一种改进的全局优化进化算法

提出了一种改进的全局优化进化算法.该算法采用实数编码,通过对可行域量子化用正交设计产生初始种群,用正交设计和因素分析设计杂交算子.在进行杂交之前,根据两个个体变量之间的距离恰当地应用高斯变异,平衡了算法的局部搜索能力和全局搜索能力,从而提高了算法的效率.最后的数值结果显示了该算法的有效性.     

无约束优化的过滤器线性搜索

构造了一种求解无约束优化的过滤器线性搜索的新方法,结合了过滤器算法的思想,其搜索方向由牛顿法产生。在新的迭代点产生时,采用过滤器算法的原则来判断该点是否被接受。并且在合理的假设下,全局和局部是二次收敛的。     

一个新的无约束优化算法及其收敛性

本文提出一种新的无约束优化算法，证明了算法的全局收敛性。     

改进类电磁机制算法在阵列天线综合中的应用

针对原始类电磁机制算法中采用的局部搜索方法过于简单且寻优效率低的缺点,提出了一种改进类电磁机制算法,并用于解决大规模、非线性的阵列天线综合优化问题。改进类电磁机制算法结合稀疏阵列天线综合问题的内在机理,引入一种基于阵元状态切换的局部搜索方法来代替原有的随机线性搜索方法,能够有效地加快算法搜索速度并增强算法的全局搜索能力。二维稀疏面阵的仿真结果表明,与线性规划、模拟退火算法和混合遗传算法相比,改进后的类电磁机制算法能够获得更优的稀疏阵列。     

一个新的无约束优化算法及其收敛性

本文提出一种新的无约束优化算法 ,证明了算法的全局收敛性     

无约束优化问题的一种混合进化规划算法

传统的进化规划算法解决无约束优化问题时只依赖于单纯的高斯变异,使得这种算法具有一定的局限性．本文在分析高斯变异、柯西变异的优缺点的基础上提出了混合进化规划算法,给出了算法步骤,用两个经典的数值例子比较说明了所给算法的有效性．     

一类新的求解无约束最优化问题下降算法及收敛性

对求解无约束优化问题提出了一类新的下降算法,并且给出了HS算法与其相结合的两类混合算法.在Wolfe线搜索下,不需要给定下降条件,即证明了它们的全局收敛性.此外,数值实验表明:此文的算法是有效的.     

无约束优化问题的一类信赖域算法

本文讨论了无约束优化问题的一类信赖域算法,在二次模型Hesse矩阵一致有界的条件下,证明了算法具有强收敛性.对著名的Rosenbrock函数进行了数值实验,并与Matlab软件中其他方法作了比较,结果表明该方法十分有效.     

基于OpenGL的求解函数优化的一种混合演化算法

在郭涛算法的基础上,设计出了一种求解函数优化问题的混合演化算法。测试函数表明,该算法计算过程简捷,寻优效果良好,能够快速可靠地求出函数的最优值,可有效地应用于多峰函数求最值问题,是一种较为理想的寻优方法,具有较大的实用价值。     

无约束优化问题的一类带线搜索的非单调信赖域算法

本文对无约束优化问题提出了一类新的非单调信赖域算法,该算法以变化的速率来调整信赖域半径的大小.与通常的非单调信赖域方法不同,当试验步失败时,并不重解信赖域子问题,而采用线搜索方法得到下一个迭代点,同时算法采用非单调技术来加速算法的收敛效果.在通常的假设条件下,本文证明了算法的全局收敛性.     

一类无约束优化混合共轭梯度法的全局收敛性

共轭梯度法是求解无约束问题的一类有效方法。提出一类新的共轭梯度法,该方法在wolfe搜索条件下,保证了算法的全局收敛性。其优点是,保留允许参数取负值,并改善了PRP方法收敛性不好和DY不一定产生下降方向的问题,具有收敛性好,收敛速度快的特点。从数值结果中表明该算法可行、有效。     

一个新的无约束最优化的共轭梯度算法

对于无约束最优化问题,本文基于局部收敛的Polak－Ribiere方法和全局收敛的Fletcher－Reeves方法,提出了一个新的共轭梯度算法,并采用精确线性搜索方法,得到了全局收敛的好性质。     

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.     

大规模无约束优化的一类修正有限存储BFGS算法

针对大规模无约束优化问题,将非单调线搜索模型用于有限存储BFGS算法,构建一种修正有限存储BFGS算法,并建立算法的全局收敛及超线性收敛性,从标准试验函数库CUTE中选择测试函数进行数值实验,结果表明了算法的有效性.     

村民自治运行机制的完善

村民自治是社会主义基层民主的具体体现,其运行机制存在乡镇政府越位侵权、＂两委＂职责不清、村民民主意识淡薄等问题。完善村民自治运行机制,要重组乡村关系,规范乡镇政府行为,理顺“两委”、村委会与村民的关系,提高村民民主参与度,适度发展集体经济,为村民自治有序发展提供物质基础。     

无约束优化问题的修正WYL共轭梯度法及其收敛性质

在相关文献的基础上，提出无约束优化问题的修正WYL共轭梯度法，该方法不依赖于任何线搜索而满足充分下降性，证明了采用Arimijo型线搜索算法的全局收敛性，及在适当条件下算法具有R-线收敛速率，证明了采用重开始策略时算法具有n步二次收敛性。     

基于MATLAB的无约束优化问题对称秩-1法与BFGS法之探讨

对称秩-1法和BFGS法是用拟牛顿法求解无约束优化问题时最常见的两种方法,它们都具有计算简单、收敛速度快等优点.探讨两种方法的算法格式、收敛速度和计算精度问题,同时利用MATLAB软件编程进行实例求解.结果表明:在解的迭代次数和精确度方面,BFGS算法均明显优于对称秩-1法.     

多项式约束优化问题的一种新方法

针对带多项式不等式约束和多项式等式约束优化问题,提出了一个新的求全局最优解的方法：首先将其不等式约束转化为等式约束,然后按K-T条件将其化为解方程组问题,再利用软件包Wsolve求出方程组的解,从而获得原问题的全局最优解.实例计算表明,该方法在解这类优化问题时,是简明和行之有效的.     

生产问题中单纯形解法的改进

阐述了单纯形法和对偶单纯形法的思想与一般解法,在生产问题的线性规划模型中,利用价值系数,资源系数,技术系数的一些关系和对非基变量检验数产生的影响,通过一些特定变量的进出基运算,使得单纯形法的一般求解步骤减少,运算得到简化．