

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、近年來,帶有線性約束的可分凸優(yōu)化問題廣泛出現(xiàn)在工程、管理等眾多領(lǐng)域,如何對(duì)這類帶線性約束的可分凸優(yōu)化問題進(jìn)行求解,引起了眾多學(xué)者們的關(guān)注.對(duì)于此類問題,當(dāng)可分離變量個(gè)數(shù)超過兩個(gè)時(shí),交替方向法的直接推廣應(yīng)用在理論上并不一定能保證其收斂性.因此,研究者們?cè)诮惶娣较蚍ǖ幕A(chǔ)上提出了一些其他的求解方法,比如預(yù)測(cè)-校正算法.本文主要研究帶有三個(gè)可分離變量的線性約束可分凸優(yōu)化問題的求解,在預(yù)測(cè)-校正算法的框架下,給出三種新的算法對(duì)問題進(jìn)行求解.論文
2、證明了提出的三種算法的收斂性,并用數(shù)值算例說明了算法的有效性.
論文的內(nèi)容安排如下:
第一章介紹了關(guān)于線性約束可分凸優(yōu)化問題的研究背景及問題的求解現(xiàn)狀,并給出了論文的主要結(jié)構(gòu)內(nèi)容.
第二章簡(jiǎn)要介紹了一些論文所涉及的相關(guān)知識(shí),包括一些符號(hào)、定義和定理等.
第三章在已有的預(yù)測(cè)-校正算法文章的啟發(fā)下,提出新的部分并行預(yù)測(cè)-校正算法,并證明了算法的收斂性,最后通過觀察分析數(shù)值算例結(jié)果,表明算法的有效性.<
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 1839.求解可分凸優(yōu)化問題的帶預(yù)校正步的分解方法
- 大規(guī)模凸規(guī)劃問題的預(yù)測(cè)校正算法.pdf
- 解可分離凸優(yōu)化問題的兩種算法研究.pdf
- 各種優(yōu)化算法求解函數(shù)優(yōu)化問題
- 各種優(yōu)化算法求解函數(shù)優(yōu)化問題
- 各種優(yōu)化算法求解函數(shù)優(yōu)化問題
- 求解全局優(yōu)化問題的眺望算法.pdf
- 非凸優(yōu)化問題的全局優(yōu)化算法.pdf
- 求解幾類復(fù)雜優(yōu)化問題的進(jìn)化算法.pdf
- 求解連續(xù)優(yōu)化問題的混合蛙跳算法研究.pdf
- 求解眾目標(biāo)優(yōu)化問題的演化算法研究.pdf
- 求解凸集約束問題的GLP投影算法的改進(jìn).pdf
- 12623.對(duì)一類線性等式約束的三塊可分凸優(yōu)化問題算法的研究
- 求解全局優(yōu)化問題的進(jìn)化算法集成研究.pdf
- 實(shí)數(shù)遺傳算法求解優(yōu)化問題研究.pdf
- 求解復(fù)雜優(yōu)化問題的差分演化算法研究.pdf
- 求解約束優(yōu)化問題的遺傳算法研究.pdf
- 求解函數(shù)優(yōu)化問題的遺傳算法設(shè)計(jì)研究.pdf
- 求解約束優(yōu)化問題的差分進(jìn)化算法.pdf
- 求解等圓Packing問題的快速優(yōu)化算法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論