一种求解线性二层多目标规划的极点搜索方法

研究了线性二层多目标规划的求解问题。以下层问题的最优性条件代替下层问题,将线性二层多目标规划问题转化为含互补约束的不可微优化问题,同时将互补条件作为罚项加入到上层目标函数,构造了相应的罚问题。通过分析罚问题Pareo最优解的相关性质,设计了一种极点搜索方法,并用算例验证了算法的可行性。     

一种求解线性二层规划的罚函数方法

利用下层问题的最优性条件代替下层问题,同时取互补条件为上层目标函数的罚项,将线性二层规划转化为相应的单层规划.分析表明,该罚函数为精确罚函数.最后,设计了线性二层规划的罚函数算法,并用数值试验验证了算法的可行性.     

求解一类非线性二层多目标规划的粒子群方法

采用以下层问题的最优性条件代替下层问题的方法,将上层为向量优化、下层为凸标量优化的一类非线性二层多目标规划问题转化为带互补约束的不可微多目标规划问题,分析了2者在最优解方面的关系,并设计了求解相应不可微多目标规划问题的粒子群算法.数值结果表明所设计的粒子群算法是可行、有效的.     

线性半向量二层规划问题乐观最优解的极点检验方法

针对线性半向量二层规划问题的特殊结构,首先采用标量化技术将上述线性半向量二层规划问题转化为一般的二层单目标规划问题,然后采用以下层问题的Kuhn-Tucker最优性条件代替原问题的方法将其转化为含互补约束的优化问题,并取互补约束为罚项,构造相应的罚问题,同时分析罚问题最优解的性质,最后基于罚问题最优解的性质设计了线性半向量二层规划问题"乐观最优解"的极点检验方法。     

一种求解二层多目标规划问题的改进模拟退火算法

基于求解多目标规划问题的模拟退火算法，将求解二层多目标规划问题转化为交互求解下层多目标规划问题和上层多目标规划问题，然后结合求解多目标规划的精英策略，提出了求解二层多目标规划的改进模拟退火算法。最后，通过数值试验验证了算法的可行性和有效性。     

求解二层线性规划问题的交互式人工蜂群算法

基于人工蜂群算法提出了一种求解二层线性规划问题的交互式人工蜂群算法,即将求解二层规划问题转化为交互求解下层单目标规划问题和上层单目标规划问题。数值试验表明,该算法能够在较短的时间内得到问题的近似最优解,说明该算法是一种求解二层线性规划问题的有效方法。     

一种求解二层单目标规划问题的基于KKT背离度量方程的粒子群优化算法

下层规划问题最优解的精确性对成功求解二层单目标规划问题具有决定性作用。基于单目标规划问题的KKT条件,引入KKT背离度量方程,利用该度量方程控制下层问题最优解的精度;然后以下层问题最优解的精度控制值为终止条件,设计求解二层单目标规划问题的粒子群算法;最后利用6组带箱式约束的经典算例对算法进行了评估,结果表明该算法能够提高计算效率并能加速算法收敛速度。     

求解线性二层规划的一种全局优化方法

以下层问题的KT最优性条件代替下层问题,同时取互补条件为罚项,将线性二层规划转化为带线性互补约束条件的单层优化问题。通过分析单层优化问题与线性二层规划问题之间的关系,将线性二层规划等价地转化为有限个线性规划,通过求解有限个线性规划问题,就得到了线性二层规划问题的最优解。该方法不但能够得到线性二层规划问题的全局最优解,而且还简化了最优解判别条件。     

一种求解线性二层规划ε-全局最优解的方法

以得到的线性二层规划的局部最优解构造约束条件,并将其添加到所构造的线性二层规划的罚问题中,得到相应的单层规划问题。通过对单层规划问题的分析,设计了一种求解线性二层规划ε-全局最优解的算法,并以算例验证了算法的可行性。     

一种求解线性二层多目标规划的粒子群优化方法

粒子群算法是一种新兴的优化技术。由于粒子群算法实现简单,可调参数少,已得到广泛研究和应用。根据粒子群算法能够有效获得不可微多目标规划Pareto最优解的特点,设计了线性二层多目标规划的粒子群算法:采用以下层问题的K-T最优性条件代替下层问题的思想,将线性二层多目标规划转化为带互补约束的不可微多目标规划问题,然后对所得到的不可微多目标规划问题设计粒子群算法,从而得到线性二层多目标规划问题的Pareto最优解。数值结果表明所设计的算法是可行、有效的。     

一种求解非线性二层规划的粒子群算法

基于下层问题的K-T最优性条件和罚函数法，结合粒子群算法提出了一种求解非线性二层规划问题的粒子群算法。数值计算结果表明，该算法可以有效地求解非线性二层规划问题。     

弱线性双层规划问题的全局优化算法

双层规划在交通、经济、生态、工程等领域有着广泛而重要的应用。然而,目前对弱双层规划问题却鲜有研究。利用线性规划的对偶理论和罚函数方法思想,将弱线性双层规划问题转化为单层非线性规划问题,通过对该单层优化问题的分析,设计了一个全局优化算法,并用一个简单算例说明了所提出算法的可行性。     

求解凸二次规划的一种改进的原-对偶内点算法

基于牛顿方向,给出了求解凸二次规划问题的改进原对偶可行内点算法。若获得算法的初始可行内点,则该算法经过多次迭代之后收敛到原问题的一个最优解。数值试验表明了该算法的有效性。     

线性二层规划扩展KT方法研究

为了更好地解决上层带有任意线性约束的线性二层规划问题,Shi Chenggen提出了能够求解更广泛线性二层规划问题的扩展KT方法。具体介绍了求解线性二层规划的原KT方法以及扩展KT方法,同时给出了一个用扩展KT方法和用原KT方法可以得到不同最优解的算例。算例结果表明,对有些线性二层规划问题,扩展KT方法能够得到与原KT方法不同的最优解。提出了2种KT方法的等价性条件。算例结果证实了上述等价性条件的正确性。     

基于LS-SVM的第一类积分方程的近似解法

提出一种基于最小二乘支持向量机逼近原理的第一类积分方程求解的数值算法,并利用该方法对第一类Volterra和第一类Fredholm积分方程进行数值求解。方法的核心是依据最小二乘支持向量机逼近原理构造解的逼近函数,并借助一种数值积分方法将参数估计问题转化为二次规划问题。数值结果表明该方法具有较高的精度和较好的稳定性,而且得到的是闭式解析解。     

基于智能软开关的农村配电网无功优化

农村配电网建设是农村电气化和电力发展规划的重要组成部分。目前农村配电系统整体电压低,无功补偿不足,损耗大,使得供电质量低。为了优化农村低压配电网,本研究提出了1种电容器组与智能软开关(Soft openpoint,SOP)共存的双层优化模型,上层进行电容器组的选址定容,使得配电网节点电压偏差最小,下层利用上层优化得出的电容器位置与容量,规划出SOP的位置,使得网络有功损耗最小。采用改进狼群算法对所提模型进行求解,并在IEEE33节点系统中进行仿真,验证算法可行性。     

基于模糊系数规划的模糊支持向量分类机

本模糊支持向量分类机的构建特点是,训练点输出的类型和最终的模糊分类函数的函数值均为反映其模糊类别的实数。以模糊系数规划为基础,将模糊分类问题转化为求解模糊系数规划问题,求出模糊系数规划的γ-最优规划,据此给出模糊支持向量分类机(算法);用2个例子说明该算法的合理性;最后给出模糊支持向量分类机中最佳阈值的确定方法。     

支持向量机、信息向量机和相关向量机的比较研究

介绍了支持向量机、信息向量机和相关向量机的理论与算法。利用最优化对偶理论,阐述了支持向量机的三种主要算法:硬间隔支持向量机、软间隔线性支持向量机和二次软间隔支持向量机的理论推导过程。对基于高斯过程模型,详细说明了信息向量机和相关向量机算法的实现过程。     

基于有源频率选择表面的多功能吸波器设计

在微波电路和传输线理论的基础上,设计了一种多层结构的基于有源频率选择表面的多功能吸波器,其结构分为四层:上层由金属贴片和PIN二极管组成,第二层为介质板,中间层为金属板,最下层为微带馈电结构。该设计通过调节馈电方式来控制PIN二极管通断两种工作状态,从而改变上层金属贴片的组成结构,实现了双频段频率可调。仿真结果表明:所设计的多功能吸波器可调频段范围峰值为8.95～15.32 GHz,且具有极化转换特性,实现了吸波频率的可调,为多功能吸波器的设计提供了新的思路。     

带条件风险约束的发电商最优投标模型及计算

采用条件风险（CVaR）作为风险度量指标，建立了双层优化的发电商投标模型，上层解决社会效益最大和风险最小问题，下层解决发电商利润最大问题，设计了启发式粒子群算法（PSO）求解该复杂的双层优化模型.在4节点2机系统和9节点3机系统进行了实验，说明该模型和算法具有较好的计算效果和时效性，通过实验数据比较显示CVaR比VaR更准确地度量了发电商的风险.