导读:本文包含了原对偶内点法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:对偶,点法,原始,电价,层析,最优,实时。
原对偶内点法论文文献综述
张溪[1]（2019）在《求解线性规划的一种新的原始对偶内点法》一文中研究指出该文在线性规划问题的目标函数中增加二次项,并提出了一种新的原始对偶内点法解该问题。该方法对增加二次项后的问题的KKT条件中的变量做代换。对新变量做凸松弛保证新变量元素全为正值。对互补性条件做凸松弛,互补性条件右侧每一个分量为依赖于当前迭代点相应分量的松弛。数值实验表明,该文算法对解决线性规划问题是有效的。(本文来源于《科技资讯》期刊2019年11期）
薛倩,刘婧,马敏,王化祥[2]（2019）在《基于原始对偶内点法的EST图像重建》一文中研究指出静电层析成像(EST)被动感应电荷的机理决定了其独立测量值数等于电极数目,远小于电容层析成像(ECT)等相对成熟的电学成像(ET)技术的测量值数,导致逆问题的欠定性更加严重。为此,对基于压缩感知理论的EST图像重建算法进行了研究。利用奇异值分解(SVD)处理灵敏度矩阵使其满足有限等距性质(RIP),采用l1范数正则化模型和原始对偶内点法(PDIPA)实现图像重建,并在迭代过程中针对荷电磨粒稀疏分布的特点,对图像向量中非零元素个数施加约束。仿真实验表明:该算法相对于基于"Circle of Appolonius"的反投影(BP)算法和Landweber迭代算法,明显改进了成像质量,对不同位置的单个电荷可准确重建; 2个电荷距离不小于1 mm时可正确分辨电荷数目与位置;对10组随机分布的3个电荷模型进行测试,荷电磨粒数目监测的准确率约为80%。(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2019年10期）
张剑,姚潇毅,何怡刚[3]（2018）在《电动汽车有序充电原对偶内点动态优化算法》一文中研究指出电动汽车有序充电对于配电网安全经济运行具有十分重要的意义。电动汽车家庭单相充电加剧了配电网的叁相不平衡。目前,已有的电动汽车有序充电方法应用于大系统时计算效率较低、或未计及叁相不平衡与节点电压、支路电流约束。严格推导了不平衡配电网相分量、极坐标潮流方程,构建了以网损最小为目标函数,节点电压、支路电流、电动汽车充电功率为不等式约束,潮流方程、充电需求为等式约束的电动汽车有序充电模型。采用原对偶内点法进行优化计算,保证了算法的收敛性与快速性。以实际423节点配电系统为例的仿真计算表明,所提方法收敛性好,计算速度快,能够最小化网损,削峰填谷,改善电压,具有极高的实际应用价值。(本文来源于《华北电力大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
卫虹[4]（2017）在《基于L1-范数和L2-范数的原始对偶—内点法研究》一文中研究指出反问题中由数据观测值来估计模型参数的最大后验估计(MAP)常基于二次规划,相当于数据的最小二乘拟合和将L2-范数用于正则化项。这一估计的实现是简单的,常基于高斯牛顿法求解。由于观测值的噪音模型不同,以及重构图形的不同效果需求,作为一个可替换的选择,L1-范数用于反问题的数据项或正则项,或者同时用于两者中都是可取的,在本文中进行研究。同时L1-范数的使用也导致了目标函数的非光滑性,其实现相比二次算法要更加复杂,也更具有挑战性。L1-范数最小化的方法中,原始对偶-内点法(PD-IPM)被证明具有极高的效率。本文通过理论推导得出独立选取L1-范数用在反问题数据项或正则项时的原始对偶-内点法,解决由L1-范数的不可微性造成的计算障碍,并且用电阻抗断层成像问题作为反问题的例子问题来验证所推导算法的实现是有效的,以及选取L2-范数或L1-范数用于反问题数据项、正则项时的不同效果。验证出,L2-范数拟合对于异常值是敏感的,且空间分布是光滑的,在非高斯噪音的情况下拟合效果并不好。作为对比,L1-范数用于反问题的数据项使得估计对于异常值是鲁棒的,在不剔除有较大误差数据的情况下,也能得到满意的结果,L1-范数用于正则项可以重构出较尖的空间图像。(本文来源于《大连海事大学》期刊2017-12-01）
徐行伟[5]（2016）在《结合原始对偶内点法的全约束丰度估计》一文中研究指出丰度估计一直是高光谱图像中混合像元解混中的一项重要技术。所谓的丰度估计,就是对混合像元中端元所占的比例进行估计。基于实际的物理意义,丰度估计技术需要满足两个约束条件,即非负约束(ANC)、和为1约束(ASC),满足ANC和ASC约束的丰度估计技术就是全约束丰度估计技术。论文基于线性光谱混合模型,通过对现有N-FCLS、EES-FCLS、IIM-FCLS、 PDIP算法的深入分析,主要完成了以下两项工作。首先目前线性光谱混合模型的全约束丰度估计算法较少考虑噪声,导致丰度估计的精度难以进一步提高。论文中将一切因素所形成的误差以噪声的形式所表示,该噪声的大小称为和为1偏差ρ。根据实际的物理意义,由于地物环境的复杂性、噪声、光照、端元纯净性等多种因素的影响,导致ρ和光谱均方根误差之间存在密切的关系,对任意混合像元,只有找到混合像元最佳的偏差ρz,全约束丰度估计才能达到最佳效果。基于以上结论,论文的第二项工作是结合原始对偶内点法,不断的改进全约束丰度估计算法,最终形成了优化FCLS+PDIP(含ρ)算法和优化FCLS+PDIP (N=1,ρ)算法。优化FCLS+PDIP (ρ)算法同时继承了IIM-FCLS和PDIP算法的特点,而且论文将光谱重构误差作为一项结束条件添加到算法之中,使得该算法对最佳ρz有了一定的自适应性,提高了算法丰度估计的精度。通过数据分析可知,该算法分解精度的提高主要集中在首次迭代。为了兼顾算法的运行时间,可以限制迭代次数,因此令N=1,通过牺牲部分分解精度,极大的降低算法的分解时间,即优化FCLS+PDIP(N=1,ρ)算法。通过模拟高光谱数据,真实Hydice数据,以及真实高光谱溢油数据,都验证了优化FCLS+PDIP (N=1,ρ)算法在分解精度上有了较大的提高,同时在分解时间也有较高的效率,因此优化FCLS +PDIP (N=1,ρ)算法是一个比较高效的算法。(本文来源于《大连海事大学》期刊2016-01-01）
黄沁铖,周玉荣[6]（2015）在《预测校正对偶内点法在实时电价的应用研究》一文中研究指出在系统安全运行基础上,基于最优潮流算法的实时电价估计能有效的反映出系统的安全运行状况和发电费用。本文提出基于预测校正对偶内点法(predictor-corrector primal-dual interior point method,PCPDIPM)的最优实时电价计算。该算法与传统算法相比,其收敛性和鲁棒性更好。通过Matlab仿真,在考虑不同中心参数设置对算法的影响下,与原对偶内点法(primal-dual interior point method,PDIPM)作比较。算例结果表明,随着系统规模扩大,预测校正对偶内点法收敛快速、效率高的特点表现更为明显,具备在线快速计算的潜力。(本文来源于《攀枝花学院学报》期刊2015年05期）
赵晋泉,居俐洁,戴则梅,陈刚[7]（2015）在《基于分支定界—原对偶内点法的日前无功优化》一文中研究指出现有的日前无功优化模型较少考虑次日电压稳定问题,且算法无法准确处理离散变量及时段间耦合约束。针对此现状,提出了一种计及分区动态无功储备的日前无功优化模型,并采用分支定界—原对偶内点法对其进行求解。在求解过程中,利用分支定界树使离散变量逐步逼近离散值,通过合理的分支剪支策略满足离散变量的时段间耦合约束,将日前无功优化问题转换为一系列仅含连续变量的单时段无功优化问题进行求解。IEEE 30和IEEE 118节点系统的仿真结果表明了所提模型与方法的有效性。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2015年15期）
黄沁铖[8]（2015）在《预测校正原对偶内点法应用于实时电价的研究》一文中研究指出关注近年来世界各国电力工业发展动态,从中总结发展经验和失败教训,对于探究我国电力市场改革走向大有裨益。近期新电改方案的酝酿预示着我国即将迎来新一轮电力体制改革,市场环境下的电价机制是此次改革需要解决的重点问题之一,电能价格在未来将如何发挥积极作用备受期待。作为调节市场行为的指挥棒,关于电价问题的研究受到广泛关注,也逐渐成为学者们研究的热点问题之一。本文回顾实时电价问题的提出与发展,认为电力系统潮流分析是研究实时电价问题的重要方法,尤其是最优潮流(Optimal Power Flow, OPF) 。最优潮流数学模型和计算方法的不断发展,使得最优潮流不仅具备严格的数学理论基础,而且在解算大规模电力系统潮流优化问题上愈发可靠有效。其数学模型所具备的经济学意义使得最优潮流成为研究实时电价问题的有力工具,其中以内点法为主要思想的各类算法应用广泛并且相关研究硕果累累。本文介绍了原对偶内点法(Primal-Dual Interior Point Method, PDIPM)的数学理论推导和算法中各个主要参数所包含的意义,随后引入预测校正策略,提出预测校正原对偶内点法(Predictor-Corrector Primal-Dual Interior Point Method, PCPDIPM),理论上在加入预测校正策略后算法所表现出来的收敛性和计算速度均到有效改进。通过对拉格朗日乘子所蕴含的经济内涵进行探究,表明其对应系统中各节点注入功率的微增率,能够反映出电能资源在市场环境中的供求变化,可以作为应用于实时电价问题研究的经济学依据。在前文的基础上,将预测校正原对偶内点法应用到实时电价问题的研究中去,详细的阐述了电力系统最优潮流的计算步骤,给出了计算和编程过程中所需要的几个重要矩阵的推导和计算公式。在前文基础上又介绍了算法编程的主要步骤并给出算法流程框图,在matlab7.1环境下,对IEEE9、IEEE30、IEEE118系统做仿真计算。结果表明,PCPDIPM是一种可靠有效的最优潮流算法,通过与PDIPM相比较,证明其具备迭代次数少、收敛迅速、对参数设置不敏感的特点,适合应用于大规模电力系统的实时电价计算,且具备开发应用的价值和在线计算的潜力。(本文来源于《西华大学》期刊2015-03-01）
田文娟[9]（2014）在《半定规划的原对偶内点算法》一文中研究指出半定规划(SDP)是由线性规划(LP)推广而来的,同时,它也是数学规划邻域中一类重要的规划问题.由于,SDP在通信、工程设计、组合优化等邻域有十分广泛的应用,因此,对它的研究是十分必要.本文研究的主要内容是在SDP中,基于弧搜索的内点算法和中心参数不固定的有效内点算法,分析了它们所具有的多项式复杂度,且作了数值实验进行比较.本文基于原对偶内点算法在SDP的应用主要完成了以下的工作:首先,概括了SDP的研究背景及进展,然后简要介绍了SDP的基础概念与求解SDP问题所应用的主要算法,接着举了几个可以转化为SDP问题求解的例子,最后说明本论文的主要工作和内容安排.其次,基于弧搜索内点算法在LP理论上存在较好的复杂性,并且表明沿椭圆的弧搜索内点算法比一维线性搜索好,因此,本文将文献[1]中所提出的LP的弧搜索内点算法推广到了SDP中,且应用MTY型预估矫正算法,采用连续两步迭代分别实现改进中心性和改进最优性,并利用其中的矫正步来沿着椭圆逼近中心路径,从而寻求到最优解.在初始点是可行的情况下,本文证明了该算法所具有迭代复杂性与目前SDP中具有的最好复杂性是一致的.最后,由于在SDP的内点算法中,中心参数的选择对于理论上证明算法复杂度与实际中有效性是至关重要的,所以,把文献[2]中提出的LP有效内点算法进一步推广到了SDP上.基于宽邻域,提出了SDP上的一种有效的可行内点算法,使中心参数与步长之间有多项式的关系,从而,中心参数会随着步长而改变,同时,也是所要找的最优参数.基于NT方向,证明了这种算法无论是在理论上还是在实际中都是非常有效的,并作了数值实验进行比较.(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2014-12-01）
陈言[10]（2014）在《基于半定规划原始对偶内点法的一种新的核函数》一文中研究指出迄今为止,半定规划问题(SDP)成为了数学规划领域最热门的研究课题之一.半定规划之所以得到越来越多的研究者的关注得益于以下的原因:首先,在Karmarkar的突破性的文章中,他提出了一种有效的处理线性规划问题的多项式算法——内点法(IPM).在这之后,许多的研究者比如Nesterov、Nemirovsky和Todd开始研究和分析如何去利用内(本文来源于《甘肃教育》期刊2014年22期）
原对偶内点法论文开题报告
（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：
静电层析成像(EST)被动感应电荷的机理决定了其独立测量值数等于电极数目,远小于电容层析成像(ECT)等相对成熟的电学成像(ET)技术的测量值数,导致逆问题的欠定性更加严重。为此,对基于压缩感知理论的EST图像重建算法进行了研究。利用奇异值分解(SVD)处理灵敏度矩阵使其满足有限等距性质(RIP),采用l1范数正则化模型和原始对偶内点法(PDIPA)实现图像重建,并在迭代过程中针对荷电磨粒稀疏分布的特点,对图像向量中非零元素个数施加约束。仿真实验表明:该算法相对于基于"Circle of Appolonius"的反投影(BP)算法和Landweber迭代算法,明显改进了成像质量,对不同位置的单个电荷可准确重建; 2个电荷距离不小于1 mm时可正确分辨电荷数目与位置;对10组随机分布的3个电荷模型进行测试,荷电磨粒数目监测的准确率约为80%。
（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。
原对偶内点法论文参考文献
[1].张溪.求解线性规划的一种新的原始对偶内点法[J].科技资讯.2019
[2].薛倩,刘婧,马敏,王化祥.基于原始对偶内点法的EST图像重建[J].北京航空航天大学学报.2019
[3].张剑,姚潇毅,何怡刚.电动汽车有序充电原对偶内点动态优化算法[J].华北电力大学学报(自然科学版).2018
[4].卫虹.基于L1-范数和L2-范数的原始对偶—内点法研究[D].大连海事大学.2017
[5].徐行伟.结合原始对偶内点法的全约束丰度估计[D].大连海事大学.2016
[6].黄沁铖,周玉荣.预测校正对偶内点法在实时电价的应用研究[J].攀枝花学院学报.2015
[7].赵晋泉,居俐洁,戴则梅,陈刚.基于分支定界—原对偶内点法的日前无功优化[J].电力系统自动化.2015
[8].黄沁铖.预测校正原对偶内点法应用于实时电价的研究[D].西华大学.2015
[9].田文娟.半定规划的原对偶内点算法[D].西安电子科技大学.2014
[10].陈言.基于半定规划原始对偶内点法的一种新的核函数[J].甘肃教育.2014
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