国家自然科学基金(10571137) 作品数:29 被引量:59 H指数:5 相关作者: 桂胜华 濮定国 王伟祥 周岩 张连生 更多>> 相关机构: 同济大学 上海第二工业大学 上海大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 上海市教委科研基金 上海市自然科学基金 更多>> 相关领域: 理学 经济管理 建筑科学 更多>>
弱严格互补条件的QP-free方法 2007年 2000年Qi H.和Qi L.提出了利用非线性互补函数求解光滑不等式约束下的光滑目标函数的QP-free方法,该方法能在没有严格互补性假设的情况下证明全局收敛性,但在超线性收敛的证明中仍完全依赖这一假设。本文改进了这一结果,在对原假设进行分析的基础上,给出了比严格互补性假设更弱的条件,证明在这一新假设下仍然可以得到超线性收敛性。 俞昊东 桂胜华 濮定国关键词:超线性收敛性 正定二次最优控制问题的最优值的估计 被引量:3 2006年 众多实际应用中,人们常用正定二次规划方法对正定二次最优控制问题的最优值进行逼近估计.为简化计算和加快计算速度,本文设计了一种新的算法,利用线性规划代替二次规划.先用最优控制方法构造一个线性规划,使其最优值与给定二次规划相差一个容易确定的常数.由于线性规划具有形式简单和算法成熟等特点,本文的方法就简化了正定二次最优控制问题的最优值的估计,并加快了计算速度.文中给出一个例子说明这一计算过程,并讨论了计算速度.同时,本文的最后部分,利用参数规划,给出了一个供实际应用的具体算法. 朱经浩 王成关键词:正定二次规划 线性规划 序列线性方程组方法解约束SC^1函数最小化问题 2007年 对不等式约束SC1函数最小化问题提出一个可行的序列线性方程组算法.算法的每步迭代,子问题只需解具有相同的系数矩阵的四个简化的线性方程组.这个算法的特点是产生的迭代点是可行的;只考虑指标在集合I的一个子集Ak中的约束函数;不需假定聚点的孤立性,就可证明算法产生的迭代点全局收敛到问题的KKT(库恩-塔克)点.在较弱条件下,证明算法是超线性收敛的. 周岩 桂胜华 濮定国关键词:不等式约束优化 序列线性方程组算法 全局收敛性 含弱互补函数的可行的无子规划算法 被引量:1 2007年 用弱互补函数来代替F-B互补函数,由此而构建出四个光滑的线性方程.还修改了第二个线性方程,从而保证了迭代点的可行性和目标函数的下降性.采用修改的拟牛顿算法修正,在没有要求子矩阵Hk是一致正定的条件下,证明该算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性.算例表明,该算法具有很好的应用前景. 桂胜华 周岩关键词:约束非线性规划 超线性收敛 拉格朗日-拟牛顿法解约束非线性规划问题 被引量:20 2007年 Panier E R和祁力群等人先后提出解光滑不等式约束函数和光滑目标函数最优化问题的QP-free方法,算法中所有的迭代点为可行点.笔者在先前发表的文章中,提出了含弱互补函数的不等式约束最优化问题的拉格朗日-牛顿法.现笔者改进了先前文章中算法,用拟牛顿公式代替了Hesse矩阵,把解不等式约束最优化问题推广到了既含不等式约束又含等式约束最优化问题,并证明了此算法具有全局收敛性.对一些算例的计算表明,此法具有很好的应用前景. 桂胜华 周岩关键词:拟牛顿法 收敛性 拉格朗日——牛顿法的一个局部超线性收敛算法 2006年 桂胜华等曾提出含弱互补函数的不等式约束最优化问题的拉格朗日-牛顿法和拟牛顿法,但算法中计算Hesse矩阵的工作量较大,且该算法仅能解不等式约束最优化问题.论文改进了桂胜华等的算法,用拟牛顿公式代替了Hesse矩阵,并把解不等式约束最优化问题推广到既含不等式约束又含等式约束最优化问题;证明了此算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性. 李树冬 桂胜华关键词:KKT点 拟牛顿法 约束非线性规划 超线性收敛 解约束优化问题的QP-free方法及其全局收敛性 2008年 对于约束优化问题,基于Fischer-Burmeister NCP函数提出了一类新的QP-free方法.为了避免Maratos效应,引入了一个高阶修正方向.同时,算法采用线搜索以代替弧搜索.与其他传统的SQP方法不同,这个方法只需要在每步迭代中求解不多于三个线性系统的方程组,并且具有总体收敛性.在不需要假设聚点是孤立点的情况下,证明了序列的每个聚点都是优化问题的KKT点. 苏珂关键词:KKT点 非线性互补问题 收敛性 求解非线性规划全局最优解的单参数T-F函数法 2008年 给出了求解一般非线性规划问题全局最优解的含单参数的T-F函数方法,而且讨论了所构造的T-F函数的几个性质,按照其理论性质设计了一个T-F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。 王伟祥 施汉明 张连生关键词:非线性规划 全局最优解 填充函数法 局部超线性收敛的信赖域SQP滤子方法 被引量:1 2008年 讨论信赖域SQP滤子方法的局部收敛性,SQP滤子方法是解非线性规划的一种较为有效的方法。但是,滤子方法也会遇到Maratos效应。当迭代点充分靠近原问题的严格局部解时,完全牛顿步可能会使目标函数值和约束违反度都上升,从而不被滤子接受,影响了算法的收敛速度。对R.Fletcher,S.Leyffer和L.Toint在"SQP滤子全局收敛算法(2002)"文中的算法进行了修改,提出了一类新的算法。在这类算法中,如果完全牛顿步不被滤子接受,就通过对它进行一个二阶校正(SOC),使得它容易被滤子接受,保证算法具有局部超线性收敛性。 桂胜华 张绍仪关键词:SQP方法 信赖域 滤子 二阶校正 一种求解混合约束优化问题的半可行序列线性方程组滤子算法的局部收敛性 2009年 作者在[10]中提出了一种半可行序列线性规划滤子方法.它将QP-free方法推广至混合约束优化问题上,并且保持对不等式约束的可行性,对等式约束部分用滤子方法处理,从而避免了罚参数的选取.该算法只需求解四个具有相同系数矩阵的线性方程组以得到搜索方向.在一定程度上克服了序列二次规划方法的缺点.[10]中仅给出了全局收敛性.本文主要给出了该算法的局部超线性收敛性证明以及数值结果. 薛文娟 沈春根 濮定国关键词:滤子 线搜索 超线性收敛性