基于Lagrange算法的集群式供应链跨链订单并行配置优化

为研究客户订单在供应链间的协作处理机制,考虑集群式供应链环境下基于两条单链进行柔性动态订单配置的情形,建立订单并行配置条件及基本模型。考虑链间横向合作现实,扩展构建订单跨链并行配置模型,用以机动处理能力内和能力外的跨链订单。基于Lagrange算法进行求解。仿真分析发现,跨链下的订单配置策略比无跨链情形更具弹性,在保证生产能力充分负荷的同时减少了订单拒绝风险。同时还发现,订单拒绝机会成本系数和跨链订单生产成本系数对订单配置有重要影响,这两个参数的组合中存在一个临界点,集群式供应链可通过临界点演化出来的组合,设计出对优先订单和跨链订单的接受决策及其生产规划,从而使客户满意度和总利润达到最优。

求解非凸半定规划的一个非线性Lagrange算法及其收敛性分析(英文)

本文提出了一个求解非凸半定规划的非线性Lagrange算法,当二阶充分条件以及严格互补条件成立时,证明了这一算法的收敛性定理.收敛结果表明,当惩罚参数小于某个阀值时,算法是局部收敛的;此外,还给出了解的一个依赖于惩罚参数的误差界.

基于Lagrange算法的飞机水面降落过程研究

采用Lagrange算法开展飞机水面降落的动力学研究。飞机与水体的接触力采用罚函数方法求解。分析飞机入水过程,得到飞机水面降落过程的运动规律以及机身应力波的传递规律,结果表明,降落速度和飞行速度在飞机入水的初始阶段变化较快,随后变化幅度趋于平缓。应力集中先后出现在机尾和机身中部,应力由近及远向机身其他部位传播。最后,应力主要集中在机头部分,该部分应力的传播并不明显。分析不同降落速度的机身结构响应,得到飞机水面降落时结构响应随时间的变化规律。机身结构应力在入水的初始阶段达到最大值,随后迅速下降,最后保持稳定。飞机结构的最大变形也出现在入水的初始阶段,随后迅速回复到初始状态。

基于增广Lagrange算法的高拱坝横缝开度接触仿真研究

把拱坝相邻坝段间的接触问题表示为一个标准的凸二次规划模型,利用增广Lagrange算法求解形如凸二次规划问题的非线性接触问题。对小湾高拱坝施工期横缝开度进行仿真计算,仿真中考虑了坝体材料的热力学性能、浇筑过程、环境温度变化、封拱和蓄水过程、接缝在灌浆前后的不同力学性质。仿真结果表明二期冷却结束时大部分灌区横缝开度满足灌浆要求,接缝灌浆后蓄水对横缝有压紧作用,不存在二次灌浆问题,不满足灌浆要求的灌区局部超冷2℃后,横缝开度均可满足灌浆要求。

快速Lagrange算法在双速率多用户检测器的功率控制中的应用研究

本文提出了一种快速Lagrange算法,并将它应用于宽带码分多址扩频通信双速率多用户检测器的功率控制中,从而使系统在达到不同的信扰比的条件下,各个用户的发送功率之和最小。本文分析了用该算法对双速率多用户检测器进行最小发送功率控制的基本理论和实际性能,探讨了该算法中相关参数的确定方法。该算法利用平均和反馈技术加快了Lagrange算法的收敛速度,因此有较好的实时性。仿真结果表明与快速随机功率控制算法相比,快速Lagrange功率控制算法可以提高双速率多用户检测器输出信号的平均信扰比,降低信扰比的平均偏差,提高达到信扰比要求的用户数量。

摩擦接触问题参变量二次规划分析的增广Lagrange算法

建立了摩擦接触条件的增广Lagrange线性互补表述形式,继而构造出求解摩擦接触问题的一种增广Lagrange线性互补算法.与求解摩擦接触问题参变量二次规划法相比,本文模型在理论上是对摩擦接触条件的一种精确正则化模型,虽然其中也包含了惩罚参数,但在理论上不需要它趋于无穷大就能得到精确解;所提算法编程简单,便于装入现有有限元分析模快中.应用实例表明了本文方法的正确性和有效性.

冗余机械臂轨迹的增广Lagrange-改进粒子群算法优化

为了减小冗余机械臂的工作时间和运动冲击,提出了基于增广lagrange-多学习行为粒子群算法的轨迹优化方法。介绍了7自由度冗余机械臂的构型,以减小工作时间和运动冲击为目标建立了约束优化模型。使用增广拉格朗日乘子法将约束优化问题转化为无约束优化问题。在粒子群算法中引入了3种新型的粒子学习行为,并依据学习行为价值确定粒子选择各学习行为的概率,既保证了粒子多样性也保证了收敛的快速性。经实验验证,多学习行为粒子群算法优化的轨迹在时间和冲击方面好于传统粒子群算法优化轨迹,且改进粒子群算法优化轨迹平滑,运动参数在约束范围内,以上结果验证了增广lagrange-多学习行为粒子群算法在机械臂轨迹优化方面的有效性和优越性。

基于LAGRANGE方程的深水钻井隔水管–水下井口系统动力分析

为了探究大质量、大刚度防喷器组(blowout preventers,BOPs)对深水钻井隔水管系统动态相应预测精度的影响,根据细长钻井隔水管与刚性防喷器组的结构特点,提出两者刚柔耦合的概念,采用能量法推导隔水管–防喷器组–水下井口系统的动能和势能,采用LAGRANGE方法建立耦合系统动力学理论模型,采用科学计算软件和Newmark-β直接积分法对动力学模型进行数值计算。以南海某深水钻井隔水管为例,开展基于耦合动力学模型的隔水管系统动态响应分析。结果表明,采用本文理论模型得到的隔水管不同位置的节点位移、单元弯矩、上部和下部挠性接头转角时程曲线、整体侧向位移包络线和弯矩包络线等与ABAQUS仿真结果均吻合良好,最大误差为8.8%。此方法可为深水钻井隔水管和水下井口系统动态分析提供参考。

基于对偶相切和Lagrange插值的高压光伏MPPT算法

为了提高高压光伏发电系统中最大功率点跟踪(MPPT)的速度、精度以及跟踪到最大功率点(MPP)后运行的平稳度,提出一种对偶相切与Lagrange插值相结合的改进MPPT算法。该算法利用对偶切线法的快速性和Lagrange插值法的近似拟合作用,迅速将参考电压定位到最大功率点附近,最后以极小的步长运行到MPP。仿真结果表明:所提出的改进MPPT算法与传统扰动观测法相比,能够更快速、精准地追踪到最大功率点,并以更小的波动持续地输出最大功率,有效地减少了光伏发电系统的功率损失,提高了太阳能的利用率。

A Modified Lagrange Method for Solving Convex Quadratic Optimization Problems

In this paper, a modified version of the Classical Lagrange Multiplier method is developed for convex quadratic optimization problems. The method, which is evolved from the first order derivative test for optimality of the Lagrangian function with respect to the primary variables of the problem, decomposes the solution process into two independent ones, in which the primary variables are solved for independently, and then the secondary variables, which are the Lagrange multipliers, are solved for, afterward. This is an innovation that leads to solving independently two simpler systems of equations involving the primary variables only, on one hand, and the secondary ones on the other. Solutions obtained for small sized problems (as preliminary test of the method) demonstrate that the new method is generally effective in producing the required solutions.

基于Lagrange、ALE和SPH算法的接触爆炸模拟计算

运用LS-DYNA软件的Lagrange、ALE和SPH三种不同算法对炸药在钢筋混凝土板表面触爆进行了数值模拟,3种算法都模拟了表面触爆下炸药爆轰及混凝土板破坏的全过程。通过实际算例从模型建立、计算结果和计算时间3个方面对比分析了3种不同算法的优缺点,从而为爆炸效应数值模拟方法上提供一些建议和参考。

基于Lagrange插值算法的空间多维数据校准模型

针对采集设备在获取空间多维数据时往往是离散的,受设备故障、环境等因素的影响,空间多维数据会出现遗漏或异常问题,提出了基于Lagrange插值算法的空间多维数据校准模型。首先,建立星型和雪花型的空间多维数据库结构,明确数据分布特征。然后,预处理初始数据,经过参数初始化操作,实现数据维数一致性划分,提高数据质量。再通过信息熵蚁群聚类、优化合并等过程完成数据分类,将具有相同特征的数据聚集到同一簇中,减少离群点。最后,利用基函数确立Lagrange插值多项式,引入归一化思想,确保数值在一定区间内浮动,避免龙格现象,生成新的插值多项式,多项式计算结果即为校准的数据值。实验结果表明,该方法具有较好的数据预处理能力,能有效减少校准误差。

常微分方程组初值问题的Lagrange插值逼近方法

常微分方程的快速发展和很多学科有着紧密的关系,随着众多的数学家对其研究的不断加深,极大地推动了现代数学的发展。因此,本文研究拉格朗日插值(Lagrange)逼近方法在常微分方程组初值问题上的应用,推导出Lagrange插值法的逼近算法,求解常微分方程组初值问题的数值解,也就是通过具体的例子,利用Lagrange插值逼近方法构造相对应的数值格式,寻找误差和多项式次数的关系,将结果可视化,最后对相应的误差结果进行分析。数值结果表明Lagrange插值逼近方法具有较高的精度。

协作通信网络中基于Lagrange算法的中继选择和功率优化方案

协作通信技术可以有效获取空间分集,并进一步改善系统的性能。为最小化多中继解码转发(decode-and-forward,DF)协作通信系统的总功率,同时满足系统要求的数据传输速率,提出了一种基于Lagrange算法的中继选择和功率分配的联合优化方案。首先根据信源与中继的瞬时信道状态信息(channel state information,CSI)使信源的发送功率最小化,然后选择出最大的可解码中继集合,再利用Lagrange算法对中继功率进行优化,根据得到的信源和中继的功率分配,选择出最佳中继集合,达到最小化系统总功率的目的。仿真结果表明,相对于直传方案和机会中继(opportunistic relay selection,ORS)方案,本研究中总功率消耗明显减少。

基于Lagrange及SPH算法的花岗岩侵彻数值模拟

为研究不同算法对弹体侵彻花岗岩模拟的影响,基于仿真分析软件LS-DYNA中的Lagrange算法及SPH(Smooth particle hydrodynamics)算法,采用Lagrange、SPH-Lagrange耦合及SPH算法分别对弹体侵彻、贯穿花岗岩靶体进行数值模拟,并从计算效率、侵彻深度、速度衰减、靶体损伤、Mises应力分布多方面对比模拟结果,分析3种算法用于研究岩石侵彻问题的优势和不足。研究表明:Lagrange算法的计算效率最高,计算精度高,但存在单元畸变、无撞击溅射、无后坑区等问题;SPH算法的计算效率最低,但模拟效果良好;SPH-Lagrange耦合算法兼具二者优势,但会导致应力滞后和应力波不稳定衰减。在大型模拟中应优先选用Lagrange算法和SPH-Lagrange耦合算法。

基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法

针对LMS(Least Mean Square)阵列信号波束成形器延时精度低和结构复杂的缺点,提出了一种基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法。其本质是采用频域近似的原则,设计出一种小数延时滤波器,可以将数字信号直接延时小数倍采样周期,在精确延时专题中具有广泛用途。仿真实验表明,该滤波器可满足阵列信号波束成形中的各种延时精度要求。

Lagrange插值的改进算法研究及误差分析

电力系统采样过程中对数据同步性要求很高,在IEC61850通信协议中推荐的插值算法同步方法。提出了一种改进的Lagrange插值算法,利用构造权函数的方法,补偿了一阶插值算法的误差,提高了计算效率。并在Matlab中就电力系统采样不同频率条件下的稳态特性及暂态特性的衰减直流分量和极限条件下的电压暂降等情况对该算法进行了仿真实验,实验证明了该改进算法在计算量和精度方面有一定的优势。

多体系统Lagrange方程数值算法的研究进展

Ｌａｇｒａｎｇｅ方法是建立多体系统动力学方程的普遍方法之一，其方程的形式为常微分方程组或微分一代数方程组，数值计算与数值分析是研究多体系统动力学特性的重要方法．本文简要介绍了多体系统动力学方程的第一、二类Ｌａｇｒａｎｇｅ方程和修正的Ｌａｇｌａｎｇｅ方程的基本形式及这些方程的正则形式，着重介绍了正则方程在数值计算中的特点，就多体系统Ｌａｇｒａｎｇｅ方程的隐式算法、辛算法和多体系统动力学特性的数值分析方法（包括数值仿真、Ｐｏｉｎｃａｘ６映射和ＬｙａＰｕｎｏｖ指数的计算方法）的研究现状进行了综述．

基于Lagrange插值的学习猴群算法求解折扣{0-1}背包问题

折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)的目的是在不超过背包载重的前提下,使得装入背包的所有物品价值系数之和为最大。针对已有算法在求解规模大、复杂度高的D{0-1}KP时的求解精度低的问题,提出了Lagrange插值的学习猴群算法(LSTMA)。首先,在基本猴群算法的望过程中重新定义了视野长度;其次,在跳过程中引入了种群中最优的个体作为第二个支点,并调整搜索机制;最后,在跳过程之后引入Lagrange插值操作来提高算法的搜索性能。对四类实例的仿真结果表明:LSTMA在求解D{0-1}KP时的求解精度高于对比算法,并且具有良好的鲁棒性。

Lagrange支持向量回归机算法研究

支持向量回归机问题的研究远没有像支持向量机问题成熟完善,支持向量回归机对函数拟合(回归逼近)具有重要的理论和应用意义。借鉴分类问题的有效算法,将其推广到回归问题中来,针对Lagrange支持向量机(LSVM)算法,提出了有效的Lagrange支持向量回归机(LSVR)算法,在若干不同维数的数据集上,对LSVR算法、ASVR算法和LibSVM算法进行数值试验,并进行比较分析。数值试验表明LSVR算法是有效的,与当前流行的求解支持向量回归机的算法相比,在时间和正确度上都有一定的优势。