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针对认知无线电网络中认知用户接收到频谱信号的决策值,提出了一种协同的分布式平均一致性算法。通过自动调节步长的大小,并且在迭代过程中结合最速下降法和牛顿法,获得全局最优的估计值集合,同时联合全网用户交换信息做出最优估计,优化了计算的迭代次数以及收敛性。实验结果表明,联合算法可适应不同规模的系统,在同等条件下其收敛时间缩短了约20％,且具有较好的稳定性能。 相似文献
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非负约束条件下组合证券投资决策的二次规划计算方法 总被引：2，自引：1，他引：1
本文讨论协方差矩阵是正半定（但它可以是非正定）且有非负约束条件下的实现预期投资收益率的组合证券投资问题,提出一种二次规划算法,并将该算法应用于一个三元证券投资问题 相似文献
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模糊C均值(FCM)算法广泛地应用于模式识别、图像分割等领域。根据FCM算法存在对初始解敏感且迭代过程中计算量大的问题,本文提出了一种改进的算法:先通过精简数据集,减少算法迭代的时间;再使用密度函数法得到FCM算法的初始聚类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数。实验结果表明,改进后的算法较好地解决了类中心的初值化问题,提高了算法的收敛速度和运行效率。 相似文献
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拟牛顿算法是目前无约束优化问题的有效而著名的算法,是牛顿法的近似。牛顿算法要求目标函数二次连续可微,Hessian阵非奇异且正定,计算量较大。拟牛顿算法只要求目标函数一次连续可微,以拟牛顿方程为基础来构造算法,易于实现,计算量较小,并形成了完整的算法体系,在理论与实际应用上都有重要意义。本文在对拟牛顿算法中常见的BFGS算法、DEP算法、SR1算法及Broyden族的校正公式、性质、收敛性等进行了总结,同时针对近几年出现在解决实际优化问题中的拟牛顿算法的推广做了简单介绍。 相似文献
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提出的加速压力算法是对Boone压力算法在解的质量和收敛速度两方面的改进,通过一次移动天线阵,可以完全消除阵元数目个uv采样点处的残差,使得每次迭代的uv分布修正量最大,从而不仅达到减小计算量的目的,而且使优化结果更加逼近理想模型.通过ALMA阵结构的优化与原有算法做了对比,验证了算法的有效性和高效性.最后,给出了中国国家天文台正在建设的日像仪干涉阵结构的仿真结果 相似文献
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廖爱平 《中国科学院研究生院学报》1986,(2)
我们在 Coleman 和 Conn 的工作基础上提出了一个解一般非线性规划问题的算法。这个算法的特点是在每次迭代中用正定对称矩阵逼近原问题的 Lagrange 函数的海色矩阵的一个射影形式。我们建立了算法的收敛性结果,讨论了算法的实行问题,最后给出了数值结果。 相似文献
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决策信息系统的知识获取是粗糙集理论中一个重要研究方向,针对一个决策信息系统,如何从中获取简洁及丰富的知识是本文的一个创新点。由于粒子群优化算法可以从随机解出发,通过迭代寻找最优解,基于该算法的实现容易、精度高、收敛快等优点,本文提出一种知识获取的新方法,利用该方法,我们可以得到一个决策信息系统充分简洁的且又充分多的知识。 相似文献
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TD-SCDMA基站的选址研究 总被引：1，自引：0，他引：1
研究了TD-SCDMA基站的选址问题。针对这一选址问题,建立集覆盖的优化函数。考虑到算法复杂度,提出一种次最优的解决优化问题的算法。算法分为两步,首先通过近似的方法建立线性规划求解,然后通过非整数修正得到整数解。实验仿真证明了本文算法的有效性。 相似文献
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在最优控制中,控制率的求解往往最终化为一个两点边值问题(TPBVP)的求解。由于两点边值问题具有强耦合、非线性的特点,通常采用计算机迭代的方法来求取其数值解。但是几种常用方法均存在初始点不易选取和求解时间较长的缺点。本文结合神经网络及其误差反向传播的思想,在梯度下降法的基础上提出了一种求解两点边值问题的网络新型收敛算法。大量仿真结果表明该方法可有效改善迭代计算,提高了计算性能。 相似文献
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针对纳什(Nash)均衡双矩阵对策问题,结合互补函数,在内点法的基础上设计一种修正的路径跟踪法。在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性,并给出了数值实验,结果表明修正算法具有更好的可靠性和有效性。 相似文献
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有卖空条件下组合证券投资决策方法的计算 总被引：2，自引：1，他引：2
讨论协方差矩阵是正半定（但它可以是非正定）且有卖空条件下的实现预期投资收益率的组合证券投资问题。提出一种二次规划算法，并将该算法应用于一个四元证券投资问题 相似文献
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利用欧几里得距离衡量非负矩阵非负满秩分解的近似度,将其转化为最小二乘法求最优问题。并用VC6.0与Lingo对算法进行程序实现,可以为非负矩阵分解应用研究提供一些参考。 相似文献
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多站测向定位技术是使用最广泛的无源定位技术,通常使用最小二乘方法对目标位置进行估计定位。目前计算定位估计的最小二乘法主要是线性近似法或者牛顿迭代法,然而线性近似法存在定位不精确、无法满足定位系统高度的非线性等缺陷,牛顿法存在定位结果不稳定、对初值敏感、Hessian矩阵奇异无法使用等不足,因此定位精度不高。本文以线性近似得到的结果作为牛顿迭代的初值,从而降低牛顿迭代法发散的几率,增加其稳定性,提高了算法效率。首次在使用牛顿迭代法进行定位估计中解决了Hessian矩阵奇异无法计算的情况,极大地提高的牛顿迭代法的适用性,为目标定位系统提供了更好的定位方法,具有很高的应用价值和很好的应用前景。 相似文献
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全有全无的邻接矩阵法是进行最短路径计算的一种方法。矩阵迭代可以用来计算带权有向图的最短路径,迭代可以及时调整适应性,利用改进算法可以直接由D2r计算出D2r＋1,最多只需骔logn-1」次。拓扑排序用于找出图中的环路,减少瓶颈。连通性用于找到图中无关节点,减少计算量。介绍了环路检测算法,无向图中一个点和其余所有点的连通性判定,更新后的最短路径计算。 相似文献