一个求解有约束的全局优化问题的变换函数法

给出了求解一般的有约束非线性规划问题全局最优解的拟填充变换函数方法,而且讨论了所构造的变换函数的几个性质,按照其理论性质设计了一个变换函数算法,并进行了数值试验。数值实验表明,所给的方法是有效的。

用变换函数解带线性约束的全局最优问题

结合变换函数方法和下降算法对目标函数有多个极值点且带有线性约束的非线性规划全局问题提出算法.使用的变换函数兼具填充函数和打洞函数的特点.在理论上证明如果当前局部极小点不是全局最优解,一定存在一个变换函数的极小点使得该点的目标函数值小于当前局部极小点的函数值,且该点位于原问题的可行域内.以此点为初始点求解原问题可得到更好的局部极小点.

求解约束规划的带缓和因子的填充函数算法

求解非线性约束规划的全局最优解是一个难点。本文利用罚函数法把不等式非线性约束优化问题转化为等价的无约束优化问题。然后给出了求解等价的规划问题的一类带缓和因子的填充函数,分析这类填充函数理论性质,给出了相应的算法和两个比较复杂数值验证例子。通过与其它方法以及标准答案比较,表明该方法是可行的。