非凸二次规划的收缩分支定界方法

基于非凸二次约束二次规划问题（QP）的松弛线性规划问题提出一种区域收缩策略以排除（QP）的可行域中不存在全局解的部分,然后结合区域收缩策略和分支定界方法针对问题（QP）给出收缩分支定界方法,数值计算表明算法是有效可行的。     

严格凸二次规划的Cholesky预处理

文章主要讨论了严格凸二次规划的求解,结合Cholesky分解思想,对严格凸二次规划问题进行了预处理,并且通过数值试验对预处理前后的二次规划的求解进行了比较,数值实验取得了较好的效果     

二次效用极大的证券组合优化模型及算法

本文建立了二次效用极大的证券组合优化模型，研究了各种优化模型的算法，得到了最好证券组合的期望收益率，风险，期望效用及投资比例计算公式。     

行人二次过街交叉口信号相序多目标优化方法

针对具有混合交通流特征的行人二次过街交叉口,考虑不同信号相序对交叉口交通参与者的影响,选取信号总损失时间、机动车、非机动车和行人平均信控延误最小作为信号相序的优化目标,建立行人二次过街交叉口信号相序多目标优化模型,并给出了计算方法。最后通过实际交叉口案例进行验证,得到考虑交叉口综合交通效益的最优相序,与现行交叉口相序方案相比,损失时间减少1.86%,机动车延误减少1.43%,行人延误减少10.43%。     

具有不等式约束的二次规划问题的筛选法

具有不等式约束的二次规划问题通常采用引入松弛变量的单纯形法来求解,它的主要缺点是使问题的维数增加,需人工找出初始容许解并反复进行迭代。一种不需寻找初始容许解和反复迭代,而将其转化为求解一系列个有等式约束的二次规划问题的筛选法可解决上述问题。     

一种求解闭凸集上二次规划问题的神经网络模型

本文提出一种求解闭凸集上二次规划的神经网络模型,理论分析和计算机模拟表明本文提出的网络大范围收敛的,可得到二次规划问题的精确解。本文推广了这方面近期的一些结果。     

线性等式约束二次规划的矩阵算法

本文应用具有等式约束的非线性规划的最优解的二阶充分条件.导出线性等式的约束二次规划的最优解的矩阵表达式.这一算法也可应用于一般的非线性规划的迭代算法中.     

凸二次规划的预估—校正光滑算法

对于求解凸二次规划问题,基于尺度中心路径,我们提出了一个预估—校正光滑化方法.在适当的假设条件下,证明了该方法具有全局收敛性和局部二次收敛性.     

一类二层多目标规划的解法

在上层决策变量作为参数的情况下 ,将上层为单目标 ,下层为线性多目标的两层优化问题 ,转化为含参变量的有效集上的单目标问题 ,给出了一个相应的算法     

一个无约束二次规划的秩一算法

本文提出了一个无约束二次规划的秩一算法，该算法对Ｄａｖｉｄｏｎ算法进行了改进并赋以一维搜索，证明了迭代矩阵的正定性，从而搜索方向是下降方向。此外得到了该算法有限步收敛的结果。     

用于约束非线性全局优化的混沌退火神经网络

混沌神经网络具有全局搜索能力 ,但其运用至今主要局限于组合优化 .通过对普通 Hopfield优化网络引入混沌噪声退火过程 ,提出了一种用于约束非线性全局优化的混沌退火神经网络 ,它易于实现 ,原理简明 ,应用广泛 .对很复杂的测试函数的数字试验表明 ,该模型能够高效、可靠地搜索到全局最优 ,其性能超过遗传算法 GAMA S