Armijo型线搜索下一个修正Hestenes-Stiefel共轭梯度法的全局收敛性

提出一个新的修正Hestenes-Stiefel(HS)非线性共轭梯度法(MHSCG算法).在精确线搜索下MH-SCG算法化归为标准的HS共轭梯度算法.该算法产生的搜索方向不依赖于线搜索准则而具有充分下降性.新方法在一个修正Armijo型线搜索下具有全局收敛性.数值试验表明,对于多数算例新算法比PRP、HS、LS算法具有更好的计算结果.     

一种修正的WYL共轭梯度法及其全局收敛性

文章提出了一种用于求解无约束优化问题的修正的WYL共轭梯度法,该算法在不依赖任何线性搜索的情况能够始终产生充分下降方向.在适当的条件下,采取了Armijo线性搜索的该算法具有全局收敛性,最后,我们给出相应的数值结果说明该算法是有效的.     

一种修正的谱共轭梯度法及其全局收敛性

提出了一种新的求解无约束优化问题的谱共轭梯度算法.该算法在标准Wolfe线性搜索条件就能满足充分下降性,在标准的Wolfe非精确线搜索下证明新算法的全局收敛性.     

改进的LS共轭梯度法及其收敛性（英文）

提出了一种改进的LS共轭梯度法,该方法具有不依赖于所采用的线搜索方法的充分下降性.并证明了该方法在Armijo型搜索下求解非凸问题的全局收敛性,相关的数值实验结果检验了算法的有效性.     

一种新的混沌免疫优化算法

结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种新的混合优化方法———混沌免疫优化算法.该算法综合了免疫算法与混沌优化算法在各自的空间搜索优势,充分利用免疫算法的记忆库中当代最优解指导混沌搜索。实验结果表明,该算法具有较强的搜索能力和收敛性能,算法有效可行。     

弱Wolfe线搜索下一类含参量共轭梯度法的全局收敛性

基于算法的下降性要求给出了一类求解无约束优化问题的含参量共轭梯度类型公式和算法,并证明了该算法在弱Wolfe线搜索下的下降性和全局收敛性.数值实验结果表明算法是有效的.     

Armijo线搜索下一个修正的PRP共轭梯度法的全局收敛性

提出一个求解大规模无约束优化的修正PRP共轭梯度算法.在每步迭代中,该算法均能自动产生一个不依赖于任何线搜索的充分下降方向且该方向具有信赖域性质.通过使用Armijo线搜索计算步长,在标准的假设条件下,证明了算法的全局收敛性.数值实验结果表明该算法是有效的.     

一种基于信息素的FCM蚁群聚类算法

针对FCM聚类算法存在的一些缺陷,结合蚁群优化算法的优点,提出了一种基于信息素的FCM蚁群聚类算法.该算法通过FCM算法获得新的聚类中心,利用蚁群优化算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免了聚类陷入局部量优解.仿真结果表明了该算法的有效性.     

一类共轭梯度法的收敛性探讨

针对文献[1]中提出的共轭梯度算法的一些不足，作者提出对参数?k进一步改进，形成一种基于FR方法和DY方法的新共轭梯度算法。根据该算法的相关搜索条件，作者证明了该算法具有全局收敛性，并说明了该算法也具有二次终止性。     

穷举法与粒子群算法的比较

穷举法是一种传统的搜索方法,主要思想是列出所有可行解,然后找到满足条件的答案.粒子群优化算法是一种新型的群体智能算法.与传统的算法相比较,具有算法简捷,搜索速度快,易于实现等优点,该算法利用个体在解空间的随机速度来调整位置,具有很强的随机性.     

搜索引擎系统中的蚁群算法分析

分析当前搜索引擎系统设计中应用蚁群算法的相关问题,以确保运用蚁群算法优化设计搜索引擎系统.结果证实,在搜索引擎系统中应用蚁群算法,仿真证明该算法在设计系统应用中具有有效性与优越性.结论表明,在搜索引擎系统中,应用蚁群算法,不仅能够优化搜索引擎系统中的搜索代价,还可以发挥蚁群算法的开放性与自我动态调整性,发挥积极应用价值.     

Wolfe搜索下的谱LS共轭梯度法

论文在LS共轭梯度法的基础上,提出谱LS共轭梯度法,证明该方法不依赖于任何线搜索就具有充分下降性,并且在Wolfe搜索下证明算法的全局收敛性。数值试验表明,该方法明具有良好的计算效能,特别适合于求解大规模无约束优化问题。     

一种基于弱拟牛顿方程的对角拟牛顿法

基于弱拟牛顿方程,结合Armijo非精确线性搜索设计了一种求解大规模无约束优化问题的对角拟牛顿法,该算法在每次迭代时利用对角矩阵逼近Hessian矩阵,使计算搜索方向的存储量和工作量明显减少.在一定的假设条件下,证明了算法的全局收敛性和R-线性收敛性.通过数值实验表明该算法是有效的,适于求解大型无约束优化问题.     

基于禁忌算法的中压配电网分段优化

以可靠性成本-效益分析为基础,提出采用改进禁忌搜索算法对中压配电网分段开关的配置进行优化.在考虑用户缺供电量的基础上,提出一种初始解设定方法以及适时调整搜索方向的搜索策略以弥补常规算法的不足并提高搜索效率.最后通过测试结果证明了该算法在计算速度、寻优概率方面具有优势.     

基于傅氏滤波的频率离线搜索新方法

傅式算法在电力系统得到了广泛应用。改变计算数据窗,傅氏算法得到的实部和虚部满足一个恒等式,由此得到一种新的频率离线搜索方法,通过指定搜索区,可准确搜索出基波频率。对该算法进行了仿真计算,仿真结果表明,该算法具有较高的计算精度,具有一定工程应用价值。     

基于错位突变策略的改进人工蜂群算法

人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的群智能优化算法,具有较好的全局搜索能力,但收敛速度较慢且容易陷入局部最优.针对其不足之处,提出了一种基于错位突变策略的人工蜂群算法(DMABC).该算法在搜索蜜源的时候运用错位突变策略增强种群多样性,并使用排序选择机制和新的比较机制防止过早收敛.通过对几个标准测试函数的实验表明,改进算法具有更快的收敛速度,优化精度更高.     

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。     

一类具有充分下降性的共轭梯度方法

提出一类求解大规模无约束最优化问题的新共轭梯度方法.该方法在任何线性搜索下都具有充分下降性,并证明了采用Wofle线性搜索时其全局收敛性.数值实验表明该方法是很有效的.     

一种基于位图矩阵技术的多维关联规则改进算法

文章提出了一种基于位图矩阵技术和Apriori性质的多维关联规则改进算法.该算法利用位图矩阵技术降低扫描数据库的开销,应用Apriori性质减少频繁项集的搜索范围,从而提高算法运算速度.实践表明,该算法是一种有效的多维关联规则算法,具有较好的性能.     

非凸无约束优化问题一个修正的广义DFP型拟牛顿法

对一般非凸无约束优化问题提出了一类在修正的DFP算法下的广义拟牛顿算法,证明了该算法对非凸函数在Goldstein非精确线搜索下具有全局收敛性.