一类线性多乘积问题的两种分支定界算法

一类线性多乘积问题的两种分支定界算法

论文摘要

线性多乘积问题是一类特殊的非凸优化问题.这类问题存在多个局部最优解但非全局的最优解,增加了问题求解的难度,因而被称为NP-难问题.它广泛应用在金融优化,经济,工程设计,网络流等领域,并且包含一般二次规划、双线性规划和线性0-1规划,因而吸引广大学者的关注,为此,许多算法被提出来用于求解这类问题.本文针对这类线性多乘积问题,结合文中给出不同的线性化技术,提出了相应的分支定界算法.首先,针对本文所要研究的模型,给出了该模型的应用背景、理论意义和研究现状,并简要介绍了本文的主要研究工作.其次,针对这类线性多乘积问题,提出了一种输出空间上的分支定界算法.在模型等价转化的基础上,提出了分支规则,新的线性松弛技术以及减小技术,结合分支定界框架,构造分支定界算法.并且通过一系列线性规划问题的迭代解证明了算法的收敛性.利用分支过程的特点,给出了算法的最大迭代次数.最后,根据数值计算结果表明了该算法的可行性和有效性.最后,针对这类线性多乘积问题,提出了一种分支定界算法.通过引入P+1个辅助变量,将问题模型进行等价转化.利用等价问题的特殊结构,提出了一种等价问题线性松弛的新方法,该方法具有可分离性,可用于求解问题最优值的上界.在此基础上,提出了一种求解问题的分支定界算法.最后证明了该算法的收敛性,并对算法进行了复杂度分析,数值结果表明了该算法的可行性和有效性.

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究模型
  •   1.2 相关工作
  •   1.3 主要内容
  • 第二章 线性多乘积问题的输出空间分支定界算法
  •   2.1 引言
  •   2.2 问题的转化
  •     2.2.1 问题的等价转化
  •     2.2.2 等价问题的线性化
  •   2.3 算法及复杂度分析
  •     2.3.1 分支过程
  •     2.3.2 压缩过程
  •     2.3.3 分支定界算法
  •     2.3.4 收敛性证明
  •     2.3.5 复杂度分析
  •   2.4 数值实验
  •   2.5 小结
  • 第三章 线性多乘积问题的线性化松弛分支定界算法
  •   3.1 引言
  •   3.2 问题的转化
  •     3.2.1 问题的等价转化
  •     3.2.2 问题的线性化
  •   3.3 算法及收敛性证明和复杂性分析
  •     3.3.1 分支过程
  •     3.3.2 分支定界算法
  •     3.3.3 收敛性证明
  •     3.3.4 复杂性分析
  •   3.4 数值实验
  •   3.5 小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表的学术论文目录
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 卢婷

    导师: 申培萍

    关键词: 线性多乘积规划,全局优化,二次规划,分支定界算法

    来源: 河南师范大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 数学

    单位: 河南师范大学

    基金: 国家自然科学基金(11671122)

    分类号: O221

    DOI: 10.27118/d.cnki.ghesu.2019.000698

    总页数: 78

    文件大小: 2276K

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