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对广义非线性比式和问题的等价问题使用指数变换及线性下界估计。建立等价问题的松弛线性规划，通过对松弛线性规划可行域的细分及一系列线性规划的求解达到提出的一种确定型全局优化算法。理论上证明收敛到问题的全局最优解．实验表明，该算法具有可行性、有效性． 相似文献
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针对LM算法及模拟退火算法各自存在的不足,提出一种交替使用二者的混合优化算法（SALM算法）.该算法先通过模拟退火算法粗调得到一组全局最优近似解,再以该近似解为初值,交替使用模拟退火算法和LM算法,直至发现满意的最优解.实验结果表明,新算法不但具有模拟退火算法的全局收敛特性而且保留了LM算法的局部收敛速度,克服了单纯模拟退火算法所产生的随机性和概率性问题,也弱化LM算法对初始条件的依赖程度,保证了求解的速度和精度。 相似文献
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本文针对一类带有反凸约束的凸函数比式和问题提出了一种求其全局最优解的分支定界算法。该算法利用Lagrange对偶理论将其中关键的定界问题转化为一系列易于求解且规模固定的线性规划,从而更容易应用到实际问题中。理论分析和数值算例均表明算法是可行有效的。 相似文献
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王仲民 《天津工程师范学院学报》2007,17(3):19-21
通过对梯度法与模拟退火算法优缺点的分析,提出了一种梯度退火新型混合全局优化算法。该算法利用梯度法的快速寻优特性得到某一局部极值,然后采用模拟退火算法的全局搜索寻优能力跳出该局部极值,经过反复混合迭代最终获得全局最优解。仿真实验表明,该新型混合优化算法显著提高了求解全局优化问题的计算效率。 相似文献
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本文对符号线性比式和问题（P）提出了一个全局优化算法，这类优化问题广泛应用于工程设计、非线性系统稳定性分析等实际问题中．通过利用问题（P）的等价问题（Q）和线性松弛技术，建立了问题（Q）的松弛线性规划（RLP），通过对（RLP）可行域的细分以及一系列（RLP）的求解过程，从理论上证明了算法收敛到问题（P）的全局最优解．最终数值实验表明提出的方法是可行的． 相似文献
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传统数学规划方法如梯度法等在解决非线性规划问题时,往往会由于问题本身的多峰性而落入局部最优解中,得不到全局最优解,这使得传统方法在解决非线性规划问题中受到很大的限制.80年代初,S.Kirkpatrick提出了模拟退火算法(Simutaneous Annealing),该方法在解决复杂的组合优化问题中可以得出很好的结果.它是一种仿金属退火物理过程的随机算法,在理想状态下可得出全局最优解,并能以一定的概率跳出局部最优解所在的区域.本文我们将探讨SA法在求解非线性约束优化问题中的应用. 相似文献
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基于雷达成像的熵函数优化方法(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
对ISAR成像的最小熵自聚焦(MEA)算法进行了收敛性分析. 仿真结果表明, MEA算法存在局部最优问题, 作为其代价函数的ISAR像熵函数并非多维补偿相位的下凸函数. 只有当该补偿相位矢量的初值选取合适, 使其处于像熵函数的全局最小点附近时, MEA算法才能收敛到全局最优解. 针对MEA算法的最优化问题, 给出了一种基于雷达成像的熵函数优化方法. 该方法首先采用改进的多普勒中心跟踪法估计补偿相位初值. 该初值是最大似然准则下的估计结果, 可以使初始相位位于最优解附近. 然后, 利用快速MEA 算法进行局部搜索, 得到全局最优解. 仿真结果表明, 该算法不仅实现了MEA算法的全局最优求解, 还可避免步长、阈值等参数的选择与调整. 相似文献
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余览娒 《温州大学学报(社会科学版)》2009,(3):22-26
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. 相似文献
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借鉴罚函数法思想,将建立在Gauss网络的单变量边缘分布算法应用于非线性约束优化问题,提出的新算法突破了传统基于约束保持法或可行规则法的约束处理.且单变量边缘分布是基于搜索空间的宏观层面的进化方法,具备更强的全局搜索能力和更高的收敛率,从而为约束问题的求解提供了一种新的途径. 相似文献
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求解全局优化问题的填充函数法的关键之一在于构造一个称为填充函数的辅助函数,文章提出了一类新的求解不等式约束的连续全局优化问题的填充函数,讨论了其填充性质. 为进一步设计求解算法提供理论基础. 相似文献
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钱树华 《邢台职业技术学院学报》2006,23(1):70-72
本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法,将方程组转换成一个优化问题。利用优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种新的混合优化算法。该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优。算法的收敛性也进行了证明,数值结果表明该算法是有效的。 相似文献
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钱树华 《宁夏师范学院学报》2006,27(3):38-41
本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法,将方程组转换成一个优化问题.利用优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合,提出了一种新的混合优化算法.该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优,最终获得全局最优.通过对算法的收敛性的证明及数值分析,结果表明该算法是有效的. 相似文献
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钱树华 《楚雄师范学院学报》2005,20(6):14-17
本文针对非线性方程组的求解问题提出一种混合算法，将方程组转换成一个优化问题。将优化问题的非线性共轭梯度法与混沌优化方法相结合，提出了一种新的混合优化算法。该算法能使非线性共轭梯度法跳出局部最优，最终获得全局最优。算法的收敛性也进行了证明，数值结果表明该算法是有效的。 相似文献
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针对粒子群算法（PSO）在优化高维多极值问题时容易陷入局部极值的问题,结合分层进化与动态学习策略,提出一种具有动态学习能力的分层进化粒子群优化算法（DHEPSO）。该算法首先根据粒子适应度值将粒子划分为不同层级,对不同层级粒子采取不同的进化策略,避免迭代后期种群多样性快速消失;然后根据粒子所属层级的不同动态调整粒子学习能力,在保证算法收敛精度情况下提高算法收敛速度;最后将算法在4个典型函数进行测试,结果表明DHEPSO与传统粒子群算法相比,除病态函数外均能快速达到全局最优。同时,问题维数提升对算法的全局收敛能力影响较小,证明该算法具有良好的稳定性。 相似文献
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为克服粒子群算法在处理复杂高维问题时易陷入局部最优及寻优精度低等缺陷,提出一种融合 Rosenbrock 搜索法的混合粒子群算法。首先,利用 Tent 混沌序列进行种群初始化;其次,采用去速度项的简化粒子群公式提高收敛速度并对个体极值加入扰动,增强粒子种群多样性;最后,当全局最优个体更新停滞时,利用Rosenbrock 搜索法对全局最优个体进行局部搜索,提高解的精度。利用 8 个常用基准测试函数分别对 30 维和50 维问题进行实验,证实该算法可寻到病态函数 Rosenbrock 全局最优值,且比其它 7 个函数的寻优精度提高10-2 数量级。实验证明该算法收敛速度快,解的精度高,全局搜索能力强,寻优能力明显提高。 相似文献
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为了提高计算机视觉领域中核心问题之一的基础矩阵估算的效率,基于条纹边界编码约束实现了一种快速估算方法．与传统的基于代数最小二乘法算法不同,该算法利用Hough变换将Hough半径作为最优化过程的最小化因子．在特定条纹边界编码的结构光投影系统模型下,利用条纹编码的共面性构造线性约束,采用Hough变换将同码像素映射到Hough空间,其交点的半径可作为最优化评价函数的最小化因子．再通过Levenberg—Marquardt最优化迭代过程估算出基本矩阵的全局最优解．实验结果表明了该算法的正确性,并证明了其可有效提高估算精度与效率． 相似文献