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認(rèn)證信息
認(rèn)證類型:個(gè)人認(rèn)證
認(rèn)證主體:常**(實(shí)名認(rèn)證)
IP屬地:河北
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1、全局最優(yōu)化理論和方法廣泛應(yīng)用于各個(gè)學(xué)科,它對(duì)決策問題的最優(yōu)選擇進(jìn)行討論,構(gòu)造計(jì)算方法以便尋求到最優(yōu)解,同時(shí)研究這些方法的理論性質(zhì)與實(shí)際計(jì)算表現(xiàn)。由于自然科學(xué),經(jīng)濟(jì)和工程學(xué)的很多問題都可歸結(jié)為全局最優(yōu)化問題,所以全局最優(yōu)化在近些年已成為國內(nèi)外優(yōu)化專家和同行學(xué)者的研究熱點(diǎn)之一。隨著計(jì)算機(jī)的高速發(fā)展與最優(yōu)化工作者的努力,全局最優(yōu)化的理論和方法均有了極大提高。同時(shí)產(chǎn)生了許多算法如:積分水平集法、變換函數(shù)方法及本文主要研究的填充函數(shù)方法(常用的一
2、種輔助函數(shù)法)等算法。目前全局最優(yōu)化已成為最優(yōu)化學(xué)科領(lǐng)域中一個(gè)獨(dú)立的研究方向。填充函數(shù)方法的基本思路是:首先用已有的求局部極小點(diǎn)的成熟算法(如梯度法、擬牛頓法等)找到目標(biāo)函數(shù)的一個(gè)局部極小點(diǎn)(本文用的是MATLAB中的fminsearch函數(shù)),在這個(gè)局部極小點(diǎn)處構(gòu)造一個(gè)填充函數(shù),極小化這個(gè)填充函數(shù)來尋找目標(biāo)函數(shù)的另一個(gè)更好的局部極小點(diǎn),然后在這個(gè)更好的局部極小點(diǎn)處再構(gòu)造新的填充函數(shù),再利用新的填充函數(shù)尋找目標(biāo)函數(shù)的更好的局部極小點(diǎn)。兩
3、個(gè)階段輪流進(jìn)行直到找不到更好的局部極小點(diǎn)為止,最后找到的局部極小點(diǎn)被看作目標(biāo)函數(shù)的近似全局最優(yōu)解。填充函數(shù)方法只需要應(yīng)用已經(jīng)成熟的局部極小化算法,而且這些算法一般程序都會(huì)自帶,因此受到理論以及實(shí)際工作者的歡迎。 本研究分為四個(gè)部分:第一章介紹了了最優(yōu)化的一些基本知識(shí)和優(yōu)化理論的一些常用算法,重點(diǎn)講述了輔助函數(shù)方法里面填充函數(shù)方法,填充函數(shù)方法的基本思想,最后總結(jié)了一些已有的填充函數(shù)定義及其對(duì)應(yīng)的填充函數(shù)形式。第二章根據(jù)文獻(xiàn)[2
4、2]中填充函數(shù)的定義,提出了一類新的填充函數(shù)形式并證明了其填充函數(shù)的性質(zhì),按照文獻(xiàn)[37]中提出的算法給出了相應(yīng)的數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果,數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果表明所給出的填充函數(shù)形式是正確的,算法也是可行和有效的。第三章在填充函數(shù)形式基礎(chǔ)上進(jìn)行了拓展,并證明了這類填充函數(shù)形式滿足文獻(xiàn)[38]所定義的填充函數(shù)的性質(zhì),接著進(jìn)一步提出了相應(yīng)的填充函數(shù)的算法且用數(shù)值試驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證,數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果表明我們構(gòu)造的填充函數(shù)形式是正確的,根據(jù)這類填充函數(shù)形式提出的算法也是
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