求解非线性互补问题的一种新的LQP方法

提出一个放松的非精确误差准则,给出一种新的用于求解非线性互补问题的LQP方法,并在较弱的假设下,证明了该方法具有全局收敛性.数值实验结果表明,该方法可行、有效.

求解多面体上变分不等式的一种新的LQP算法

提出一种新的LQP算法用于求解多面体上的变分不等式问题,并在较弱的假设下,证明了该算法具有全局收敛性.数值实验结果表明,该算法简单、有效,并且易于执行.

关于一类变分不等式的LQP算法

本文研究一类ξ-单调的变分不等式问题.利用KKT条件将原问题转换为非线性互补问题(nonlinear complementarity problem,NCP)的方法,获得了基于logarithmic-quadratic proximal(LQP)的算法及其改进形式,推广了LQP算法的适用范围.

一种求解单调变分不等式的部分并行分裂LQP交替方向法

LQP交替方向法是求解可分离结构型单调变分不等式问题的一种非常有效的方法.它不仅可以充分地利用目标函数的可分结构,将原问题分解为多个更易求解的子问题,还更适合求解大规模问题.对于带有三个可分离算子的单调变分不等式问题,结合增广拉格朗日算法和LQP交替方向法提出了一种部分并行分裂LQP交替方向法,构造了新算法的两个下降方向,结合这两个下降方向得到了一个新的下降方向,沿着这个新的下降方向给出了最优步长.并在较弱的假设条件下,证明了新算法的全局收敛性.

求解单调变分不等式的下降型部分并行分裂LQP交替方向法

对于带有三个可分离算子的结构型单调变分不等式问题,结合部分并行分裂算法和LQP交替方向法构造了一个下降方向,并沿着这个下降方向利用效益函数的一个下界给出了最优步长,提出了一种下降型部分并行分裂LQP交替方向法.在较弱的假设条件下证明了新算法的全局收敛性,并将该算法与其他算法的下降量下界进行比较,证明了新算法的优越性.

线性约束变分不等式的LQP算法

将一类具有线性约束的变分不等式问题转换为等价的非线性互补问题,在证明了构成函数的单调性等性质后,结合LQP算法,提出相应的基于LQP的算法,并通过预估校正及对校正步长采取新的策略,给出了改进形式的两个算法.

非线性互补问题的两种数值解法

本文研究了非线性互补问题的两类数值求解方法.在经典LQP算法及LevenbergMarquardt算法的基础上,构造了两种新算法,并证明了这两种新算法的收敛性.数值实验表明,新算法对测试问题优于已有算法.

基于支路方程解存在性的局部电压稳定指标

快速精准地辨识电网电压薄弱节点并执行相应的控制措施,是预防电力系统电压失稳的一项重要工作。首先,在原有电力系统电压稳定局部指标L指标的基础上,通过对Ⅱ型等值支路模型列写潮流方程,考虑支路潮流方程解存在性的原理推导出静态电压稳定L_q指标和L_p指标。然后分析了L_q指标和L_p指标的不足,通过列写支路电压方程,考虑支路电压方程解存在性原理改造得到改进指标L_(pqu)。最后,本文分析了2种支路方程下所提指标的优劣,结合了支路潮流方程和支路电压方程,提出一种基于支路方程可行解域的电压稳定L_(u.p)指标,使其可以快速识别系统中的薄弱支路。以新疆某地区实际电网为例,分析验证了所提指标对电网薄弱点快速识别的精确度和线性程度,对调度人员可以快速准确识别系统中电压薄弱节点具有重要的指导意义。

基于模糊支持向量回归机的WSNs链路质量预测

在无线传感器网络中,链路是实现节点互连和多跳通信的基本元素,链路质量是拓扑控制、路由协议和移动管理的基础,准确的链路质量预测不仅可以提高整个网络的数据吞吐率,降低节点能耗,还可延长整个网络的工作时间.在分析现有链路质量预测方法的基础上,提出一种基于模糊支持向量回归机(fuzzy support vector regression,FSVR)的链路质量预测模型,以降低噪声与孤立点对预测性能的影响.通过收集不同场景下的链路质量样本,考虑不稳定链路中数据分布的特点,该模型采用无监督模糊核聚类算法(kernel fuzzy c-means,KFCM)自动划分样本集,并获得样本隶属度;采用混沌粒子群优化算法(chaos particle swam optimization,CPSO)选择子模型参数.实验结果表明,与基于经验风险的BP神经网络相比,基于模糊支持向量回归机的链路质量预测模型具有更好的预测精度和泛化能力.

基于遗传算法的LQ控制器的权值优化

线性二次型最优调节器及线性二次型高斯问题 ,通称 LQ问题 ,是最优控制在民用工业中应用最广的算法。LQ问题的解 ,最终归结为求解 Riccati方程 ,而方程解的有效性 ,很大程度上又依赖于两个权矩阵 Q阵和 R阵的选择 ,如何选择 Q阵和 R阵以保证实现控制目标最优一直为控制界所注。本文提出以遗传算法来达到实现全局寻优的目的 ,得到较满意的结果。

单演滤波与局部量化模式相结合的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法提取的特征维数较高和计算量较大的缺点,提出了一种基于单演滤波与局部量化模式(LQP)相结合的人脸特征提取方法。首先,通过对人脸图像进行多尺度的单演滤波获得图像的包括局部幅值、局部方向和局部相位的多模式单演特征;然后,用LQP算子对图像中的每个像素点的三种单演特征进行编码,得到每个尺度滤波器下的LQP模式图;最后,将这些LQP模式图分块、统计每一块的直方图并级联作为人脸识别特征。在ORL和CAS-PEAL人脸库上对所提算法进行的测试结果表明,该算法能够以较低维数的特征取得较高的识别率,可以有效降低算法的计算复杂度。

基于灰色理论和AHP的中心城市科技竞争力预测研究

首先建立了科技竞争力的指标体系,并利用层次分析法确定指标权重,进而采用灰色预测法对我国主要中心城市十二五末期科技竞争力进行了预测。结果表明,届时城市科技竞争力都有所提升,城市科技竞争力出现新的格局,并表现出创新水平"收敛"、发展不平衡等一系列新特点。

A New Inexactness Criterion for Approximate Logarithmic-Quadratic Proximal Methods

Recently,a class of logarithmic-quadratic proximal(LQP)methods was intro- duced by Auslender,Teboulle and Ben-Tiba.The inexact versions of these methods solve the sub-problems in each iteration approximately.In this paper,we present a practical inexactness criterion for the inexact version of these methods.

价格笼子、流动性与价格发现效率——基于创业板注册制改革的证据

价格笼子是创业板注册制改革配套的重要交易制度创新,旨在维护瞬时价格稳定、防范异常波动。本文采用双重差分法,探讨引入价格笼子对市场微观结构特征的影响。基于深交所的股票逐笔委托订单和高频价量数据,本文发现引入价格笼子减少了有效报价范围外的订单,降低了价格冲击和买卖价差,但同时增加了买卖订单不平衡的持续性,且订单不平衡对未来价格变动的预测能力也显著增强。这些证据表明,价格笼子的实施既有改善交易流动性的好处,但也带来了价格发现效率降低的成本。异质性分析的结果显示,价格笼子实施的市场微观结构效应在股票流动性和信息环境两个维度存在显著的截面差异。未来可按股票特征实施差异化的交易规则,从而降低价格笼子实施的成本,更好地发挥其价格稳定的作用。