导读:本文包含了约束约束非线性规划论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:极值,算法,模型,方法,区间,自适应,函数。
约束约束非线性规划论文文献综述
朱会霞,李微微,李彤煜,刘凤超,张彩虹[1]（2019）在《区间自适应遗传算法优化无约束非线性规划问题》一文中研究指出针对无约束非线性规划传统优化方法存在的问题,将区间自适应遗传算法引入无约束非线性规划优化中,算法可以利用当前进化信息,自适应移动搜索区间,找到全局最优解,故可缩短搜索区间长度,提高编码精度,降低算法计算量,解决了传统遗传算法处理优化问题时,给定区间必须包含最优解这一问题,这也是本算法有别于其他优化算法的独特优势,为某些最优解所在区间难以估计的无约束非线性规划问题的优化提供了一条有效可行的途径.系统阐述了区间自适应遗传算法的原理,给出了算法优化无约束非线性规划问题的步骤,以MatlabR2016b仿真方式对算法进行了实例测试,结果表明,方法是一种计算稳定、正确、有效、可靠实用的无约束非线性规划优化方法.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年04期）
任慧君,王琛[2]（2018）在《翻译决策的非线性规划启示和约束模型的构建》一文中研究指出文章分析翻译过程决策机制的非线性特征,尝试在其贯穿性、不确定性和随机性的基础上借鉴非线性规划方法,建立起决策机制的约束模型。遵循提出追求目标、给出价值标准、寻求限制条件和确定供选方案四个要点,找出符合翻译约束条件g(x)的最佳选项x,实现译文文本与原文文本误差最小值minf(x),为科技文本的翻译提供一种新思路。(本文来源于《九江学院学报(社会科学版)》期刊2018年04期）
王鑫,彭定涛,周倩[3]（2018）在《一类稀疏约束非线性规划的约束规格》一文中研究指出研究一类带有闭凸集约束的稀疏约束非线性规划问题,这类问题在变量选择、模式识别、投资组合等领域具有广泛的应用.首先引进了限制性Slater约束规格的概念,证明了该约束规格强于限制性M-F约束规格,然后在此约束规格成立的条件下,分析了其局部最优解成立的充分和必要条件.最后,对约束集合的两种具体形式,指出限制性Slater约束规格必满足,并给出了一阶必要性条件的具体表达形式.(本文来源于《经济数学》期刊2018年01期）
李杰,刘兆鹏,苏婷[4]（2016）在《非线性规划约束极值问题求解方法与应用》一文中研究指出简要介绍了非线性规划的概念及非线性规划模型相关概念,研究了非线性规划约束极值问题常见的求解方法 Lagrange乘数法与罚函数法具体的运算方法与步骤,并透过具体的实例进行阐述论证。(本文来源于《洛阳理工学院学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
李杰,刘兆鹏,费时龙,苏婷[5]（2016）在《非线性规划约束问题求解方法及其应用》一文中研究指出非线性规划于20世纪50年代形成,近几十年里迅速发展,已经在经济、军事及工程等领域有着广泛的应用。文章一方面,简要介绍了非线性规划的概念及非线性规划的模型相关概念;另一方面,研究了非线性规划约束极值问题常见的求解方法 Lagrange乘数法与可行方向法具体的运算方法与步骤,并通过具体的实例阐述论证。(本文来源于《绥化学院学报》期刊2016年11期）
张婷[6]（2016）在《解不等式约束非线性规划的无法锥同伦方法》一文中研究指出同伦方法是解非线性规划的有效方法之一,在严格可行域非空有界、正线性独立约束规范以及法锥条件下,对于可行域中几乎所有的初始点,可以证明该类方法的全局收敛性.在这叁类收敛性条件中,第二类等价于Mangasarian-Fromovitz约束规范,因此前两类条件是解非线性规划的基本条件,而法锥条件是凸性条件的一种推广.本文首先简要介绍了非线性规划的背景和一些求解方法及本文的主要工作,并证明了正线性独立约束规范与Mangasarian-Fromovitz约束规范的等价性.其次介绍了解不等式约束非线性规划同伦方法的四种典型的法锥条件,及其对应的同伦映射和全局收敛性.再次通过推理证明及列举反例的形式,首次明确了解不等式约束非线性规划的四种典型法锥条件间的相互关系.最后在已有同伦方法的基础上,通过构造一类满足一定条件的辅助映射—保范映射,给出了无法锥同伦方法,仅需在严格可行域非空有界和正线性独立约束规范的条件下,建立了该方法的全局收敛性.本文给出的同伦方法的全局收敛性不需要任何形式的法锥条件,因此其全局收敛性条件较弱.此外,对一般的不等式约束非线性规划,本文给出了一种保范映射的一般性的构造方法.(本文来源于《山西师范大学》期刊2016-03-20）
陈丹丹[7]（2014）在《多准则多约束水平非线性规划理论及应用研究》一文中研究指出在科学研究、开发规划、生产设计和管理决策等过程中,很多具体问题都可以归纳为优化问题。在现实生活当中,这些优化问题往往涉及多个目标,这些目标之间相互制约,甚至相互矛盾,很难同时达到最优。此外,在经济决策中,常常要面临经济活力水平的波动,在制定群决策时,涉及到不同决策者对资源效率水平持有不同的偏好,这些都决定了优化问题必须要考虑多个离散的资源效率水平的情况。综合考虑这两个方面,形成了多准则多约束水平规划的理论。多准则多约束水平线性规划的理论及应用已有较为充分的研究,本文针对现实世界中普遍存在的非线性现象进行研究,建立多准则多约束水平非线性规划模型,并就此展开研究,通过数值实验和生产实例证明了其正确性和有效性。本文既具有理论上的重要意义,又可为社会生产实践提供更为有效、科学的指导。主要工作和研究成果概括如下：1.适应油田开发的复杂系统,建立了多准则多约束水平非线性规划新模型从制定油田开发规划的实际出发,利用油田开发规划、数学建模、多准则多约束水平线性规划和非线性规划的理论和方法,拓展了一种更加符合油田开发规律的多准则多约束水平非线性规划新模型。此模型更符合油田开发系统具有的非线性、时变性和不确定性的现实特性,而且所得方案既能从整体上反馈给决策者产量分配优化的综合信息,也能提供给决策者处理油田开采的资源约束水平发生变化时的应急规划方案,克服了现有油田产量分配规划模型的不足。2.创新地建立了一套多准则多约束水平非线性规划的理论由1中所建立的模型出发,建立了一般的多准则多约束水平非线性规划的理论和方法,研究其与原有的多准则非线性规划、多准则多约束水平线性规划等的理论扩展关系,定义了多准则多约束水平非线性规划的解,并考察了这种解集的若干性质,提供了一种特殊模型的最优性充分必要条件。3.探讨了叁种特殊的多准则多约束水平非线性规划模型在多准则多约束水平非线性规划的一般理论的基础上,分别探讨了目标函数和约束函数均为凸函数的模型、具有线性约束和凸函数目标函数的模型以及包含特殊的非线性关联关系的模型,提供了相应的解法及其MATLAB编程实现,并对各类模型进行了数值实验或者将其应用于油田开发规划中,验证了模型和算法的有效性。(本文来源于《西南石油大学》期刊2014-06-01）
刘杰,王宇平[8]（2013）在《约束非线性规划问题的辅助函数算法》一文中研究指出研究有不等式约束的非线性规划问题,构造了一种新的两阶段算法:(1)利用传统优化方法求出原问题的一个局部极小点x*;(2)基于当前局部极小点和"准"罚函数的思想构造了一个辅助函数,该辅助函数连续可微、有界并且是凸的,该函数的局部极小点y*很容易求得,并且y*位于比x*更低的盆域中,从而y*可以作为第一阶段中的初始点,从而找到另一个更好的局部极小点.两个阶段不断循环,只要原问题具有有限个局部极小点,就可以找到它的全局极小点.为了测试算法的性能,对几个测试问题进行了求解.结果表明算法有效的,可以快捷的跳出局部极小点达到全局极小点.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2013年07期）
隋允康,王晓光[9]（2013）在《非线性规划按K-S函数凝聚为单个约束的解法》一文中研究指出为了减少求解非线性规划约束数目太多的巨大计算量,采用K-S函数将非线性规划问题化为只有1个约束条件,按等式约束拉格朗日乘子法得到鞍点条件,利用泰勒公式展开得到近似方程求解非线性规划,迭代求解算例表明该解法具有应用价值.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2013年07期）
智登奎[10]（2013）在《基于遗传算法非线性规划的约束广义预测控制》一文中研究指出预测控制是20世纪70年代产生的一类新型计算机控制算法。经过30多年的发展,预测控制理论和实践发展都取得了丰硕的成果,形成了具有滚动优化特色,能够解决不确定性系统稳定和鲁棒性强的设计理论体系。广义预测控制(GPC)在自适应控制和预测控制研究基础上发展起来控制方法。该算法是一种鲁棒性强、能够有效地克服系统滞后、可应用于开环不稳定非最小相位系统的先进控制算法。然而,传统的GPC算法没有考虑到工业过程对控制作用的约束要求。如果在广义预测控制中考虑约束,势必会对控制量求解带来难度,影响了广义预测控制的性能。通常状况下,求解有约束的广义预测控制器是一个优化问题,应用传统算法来求解变得很难,而且计算量大。因此,为了解决广义预测控制出现的这种问题,需要寻找其他的优化方法。遗传算法(GA)是在生物遗传机理和自然选择基础上,应用数学方法模拟自然进化建立数学模型,并且能够处理复杂问题的优化方法。由于遗传算法不受问题性质、优化准则形式等因素的限制,而且目标函数在适应度和概率大小引导下进行全局搜索,能够有效的处理带约束的优化问题。非线性规划也是一种优化理论和方法,主要研究极值问题和约束极值问题的理论和算法。但是GA也有其局限性,比如早熟收敛的问题,局部搜索能力弱。还有就是群体规模对遗传算法的优化性能也有较大影响。种群规模小可能会导致种群单一化,群体进化过程很快结束,当种群规模取值较大时将导致计算量增加,计算效率下降。本文针对有约束广义预测控制,在遗传算法的基础上结合非线性规划算法来弥补这些不足。由于非线性规划局部搜索能力较强,遗传算法全局搜索能力较强,结合两种算法的优势并引入到广义预测控制的滚动寻优过程中并求得最优控制律。通过MATLAB仿真结果验证此结合算法在约束广义预测控制研究中的适用性和有效性,提高了寻优结果的精度和快速性,得到满意的控制效果。最后,本文将基于遗传算法和非线性规划的约束广义预测控制应用于结晶器液位控制中进行实验研究,仿真结果证明该算法有效性。(本文来源于《太原理工大学》期刊2013-05-01）
约束约束非线性规划论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章分析翻译过程决策机制的非线性特征,尝试在其贯穿性、不确定性和随机性的基础上借鉴非线性规划方法,建立起决策机制的约束模型。遵循提出追求目标、给出价值标准、寻求限制条件和确定供选方案四个要点,找出符合翻译约束条件g(x)的最佳选项x,实现译文文本与原文文本误差最小值minf(x),为科技文本的翻译提供一种新思路。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
约束约束非线性规划论文参考文献
[1].朱会霞,李微微,李彤煜,刘凤超,张彩虹.区间自适应遗传算法优化无约束非线性规划问题[J].数学的实践与认识.2019
[2].任慧君,王琛.翻译决策的非线性规划启示和约束模型的构建[J].九江学院学报(社会科学版).2018
[3].王鑫,彭定涛,周倩.一类稀疏约束非线性规划的约束规格[J].经济数学.2018
[4].李杰,刘兆鹏,苏婷.非线性规划约束极值问题求解方法与应用[J].洛阳理工学院学报(自然科学版).2016
[5].李杰,刘兆鹏,费时龙,苏婷.非线性规划约束问题求解方法及其应用[J].绥化学院学报.2016
[6].张婷.解不等式约束非线性规划的无法锥同伦方法[D].山西师范大学.2016
[7].陈丹丹.多准则多约束水平非线性规划理论及应用研究[D].西南石油大学.2014
[8].刘杰,王宇平.约束非线性规划问题的辅助函数算法[J].小型微型计算机系统.2013
[9].隋允康,王晓光.非线性规划按K-S函数凝聚为单个约束的解法[J].北京工业大学学报.2013
[10].智登奎.基于遗传算法非线性规划的约束广义预测控制[D].太原理工大学.2013
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