非線性優(yōu)化問題的QP-free及廣義梯度投影算法研究
發(fā)布時間:2017-09-26 18:37
本文關(guān)鍵詞:非線性優(yōu)化問題的QP-free及廣義梯度投影算法研究
更多相關(guān)文章: 非線性優(yōu)化 不等式約束優(yōu)化 極大極小問題 QP-free算法 廣義梯度投影算法 全局收斂性 強(qiáng)收斂性
【摘要】:本論文的研究對象為非線性不等式約束優(yōu)化和極大極小優(yōu)化問題.最優(yōu)化是運(yùn)籌學(xué)與控制論學(xué)科十分重要的分支,廣泛應(yīng)用于國民經(jīng)濟(jì)規(guī)劃、生產(chǎn)經(jīng)營管理、工程設(shè)計、交通運(yùn)輸和國防建設(shè)等重要領(lǐng)域.最優(yōu)化研究的核心問題是各類優(yōu)化模型的理論及相應(yīng)快速有效的數(shù)值算法,其研究在國內(nèi)外一直非;钴S.非線性極大極小優(yōu)化問題是非線性規(guī)劃中的一類非常重要的特殊優(yōu)化問題,一方面,極大極小問題在非線性規(guī)劃及其他數(shù)學(xué)問題中有很多基礎(chǔ)性的應(yīng)用;另一方面,極大極小優(yōu)化在工程設(shè)計、最優(yōu)控制、金融管理、能源與環(huán)境等諸多實際應(yīng)用問題中有著廣泛的應(yīng)用.而且隨著現(xiàn)代科技的快速發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的到來,相應(yīng)問題的規(guī)模會越來越大.為此,建立中大型規(guī)模的極大極小優(yōu)化問題的高效、穩(wěn)定算法具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值.本論文的研究工作可以分為四個部分:第二章提出了求解非線性不等式約束優(yōu)化問題的一個可行QP-free算法.算法在每次迭代中,可行下降方向通過求解兩個具有相同系數(shù)矩陣的線性方程組產(chǎn)生,系數(shù)矩陣右下角子矩陣為零矩陣,具有較好的稀疏性.在較為溫和的條件下,該算法具有全局收斂性和強(qiáng)收斂性.數(shù)值試驗表明算法是有效的.在第三章中,結(jié)合強(qiáng)次可行方向法和工作集技術(shù),提出了求解非線性不等式約束優(yōu)化問題的一個強(qiáng)次可行QP-free算法,算法的初始點可任意選取.算法在每次迭代中,組合求解兩個具有相同系數(shù)矩陣線性方程組的方向來獲得主搜索方向,系數(shù)矩陣右下角子矩陣為非零對角陣,且減弱了近似Hessian矩陣的正定假設(shè)條件.在相對較弱的假設(shè)條件下,該算法不僅具有全局收斂和強(qiáng)收斂性,而且能確保迭代點列有限步落入可行域.最后,大量的數(shù)值試驗表明了算法是有效的.在第四章中,結(jié)合廣義梯度投影方法和近似積極集技術(shù),給出了求解無約束極大極小問題的-廣義梯度投影算法.基于無約束極大極小問題的穩(wěn)定點條件,給出了一個新的最優(yōu)識別函數(shù).巧妙地構(gòu)造了下降的搜索方向,其由一個-廣義梯度投影公式獲得,可減少大量的計算成本.在較為溫和的假設(shè)條件下,算法具有全局收斂性和強(qiáng)收斂性.最后,對算法進(jìn)行了初步的數(shù)值試驗,其結(jié)果表明該算法是有效的.第五章考慮了不等式約束極大極小優(yōu)化問題,基于原問題的穩(wěn)定點條件,既不需要指數(shù)光滑化函數(shù),也不要等價約束光滑化,提出了求解極大極小問題的一個可行QP-free算法.借助于一個新的更緊工作集,給出了新的系數(shù)矩陣右下角子矩陣構(gòu)造技術(shù),這可避免計算量較大的轉(zhuǎn)軸運(yùn)算,同時使得系數(shù)矩陣具有較好的稀疏性.算法在每一次迭代中,通過求解兩個相同系數(shù)矩陣的線性方程組來獲得搜索方向.在較為溫和的假設(shè)條件下,該算法具有全局收斂性和強(qiáng)收斂性.最后,初步的數(shù)值試驗驗證了算法的有效性.第六章概括總結(jié)了本文的主要研究工作和成果,展望了有待進(jìn)一步深入開展的幾個研究工作.
【關(guān)鍵詞】:非線性優(yōu)化 不等式約束優(yōu)化 極大極小問題 QP-free算法 廣義梯度投影算法 全局收斂性 強(qiáng)收斂性
【學(xué)位授予單位】:上海大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:O224
【目錄】:
- 摘要6-8
- Abstract8-13
- 第一章 緒論13-27
- 1.1 研究背景及意義13-15
- 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀與發(fā)展15-20
- 1.2.1 非線性不等式約束優(yōu)化問題QP-free算法研究現(xiàn)狀15-17
- 1.2.2 非線性優(yōu)化問題梯度投影法研究現(xiàn)狀17-18
- 1.2.3 非線性極大極小優(yōu)化問題研究現(xiàn)狀18-20
- 1.3 本文的主要工作概述及創(chuàng)新20-22
- 1.4 非線性優(yōu)化問題基本理論及符號22-27
- 第二章 不等式約束優(yōu)化問題一個可行QP-free算法27-41
- 2.1 引言27-28
- 2.2 算法描述28-34
- 2.3 收斂性分析34-38
- 2.4 數(shù)值試驗38-40
- 2.5 小結(jié)40-41
- 第三章 不等式約束優(yōu)化問題一個強(qiáng)次可行QP-free算法41-72
- 3.1 引言41-42
- 3.2 算法描述42-50
- 3.3 全局收斂性50-55
- 3.4 強(qiáng)收斂性55-58
- 3.5 數(shù)值試驗58-71
- 3.6 小結(jié)71-72
- 第四章 無約束極大極小問題一個-廣義梯度投影算法72-84
- 4.1 引言72-73
- 4.2 算法設(shè)計73-77
- 4.3 收斂性分析77-80
- 4.4 數(shù)值試驗80-83
- 4.5 小結(jié)83-84
- 第五章 不等式約束極大極小問題一個可行QP-free算法84-104
- 5.1 引言84-85
- 5.2 算法描述85-92
- 5.3 全局收斂性92-97
- 5.4 強(qiáng)收斂性97-99
- 5.5 數(shù)值試驗99-103
- 5.6 小結(jié)103-104
- 第六章 總結(jié)與展望104-106
- 6.1 本文工作總結(jié)104-105
- 6.2 研究工作展望105-106
- 附錄106-113
- 參考文獻(xiàn)113-126
- 作者在攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表及完成的科研論文126-127
- 作者在攻讀博士學(xué)位期間參加的科研項目127-128
- 致謝128
【參考文獻(xiàn)】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條
1 Zhi Bin ZHU;Jin Bao JIAN;;An Improved Feasible QP-free Algorithm for Inequality Constrained Optimization[J];Acta Mathematica Sinica;2012年12期
,本文編號:925106
本文鏈接:http://www.sikaile.net/shoufeilunwen/jckxbs/925106.html
最近更新
教材專著