具有精确线性搜索的改进共轭梯度法

其中g_k=f(x_k),β_k为参数.β_k的不同选法形成了各种共轭梯度法,其中Fletcher-Reeves法(简记为FR法)是理论较完整的一个方法,对水平集有界的二阶连续可微函数,Powell和Baali分别在精确和不精确线搜索下证明了其全局收敛性.Polak-Ribiere法     

求解场问题的一种新算法

基于文（１）（２），本文给出了一种计算场问题的新算法－拓扑有限元Ｇｉｖｅｎｓ算法，该方法利用了拓扑有限元的特性及快速Ｇｉｖｅｎｓ变换。算例结果与实验吻合很好。     

中国营养平衡米及其配膳微量元素NSF研究

报道了营养平衡米和普通籼米的微量元素含量和ＮＳＦ值。并将营养平衡米配膳和籼米配膳的ＮＳＦ值进行了比较。结果表明,每５００ｇ营养平衡米Ｚｎ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｍｎ、Ｓｅ的含量分别为１９．１０、３．７５、８．６５、１３．２５、０．０７ｍｇ,高于同量籼米的８．００、１．５０、２．５０、５．１０、０．０３ｍｇ;ＮＳＦ值分别为１２７、１８８、４８、５３０、１４０,高于籼米的５３、７５、１４、２０４、６０。营养平衡     

无约束优化的两个并行直接法

无约束优化的两个并行直接法王宇平，游兆永（西安电子科技大学应用数学系，西安７１００７１）（西安交通大学应用数学研究中心，西安７１００４９）１共轭度的定义及提高共轭度的方法Ｐｏｗｅｌｌ法是直接法中最有效的方法之一，每次迭代它都由（ｎ十１）个串行一维搜索...     

关于一类遗传算法收敛速度的研究

遗传算法收敛速度的研究是进化计算领域中一个复杂而重要的问题,但是有关收敛速度的研究结果还相对较少．目前有关遗传算法的收敛速度的结果可分为两类,一类是利用Doeblin条件来估计,但其结论中含有需要进一步估计的常量;另一类是利用状态转移矩阵的特征值来估计,然而同样需要进一步恰当地估计特征值的大小．本文首先给出一类遗传算法的框架,讨论了其全局收敛性,并且利用马尔可夫链的性质,估计了这类遗传算法的收敛速度．     

广义非线性最小二乘问题的两个新方法

1．引言讨论如下的广义非线性最小二乘问题其中为常数（i＝1~m），W由于此问题的特殊形式，将此问题转化为如下两个子问题进行求解比较有效[1]子问题1．对每一固定的X，解得子问题2。对子问题1的解，解对两个子问题的求解，[1]中给出了一种有效的方法。然而在两个子问题的已有求解方法中，关于方法收敛速度的讨论非常少见，本文给出了求解这两个子问题的两个算法，并证明了算法的超线性收敛性．为书写简单，以下约定：一个符号在（，L）处的值略去（，L），如V‘F＝＊‘列X，L）等·一个具有上标k和＊的符号分别表示其在（x‘，t‘）和…     

一种基于进化算法的非线性两层规划的快速全局优化方法

由于非线性两层规划具有非凸性、NP-难等计算困难，高效的算法并不多见。本文设计了一种新的进化算法，基于此进化算法提出了求解带有一重或多重下层的非线性两层规划的高效算法。该算法充分利用两层规划的结构特点。最后，给出了六个不同类型的算例，数值结果表明，本算法是快速和有效的。     

双层规划问题基于对偶理论的遗传算法

针对下层为线性规划的非线性双层规划问题，提出了一种基于下层对偶理论的遗传算法。首先利用下层对偶问题可行域的极点对上层变量的取值域进行划分，使得每一个划分区域对应一个极点。根据原一对偶问题最优解的关系，确定每个划分区域对应的下层最优解。其次利用罚函数方法处理了上层约束，设计了一个依赖于种群变化的动态罚因子。对20个测试问题的数值结果表明，所提出的算法是可行有效的。     

新的全局收敛的混合共轭梯度法

新的全局收敛的混合共轭梯度法王宇平（西安电子科技大学应用数学系，西安７１００７１）游兆永（西安交通大学应用数学研究中心，西安７１００４９）一、前言对于无约束最优化问题共轭梯度法是通过如下的迭代序列来逼近ｆ（ｘ）的极小点，其中Ｓｋ为第ｋ次迭代的搜索方向...     

一种新的直接搜索法及其收敛性

本文中的算法利用了差商和强迫矩阵正定的Cholesky 分解算法,设f(x)和~2f(x)分别为f(x)的梯度和Hessian矩阵,分别简记为f和~2f.用△f(x,s)和△~2f(x,s)分别表示f和~2f的近似,分别简记为△f和△~2f.当x=x~k,s=s_k时,它们分别简记为f~k、~2f~k、△f~k和△~2f~k.下面给出△f、△~f和强迫矩阵正定的Cholesky分解算法.