王磊
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
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- 混合整数拟分离的向量值优化的可分化理论
- 2011年
- 在由相互作用的子系统构成的大规模系统的优化中,许多分层和不分层的分化方法已经提出来。除了一些例外,所有这些方法的性质基本上是启发式的。最近的研究考虑的是一系列称为拟分离的优化问题mins,lf(0)(s)+∑N i=1(s,l(i)),s.t.g(0)(s)≤0,g(i)(s,l(i))≤0,i=1,…,N,已经给出了严格的分解理论,一般足以涵盖许多大型工程的设计问题。与文献[1]中利用可分化方法求解实值的目标函数模型不同,本文将同样用可分化方法求解更一般的目标函数——向量值目标函数,给出了其局部弱Pareto解的必要条件以及全局弱Pareto解的充分必要条件。
- 王磊王磊
- 关键词：混合整数规划
- 增广拉格朗日函数的两种可分化方法之比较被引量：4
- 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。增广拉格朗日松弛方法的主要缺点是由其引入的二次项是不能分离的。为了处理这种增广拉格朗日函数的不可分离性,可将辅助问题原理方法或分块坐标下降方法应用于增广拉格朗日松弛方法。与已有文献中对带有约束条件x-x-=0的优化问题进行这两种可分方法的比较不同,本文对带有更一般的约束条件——线性约束z=Ax的优化问题进行这两种可分化方法的比较;最后给出的两个算例证实了本文的理论分析结果——在处理不可分离的增广拉格朗日函数的时候,在一定条件下,分块坐标下降法往往比辅助问题原则法更快得到最优值。
- 王磊白富生
- 关键词：辅助问题原理
