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文檔簡介
1、非線性規(guī)劃問題,是在經(jīng)濟和管理中有著廣泛應用的最優(yōu)化問題,包括資源分配、生產(chǎn)計劃、市場營銷和網(wǎng)絡實用等方面的應用。在大量的工程技術,自動化技術中也會常遇到帶約束的非線性規(guī)劃,因此,非線性規(guī)劃的研究具有重要的現(xiàn)實意義和發(fā)展前景。
非線性規(guī)劃由于其自身的“非線性”的特點,其求解問題是一個頗具有挑戰(zhàn)性的問題,對這一問題的研究一直以來受到人們的關注,傳統(tǒng)的求解方法有牛頓法、最速下降法、可行方向法、函數(shù)逼近法和信賴域法等。近年來,借
2、助生物進化理論發(fā)展起來的某些智能算法,如遺傳算法、粒子群算法等一些新算法。對于有些問題,需要運用傳統(tǒng)的方法和新的智能算法相結合的混合算法,這些算法可以解決較難的非線性規(guī)劃。由于有約束的非線性規(guī)劃求全局最優(yōu)解的困難性,本課題將對帶約束的非線性規(guī)劃算法做出進一步的分析和討論。
本文對帶約束的非線性規(guī)劃的求解方法做出了較為詳細的討論,通過三種算法來求解非線性規(guī)劃。第一種是混合混沌算法,先對帶約束的非線性規(guī)劃進行轉化,把約束條件加
3、入到目標函數(shù)中去,這樣就轉化成無約束的多目標規(guī)劃,證明了其非線性規(guī)劃的最優(yōu)解和多目標規(guī)劃的有效解之間的關系,這兩種解之間的關系是等價的。在文[1]中Wang Yuping也曾經(jīng)做過類似的轉化,采用的是遺傳算法來解的,但存在著一些缺點,比如早熟收斂、優(yōu)化速度慢等,本文采用混合混沌算法來求解,主要利用混沌變量進行優(yōu)化搜索,在二次載波的過程中,采用最建下降法,得到新的優(yōu)化變量,快速的得到滿意解;第二種算法是改進的DFP法,先利用罰函數(shù)法將有約
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