次收敛 阴尼牛顿法
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一种基于KKT条件和壳向量的SVM增量学习算法 被引量:8
15
作者 茅嫣蕾 魏赟 贾佳 《电子科技》 2016年第2期38-40,44,共4页
针对传统支持向量机(SVM)增量算法,在学习过程中因基于局部最优解而可能舍弃含隐性信息的非支持向量样本,以及对于新增样本需全部进行训练的缺点,文中提出一种基于KKT条件和壳向量的SVM增量学习算法。该方法利用壳向量的特性保留了训练... 针对传统支持向量机(SVM)增量算法,在学习过程中因基于局部最优解而可能舍弃含隐性信息的非支持向量样本,以及对于新增样本需全部进行训练的缺点,文中提出一种基于KKT条件和壳向量的SVM增量学习算法。该方法利用壳向量的特性保留了训练样本集中可能含隐性信息的非支持向量,并只将违反KKT条件的增量样本加入新的训练集,从而提高运算效率。通过对公共数据集Abalone和Balance Scale的实验表明,新算法在属性列数较多的数据集上分类效果更明显。 展开更多
关键词 SVM 增量学习 kkt条件 壳向量
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一种新的基于KKT条件的错误驱动SVM增量学习算法 被引量:3
16
作者 张灿淋 姚明海 +1 位作者 童小龙 张何栋 《计算机系统应用》 2014年第1期144-148,共5页
分析了SVM增量学习过程中,样本SV集跟非SV集的转化,考虑到的始非SV集和新增样本对分类信息的影响,改进了原有KKT条件,并结合改进了的错误驱动策略,提出了新的基于KKT条件下的错误驱动增量学习算法,在不影响处理速度的前提下,尽可能多的... 分析了SVM增量学习过程中,样本SV集跟非SV集的转化,考虑到的始非SV集和新增样本对分类信息的影响,改进了原有KKT条件,并结合改进了的错误驱动策略,提出了新的基于KKT条件下的错误驱动增量学习算法,在不影响处理速度的前提下,尽可能多的保留原始样本中的有用信息,剔除新增样本中的无用信息,提高分类器精度,最后通过实验表明该算法在优化分类器效果,提高分类器性能方面上有良好的作用. 展开更多
关键词 增量学习 SVM kkt条件 错误驱动
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基于KKT条件选择被控变量的自优化控制方法 被引量:2
17
作者 张檑 李宏光 《北京化工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第B12期67-71,共5页
为了解决传统自优化控制方法在未知扰动下指标函数损失大的问题,提出了一种基于Karush Kuhn Tucker(KKT)条件分别选择积极约束和简约梯度作为被控变量的改进方法。对于简约梯度中存在偏导数项不易计算的问题,离线使用多工况下系统的最... 为了解决传统自优化控制方法在未知扰动下指标函数损失大的问题,提出了一种基于Karush Kuhn Tucker(KKT)条件分别选择积极约束和简约梯度作为被控变量的改进方法。对于简约梯度中存在偏导数项不易计算的问题,离线使用多工况下系统的最优输出对简约梯度进行拟合。对一个连续搅拌釜式反应器进行实例分析表明,所提出的方法在未知扰动下可以很好地跟踪系统最优值的变化,减小扰动对指标函数的影响。 展开更多
关键词 自优化控制 被控变量选择 未知扰动 Karush Kuhn Tucker(kkt)条件
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G-KKT-不变凸非线性优化问题 被引量:1
18
作者 李花妮 路俊勇 《西安工业大学学报》 CAS 2015年第5期352-354,共3页
为了简化非线性规划问题求最优解的计算量,在KKT-不变凸(Karush-KuhnTucker-invex)优化问题以及G-不变凸函数概念的基础上,引入了G-KKT-不变凸问题的概念.在G-型约束限制的条件下,证明了非线性规划问题(NP)的每个G-KKT点是全局最小值点... 为了简化非线性规划问题求最优解的计算量,在KKT-不变凸(Karush-KuhnTucker-invex)优化问题以及G-不变凸函数概念的基础上,引入了G-KKT-不变凸问题的概念.在G-型约束限制的条件下,证明了非线性规划问题(NP)的每个G-KKT点是全局最小值点的充分必要条件.通过算例表明该充分必要条件在多数情况下可以大大简化求最优解的计算量. 展开更多
关键词 非线性规划 Kuhn-Karush-Tucker最优性条件 G-kkt-不变凸性 G-型约束限制
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基于KKT条件的稀疏编码算法收敛性研究 被引量:1
19
作者 陶盈吟 杨仪 +1 位作者 代祥光 苏晓杰 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第3期360-363,共4页
本文提出了基于KKT条件的稀疏编码算法.首先,将非凸非光滑的稀疏编码问题分解成两个凸非光滑问题;然后,巧妙地运用两个矩阵使两个凸非光滑问题转换成三个光滑凸优化问题,并通过KKT条件对三个问题进行求解,再通过凸优化理论证明三个问题... 本文提出了基于KKT条件的稀疏编码算法.首先,将非凸非光滑的稀疏编码问题分解成两个凸非光滑问题;然后,巧妙地运用两个矩阵使两个凸非光滑问题转换成三个光滑凸优化问题,并通过KKT条件对三个问题进行求解,再通过凸优化理论证明三个问题在其对应规则下是非增的.最后,实验结果验证了算法的收敛性. 展开更多
关键词 kkt条件 收敛性 非凸非光滑 稀疏编码
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基于进化算法和KKT条件的正交频多用技术(OFDM)资源优化分配方案设计 被引量:1
20
作者 任新 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第36期10828-10833,共6页
为了有效改善OFDM资源分配过程中传统二步法的求解性能,提高求解的准确性,提出了一种基于进化算法和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件的正交频分多用技术(orbogonal frequeney division multiplening,OFDM)资源混合优化分配方案。首先在一... 为了有效改善OFDM资源分配过程中传统二步法的求解性能,提高求解的准确性,提出了一种基于进化算法和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件的正交频分多用技术(orbogonal frequeney division multiplening,OFDM)资源混合优化分配方案。首先在一定规则下产生出子载波分配方案,在通过KKT条件给出较优的功率分配方案,计算对应的系统容量值,并作为适应值,把每个载波分配方案作为一条染色体,经过交叉、变异,得到一组新的载波分配方案。再用KKT条件对每一个新的载波分配方案求出相应的一种较优的功率分配方式,并得到相应的系统容量值。将上述过程交替进行,即可实现载波分配的优化信息和功率分配的优化信息彼此利用,达到混合优化求解,提高准确性的目的。经过实验仿真分析表明,该方案在多用户条件下与传统的MPSO、PFPA方案相比,在系统容量、最小发射功率、系统总传输速率等方面有明显的优势。 展开更多
关键词 正交频分多用技术(OFDM)资源分配 进化算法 kkt条件 优化
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