河南省基础与前沿技术研究计划项目(132300410285)
- 作品数：5 被引量：5H指数：1
- 相关作者：李晓爱汪春峰张耘王新苹陈玉花更多>>
- 相关机构：河南师范大学北京联合大学北京师范大学更多>>
- 发文基金：河南省基础与前沿技术研究计划项目国家自然科学基金河南省教育厅科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>
- 带指数的多乘积约束下多项式函数的全局最优解
- 2013年
- 对广泛应用于金融、证券投资等实际问题中的带指数的多项式函数的极小值问题(P1)提出了一种有效的全局优化算法.从理论上证明了本算法的收敛性,数值实验表明提出的方法是可行和有效的.
- 陈永强李晓爱程维新穆晓霞
- 关键词：分枝定界多项式函数
- 一个自动调节参数3阶收敛的抛物线法公式
- 2013年
- 提出了一个自动调节参数、3阶收敛的抛物线法公式,其每步迭代只需计算2个函数值,避免了导数值的计算.数值实验表明,该方法与具有同阶收敛性质的算法相比效率更高.
- 杨明波郑祥祺
- 关键词：迭代方法收敛阶
- 求解大型稀疏线性方程组的Krylov子空间方法的发展被引量：4
- 2013年
- 求解大型稀疏线性方程组是许多科学和工程计算中最重要的问题之一,Krylov子空间方法是求解这类线性方程组的一个研究热点。本文介绍了Krylov子空间方法及其分类,例如正交投影方法(或Ritz-Galerkin方法),正交化方法(或极小残差方法),双正交化方法(或Petrov-Galerkin方法),解法方程组的CGNE和CGNR方法等,指出了这些方法在算法设计方面国内外研究现状和存在问题,着重考虑稀疏矩阵向量乘积与内积计算方法的并行处理问题;讨论了预条件与并行预条件技术,残差磨光技术及其并行实现,数据的合理分布问题,内积瓶颈问题等方面研究的发展趋势,希望有更多学者了解和研究这些方法。
- 李晓爱陈玉花张耘王新苹
- 关键词：大型稀疏线性方程组迭代法KRYLOV子空间方法
- 学习贝叶斯网络结构的混合粒子群算法被引量：1
- 2013年
- 针对直接使用粒子群算法进行结构学习效率较低的缺陷,基于无约束优化,提出一种贝叶斯网络结构学习的混合粒子群算法。该算法首先构造并求解一无约束优化问题,其最优解对应的无向图中的边可为结构学习提供一搜索范围,缩小粒子群算法的搜索空间,然后在缩小的空间中完成对贝叶斯网络的结构学习,从而提高了粒子群算法的学习效率。仿真试验结果表明,该混合粒子群算法可以快速、准确地学习到最优贝叶斯网络结构。
- 汪春峰吕军成
- 关键词：贝叶斯网络无约束优化混合粒子群算法
- 一类多乘积问题的全局优化方法
- 2013年
- 给出一类多乘积问题(P)的全局优化方法.首先将(P)转化为其等价问题(Q),利用变量代换,把(Q)写成(EQ)形式,然后建立(EQ)松弛线性规划(RLEQ),通过求解一系列线性规划问题,不断更新最优值的上下界,证明了所给算法的收敛性,数值实验表明算法是可行的.
- 李晓爱汪春峰
- 关键词：全局优化分枝定界
