白富生
- 作品数：19 被引量：40H指数：4
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- 最优性条件和全局优化方法
- 本报告提出了一些全局最优性条件和全局优化方法，共分为三章．第一章讨论了几类特殊优化问题的最优性条件．第一节讨论凸规划中∈-最优解的序列拉格朗日乘子条件，并由此得出精确解的序列拉格朗日乘子条件。此外，本节还提出了新的约束品...
- 白富生
- 关键词：最优性条件全局优化单调化凸化凹化填充函数方法
- 文献传递
- 基于二次函数光滑化逼近的修正低阶罚函数(英文)被引量：2
- 2012年
- 针对不等式约束优化问题,给出了通过二次函数对低阶精确罚函数进行光滑化逼近的两种函数形式,得到修正的光滑罚函数.证明了在一定条件下,当罚参数充分大时,修正的光滑罚问题的全局最优解是原优化问题的全局最优解.给出的两个数值例子说明了所提出的光滑化方法的有效性.
- 白富生罗晓艳
- 关键词：不等式约束优化问题
- 二次罚函数的可分化方法被引量：1
- 2010年
- 可分方法用于将一个复杂的大规模优化问题分解成各个子问题进行求解。本文对可分优化问题给出两种可分方法,即分别将辅助问题原理(APP)方法和分块协调下降(BCD)方法应用于二次罚函数方法(QPM),并提出相应的QPM+APP算法和QPM+BCD算法,使得在求解可分优化问题时仅需要修正罚因子。最后给出了两个算例,通过与文献[1]中的ALR+APP和ALR+BCD算法作比较来求解,所得的计算结果说明本文给出的两种算法是具有有效性的。
- 赫振华白富生
- 近似全局精确障碍方法:对数障碍函数法被引量：10
- 2000年
- 本文给出一种关于不等式约束非线性规划问题的近似全局精确障碍方法，从近似的观点出发，通过引进对数障碍函数，我们得出了关于原始问题和障碍问题关系的几个定理．在近似的意义下，这些定理可以用来构建原始问题和障碍问题关系的基本理论框架．
- 白富生张连生
- 关键词：不等式约束
- 基于差分进化算法的神经网络优化设计被引量：4
- 2022年
- 【目的】研究解决传统神经网络手动设计网络结构的局限性,并探究差分进化算法对神经网络优化的有效性。【方法】提出了一种基于差分进化算法的多层前馈神经网络的优化设计方案,用以同时完成神经网络的权值空间和网络结构空间的搜索,给出不同场景下的最优网络结构。该算法采用(1+1)-ES二元进化策略,使用一种新的网络结构交叉和变异方法,通过双种群结构共同进化及自适应变异率等策略加快网络结构的搜索以及算法的收敛。【结果】在预测、分类等问题中,基于差分进化算法的神经网络优化设计能够较好地搜索到最优的神经网络结构,并与传统的BP神经网络以及经典的预测分类算法进行比较,实验结果具有较强的鲁棒性。【结论】基于差分进化算法的神经网络优化设计是解决网络结构寻优问题的有效方法。
- 邹东池白富生
- 关键词：差分进化算法神经网络进化策略
- 低阶精确罚函数的一种光滑化逼近(英文)被引量：5
- 2010年
- 本文对不等式约束优化问题给出了低阶精确罚函数的一种光滑化逼近.提出了通过搜索光滑化后的罚问题的全局解而得到原优化问题的近似全局解的算法.给出了几个数值例子以说明所提出的光滑化方法的有效性.
- 赫振华白富生
- 关键词：运筹学不等式约束优化问题
- 全局最优化理论和方法及其应用
- 吴至友吴昌质白富生李国权
- 全局最优化就是寻找问题的全局最优解，在工程、经济、管理等领域有很广泛的应用。一般非凸规划问题往往具有多个局部最优解，那么如何判定所得到的局部最优解是全局最优解（又称全局最优性条件研究）就极为重要，它是全局最优化理论研究的...
- 关键词：
- 关键词：信号处理
- 有界整规划中的渐近强非线性对偶
- 2004年
- 本文提出了一种整数规划中的指数一对数对偶.证明了此指数-对数对偶方法具有的渐近强对偶性质,并提出了不需要进行对偶搜索来解原整数规划问题的方法.特别地,当选取合适的参数和对偶变量时,原整数规划问题的解可以通过解一个非线性松弛问题来得到.对具有整系数目标函数及约束函数的多项式整规划问题,给出了参数及对偶变量的取法.
- 张连生白富生
- 关键词：整数规划
- 非线性规划中的精确罚函数
- 该文结构安排如下.第一章,我们简要介绍了目前国内外关于精确罚函数的研究工作.第二章,我们研究了l<,1>精确罚函数的全局精确罚性质及其光滑性.在1.目标函数满足强制性条件;2.原约束非线性规划问题只有限个全局极小点;3....
- 白富生
- 关键词：非线性规划精确罚函数整数规划
- 一种求解混合离散优化问题的禁忌微粒群算法被引量：1
- 2011年
- 微粒群优化(PSO)算法主要用于求解全局连续变量优化问题。利用罚函数处理离散变量,将混合离散优化问题min f(x)s,.t.gk(x)≤0k,=12,,…l,x,iL≤xi≤xiU i,=12,,…,m,xm+j∈Dj,Dj=(dj,1,dj,2,…,djq,j)j,=12,,…,n转化为连续变量优化问题min F(x),s.t.xiL≤xi≤xiU i,=1,2,…,m,dj1,≤xm+j≤dj,qjj,=1,2…,n。为了解决标准PSO可能陷入局部最优解而存在早熟收敛的问题,本文构造微粒的邻域结构,利用禁忌搜索(TS)算法具有较强的"爬山"能力的特点,设计了一种兼具搜索惯性又能在搜索时跳出局部最优解转向解空间的其它区域的禁忌微粒群算法(TS-PSO)。求解Rosenbrock’s测试函数和压力管设计问题的数值实验表明,该算法能较好地跳出局部最优,获得全局最优解。
- 张星会白富生
- 关键词：离散变量罚函数微粒群优化禁忌搜索
