精确一维搜索下几种共轭梯度法的分析比较

共轭梯度法是求解无约束非线性规划问题的一种重要方法．针对的几种计算公式。通过几个典型计算实例,对精确一维搜索下所述几种熊的几种计算公式所决定的算法的收敛效果进行比较,分析了它们的数值计算过程、收敛速度及全局收敛性的优劣．     

求解多集分裂可行问题的一种共轭梯度法

基于求解多集分裂可行问题与非线性最优化问题的等价性,考虑Jinling Zhao and Qingzhi Yang在[1]中提出的求解SFP的共轭梯度法和Censor等在[2]中提出的梯度投影法,尝试运用共轭梯度法求解多集分裂可行问题;并且证明了所构造算法的收敛性．提出的新算法克NT求矩阵逆的缺点．初步的数值结果表明新算法对于不同的问题都能够有较快的收敛速度,具有良好的稳定性和可行性,在问题维数增大时表现得越发明显．     

用于多分类问题的最小二乘支持向量分类-回归机

基于支持向量机(SVM)的三分类方法是处理多分类问题的一类方法。提出了最小二乘支持向量分类〖CD*2〗回归机(LSSVCR)算法,通过最小二乘目标函数充分考虑所有样本点对分类的影响,使得训练集中即使有个别样本点被标错类别,对分类结果也不会产生太大的影响,从而提高分类的准确性。该方法能够提高分类的准确率和分类速度,同时算法对于不同类别间样本数目差异较大的情况也有很好的分类效果。数值实验结果表明所提算法是可行的,且与已有的三分类算法相比在分类准确性上平均提高了2.57%,在运算速度上也有了较大的提高。     

Markov链中的转移过程张量与超随机张量

研究了一类特殊张量及其简单性质.从Markov链的转移概率矩阵出发,考虑到多步转移概率矩阵中所存储的信息仅表示从状态i经n步到达状态j的总概率,而无法从中直接读出转移过程途经各状态i1,i2,…,im-1的概率,因此提出了可用张量来存储相应的信息,称之为转移过程张量.在此基础上提出了超随机张量的概念,并根据Chapman-Kolmogorov方程证明了某些转移过程张量即为超随机张量.此外,研究了超随机张量的一些简单性质.     

物流配送及回收混合网络的优化模型

基于混合整数规划的方法,建立了单产品、单周期、有能力限制的产品配送及回收混合物流网络的双层优化设计模型.双层模型从配送、回收方及客户两方的利益考虑,使得在两方相互协调的情况下获得能最大限度的使得两方都满意的选址方案及配送、回收的物流分配.最后,通过具体算例验证了该模型的有效性.