求无约束极小值的变尺度法

在最优化问题中有的不受约束条件限制，称为无约束最优化问题；但大多数最优化问题，往往受到各种因素的制约，称为约束最优化问题。由于约束最优化问题，大都可通过不同途径化为无约束问题来求解，所以，无约束最优化方法，是解决约束最优化问题的基础。无约束最优化方法大体上可分为两类：一类是直接法，即直接由目标函数求最优解的方法，另一类是间接法，即通过使用函数的导数求最优解，有时还要根据海森矩阵（由若干个二阶偏导数按一定排列所组成的矩阵）所提供的信息而构成各种方法，这些方法统称为梯度法。一般来说，无约束最优化问题…     

最优化方法及其在计算机图形学中的应用

最优化方法是对极值问题进行数值分析的有效手段，它在计算机图形学中已获得广泛应用。本文概述了最优化方法并简要介绍了最优化方法在计算机图形学中已有的若干应用，阐述了作者把最优化方法用于限时计算和限时图形绘制所做的研究工作     

有源校正网络的优化设计

利用最优化理论对电子线路进行计算机辅助设计的方法已广泛应用。本文用无约束最优化理论中的最速下降法对有源正网络进行优化设计。电子线路的最优化设计,是利用最优化理论和计算机,对电子线路进行辅助设计。其特点是设计周期短,质量高,同时具有普遍性。本文对常用的有源校正网络,利用无约束最优化理论中的最速下降法进行优化设计,与实验结果一致,这种方法适用于各种有源校正网络的最优化设计。     

最优控制理论及其在视频编码中的应用

介绍了最优控制理论及其求解方法,概述了最优化方法的新进展,通过在视频编码中应用最优化理论解决运动估计问题,验证了最优化理论的效率。     

可扩展的多目标最优化多播路由

提出了一种提高多播可扩展性的新思路——将多播可扩展性作为一个最优化目标引入到多播路由算法的设计中,采用多目标最优化路由算法,提高现有多播可扩展性方法的效率.采用多目标最优化路由设计方法对AM(aggregated multicasc)和DTM(dynamic tunnel multicast)两种方法进行改进,给出了相应的最优化目标、启发式多目标最优化多播路由算法和多目标最优化多播路由遗传算法.对于AM方法,使用该算法可以有效地减少汇聚多播树的数量;对于DTM方法,使用该算法可以有效地增加非分枝节点的数量,减少多播状态.     

基于分段求解法的电力生产最优化模型分析

针对发电机使用的非线性最优化问题，通过对用户耗电数据进行初步分析和处理后，应用普遍的分段思想以及最优化思想，建立了二次规划模型。运用最优化算法，使每个时间段使用的发电机数量最少，以达到提高效率、降低成本的目的。     

非线性约束最优化并行算法综述

(一)引 言 随着并行计算机的迅速发展,最优化并行算法的研究,近十几年来有了较大的进展.尤其在无约束最优化并行算法的研究上,已获得令人鼓舞的成绩.在文献中,我们已对无约束最优化并行算法作了介绍.至于约束最优化并行算法研究,由于难度大,真正有效发展只是近几年的事.而把约束最优化并行算法用来解决实践问题为数更少,最早在实践的应用上取得成效,首推M.DAYDE.他在1985年中利用可分约束规划的并行算法,求出结构设计的最佳设计方案.     

最优化波形在MC-DS-CDMA系统中的应用研究

通过对MC-DS-CDMA系统中多址干扰(MAI)的研究,提出了运用最优化波形结合最优化载波间距来减小系统多址干扰的方法。理论分析结果表明,可以用多项式替代法来同时最优化波形和载波间距。仿真结果表明,该方法降低了系统中的多址干扰和误比特率,改善了MC-DS-CDMA系统的性能。     

一种改进的最优化流控模型*

在前人提出的最优化流控模型的基础上,采用非线性优化理论中的DFP算法计算链路价格,提出了一种改进的最优化流控模型。     

遗传模拟退火算法在EXCEL上的编程实现

针对遗传算法和模拟退火算法的互补特点,提出用遗传模拟退火算法来求解最优化问题。使用Excel的VBA语言来编程实现该算法,将遗传模拟退火算法与Excel的数据处理相结合,方便用户在Excel上建立模型,解决最优化问题。最后给出一个实例,运行结果证实了遗传模拟退火算法在求解最优化问题上优于遗传算法。     

基于改进微粒群优化的学习路径优化控制方法

对学生学习的路径控制在智能化教学系统中是一个重要的问题。该文以知识空间理论为基础建立了学习状态空间,通过改进的微粒群算法对该学习状态空间的学习路径进行最优化控制,并利用死亡惩罚函数法把约束最优化学习路径问题转化成了无约束的最优化学习路径控制问题,引入交换子和交换序的概念对微粒群算法进行改进。在结果分析中,通过动态参数法,即动态变化交换子保留概率的方法提高微粒群的收敛效果,达到了最优化学习路径控制的目的。     

最优化波形在MC—DS—CDMA系统中的应用研究

通过对MC—DS—CDMA系统中多址干扰（MAI）的研究,提出了运用最优化波形结合最优化载波间距来减小系统多址干扰的方法。理论分析结果表明,可以用多项式替代法来同时最优化波形和载波间距。仿真结果表明,该方法降低了系统中的多址干扰和误比特率,改善了MC—DS—CDMA系统的性能。     

带约束多目标最优化问题的一种新的进化算法

1 引言多目标最优化问题在科学技术、经济管理等领域大量存在,进化算法一次运算可望求出多目标最优化的许多有效解的特性,引起众多学者的研究兴趣。目前,仅在网址:www.la-nia.mx/～ccoello//emoo/emoobib.html上就可查到近千篇多目标进化算法方面的文献。最近几年出现的多目标进化算法,绝大多数都是研究无约束多目标最优化问题(例如见文[1,2]),而实际问题中遇到的多目标最优化往往都带有约束条件,因而处理约束就是解决现实问题的关键。正如Kalyan-moy Deb等学者在文[3]中指出:“研究者是该把注意力集中在解决约束多目标最优化问题的时候了”。     

支持局部最优化匹配的近似子串查询算法

基于编辑距离的字符串近似查询算法一般是先给定阈值k,然后计算那些与查询串的编辑距离小于或等于k的结果。但是对于近似子串查询,结果中有很多是交叠的,并且是无意义的,于是提出了一种局部最优化匹配的概念,只计算那些符合阈值条件,并且是局部最优的结果,这样不仅避免了结果的交叠,而且极大节省了时间开销。给出了支持局部最优化匹配的近似子串查询的定义,相应提出了一种基于gram索引的局部最优化近似子串查询算法,分析了子串近似匹配过程中的规律,研究了基于局部最优化匹配的边界限定和过滤策略,给出了一种过滤优化的局部最优化近似子串查询算法,提高了查询效率。     

基于HSDPA混合群集智能算法的多用户调度

传统的基于粒子群最优化的混合启发式算法和模拟退火算法往往以牺牲解的质量或者求解速度来实现有效的调度,为了解决这一问题,提出了一种基于高速下行分组接入（HSDPA）标准的混合群集智能算法。首先假定HSDPA标准所指定的是现实性不完善的信道状态信息（CSI）反馈,并以有限集合的形式存在于信道指示符（CQI）中;接着在最优化过程中,利用模拟退火算法和粒子群最优化算法各自的优点设计混合群集智能算法;最后利用混合算法进行数据处理,得到最优解的同时降低了复杂度,从而实现提升系统通量,达到调度最优化的目的。实验结果表明,与传统的基于粒子群最优化的算法相比,所提的混合算法取得了更好的调度效果。     

遗传模拟退火算法在MATLAB上的编程实现

遗传算法和模拟退火算法均为启发式搜索算法,结构互补,可将两者结合,使用遗传模拟退火算法来求解最优化问题。使用MATLAB语言来编程实现该算法,将遗传模拟退火算法与MATLAB强大的数据处理相结合,方便用户在MATLAB上建立模型,解决最优化问题。最后给出一个实例,运行结果证实了遗传模拟退火算法在求解最优化问题上优于单一的遗传算法。     

最优化凸分组在目标检测中的应用研究

针对不同场景下静态图像中单目标的检测问题,结合自然界各个目标特有的凸属性特点,提出了一种基于最优化凸分组的目标检测方法。比较系统地论述了最优化凸分组的基本原理,介绍了详细的实现过程,主要包括Canny边缘检测参数的设置、基于边缘点的线段拟合、凸分组中凸多边形的构造以及最优化凸多边形的判定。实验结果表明,该方法对任意场景下的单目标检出率和检测准确性良好,结合目标凸属性的最优化判定方式具有检出速度快,且不受机器学习中的样本数据影响的特点,具有很好的普遍适应性。     

无约束最优化问题的BFGS松弛异步并行算法

为解决大规模非线性最优化问题的串行求解速度慢的问题,提出应用松弛异步并行算法求解无约束最优化问题。根据无约束最优化问题的BFGS串行算法,在PC机群环境下将其并行化。利用CHOLESKY方法分解系数为对称正定矩阵的线性方程组,运用无序松弛异步并行方法求解解向量和Wolfe-Powell非线性搜索步长,并行求解BFGS修正公式,构建BFGS松弛异步并行算法,并对算法的时间复杂性、加速比进行分析。在PC机群的实验结果表明,该算法提高了无约束最优化问题的求解速度且负载均衡,算法具有线性加速比。     

智能交通在城市交叉口控制的应用

当前路口的信号灯控制算法大都还是研究单个路口的信号控制情况,但是单个路口的最优化之和并不代表整个城市交通控制的最优化,而必须对城市交叉口的上下游进行一体控制,实现整体交通流量的最优化。本文通过对上游相邻多个路口进行监测,结合历史数据进行建模,从而制定下游路口的信号灯方案,以保证车流能以最少的时间通过相邻的几个路口。     

最优化电路设计的仿真分析方法

本文提出了一种电路最优化仿真设计的新方法，即将PSpice的参数扫描分析和优化设计分析相结合起来对电路进行最优化仿真设计，并结合一个带通滤波器电路，阐述了该仿真分析方法的具体实施步骤，最后给出了滤波器电路最优化设计的仿真分析结果，其结果完全符合理论分析设计值的要求，说明该方法在电路的最优化设计中具有很高的实用价值。