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半无限优化的光滑化拟Newton法及其在最优潮流中的应用
1
作者
邴萍萍
童小娇
《长沙电力学院学报（自然科学版）》
2006年第4期1-6,共6页
提出求解半无限优化(SIP)问题的一类新算法—光滑化拟Newton法.基于非线性互补函数(non linearcomp lem entary prob lem-NCP function),转化SIP问题的KKT系统为非光滑方程组,设计光滑化拟Newton法求解该方程系统.该方法的特点是在每步...
提出求解半无限优化(SIP)问题的一类新算法—光滑化拟Newton法.基于非线性互补函数(non linearcomp lem entary prob lem-NCP function),转化SIP问题的KKT系统为非光滑方程组,设计光滑化拟Newton法求解该方程系统.该方法的特点是在每步迭代中只需求解一个线性方程组系统,且算法具有较好的全局与局部超线性收敛性.利用该方法求解电力系统暂态稳定约束的最优潮流(optim al power flows w ith transient stab ility constraints-OTS)问题,计算结果显示该算法的有效性.
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关键词
半无限优
化
光滑化拟newton法
暂态稳定约束
最优潮流
收敛性
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职称材料
光滑孪生参数化不敏感支持向量回归机
被引量：
1
2
作者
黄华娟
韦修喜
周永权
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022年第2期28-34,共7页
作为机器学习方法之一的孪生参数化不敏感支持向量回归机(TPISVR)有着简洁的数学模型,良好的学习性能,特别适合于求解带有结构异方差噪声的数据回归问题,然而TPISVR的训练速度较低,训练效率有待提高。TPISVR的传统算法可以归结为通过转...
作为机器学习方法之一的孪生参数化不敏感支持向量回归机(TPISVR)有着简洁的数学模型,良好的学习性能,特别适合于求解带有结构异方差噪声的数据回归问题,然而TPISVR的训练速度较低,训练效率有待提高。TPISVR的传统算法可以归结为通过转化对偶问题的方法求解2个带有不等式约束的二次规划问题,然而这种求解二次规划问题的方法对于样本数目较大的问题将受到时间和内存的制约,这是导致TPISVR训练效率低的关键所在。针对此问题,首先,引入正号函数,将TPISVR的2个二次规划问题转化为2个不可微的无约束优化问题;其次,引入CHKS光滑函数和正则项,对TPISVR模型进行正则化,并对不可微的无约束优化问题进行光滑逼近,从而将不可微的模型转化为可微的无约束优化问题,并用收敛速度快的Newton-Armijo方法求解新模型,提出光滑孪生参数化不敏感支持向量回归机(STPISVR);最后,从理论上证明了STPISVR模型是收敛的,并具有任意阶光滑性。为了验证所提算法的有效性和可行性,对机器学习常用的人工数据集和UCI数据集进行仿真实验。实验结果表明:和其他机器学习方法相比,STPISVR在保证精度不下降的前提下,获得了更高的训练效率。
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关键词
孪生参数
化
不敏感支持向量回归机
光滑
技术
异方差噪声
newton
法
训练效率
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职称材料
题名
半无限优化的光滑化拟Newton法及其在最优潮流中的应用
1
作者
邴萍萍
童小娇
机构
长沙理工大学数学与计算科学学院
出处
《长沙电力学院学报（自然科学版）》
2006年第4期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金(60474070)
湖南省自然科学基金(04JJ3031)
文摘
提出求解半无限优化(SIP)问题的一类新算法—光滑化拟Newton法.基于非线性互补函数(non linearcomp lem entary prob lem-NCP function),转化SIP问题的KKT系统为非光滑方程组,设计光滑化拟Newton法求解该方程系统.该方法的特点是在每步迭代中只需求解一个线性方程组系统,且算法具有较好的全局与局部超线性收敛性.利用该方法求解电力系统暂态稳定约束的最优潮流(optim al power flows w ith transient stab ility constraints-OTS)问题,计算结果显示该算法的有效性.
关键词
半无限优
化
光滑化拟newton法
暂态稳定约束
最优潮流
收敛性
Keywords
semi-Infinite programming
smoothing quasi-
newton
methods
transient stability constraint
optimal power flow
convergence
分类号
TM743 [电气工程—电力系统及自动化]
O224 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
光滑孪生参数化不敏感支持向量回归机
被引量：
1
2
作者
黄华娟
韦修喜
周永权
机构
广西民族大学人工智能学院
广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022年第2期28-34,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61662005)
广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA294068)。
文摘
作为机器学习方法之一的孪生参数化不敏感支持向量回归机(TPISVR)有着简洁的数学模型,良好的学习性能,特别适合于求解带有结构异方差噪声的数据回归问题,然而TPISVR的训练速度较低,训练效率有待提高。TPISVR的传统算法可以归结为通过转化对偶问题的方法求解2个带有不等式约束的二次规划问题,然而这种求解二次规划问题的方法对于样本数目较大的问题将受到时间和内存的制约,这是导致TPISVR训练效率低的关键所在。针对此问题,首先,引入正号函数,将TPISVR的2个二次规划问题转化为2个不可微的无约束优化问题;其次,引入CHKS光滑函数和正则项,对TPISVR模型进行正则化,并对不可微的无约束优化问题进行光滑逼近,从而将不可微的模型转化为可微的无约束优化问题,并用收敛速度快的Newton-Armijo方法求解新模型,提出光滑孪生参数化不敏感支持向量回归机(STPISVR);最后,从理论上证明了STPISVR模型是收敛的,并具有任意阶光滑性。为了验证所提算法的有效性和可行性,对机器学习常用的人工数据集和UCI数据集进行仿真实验。实验结果表明:和其他机器学习方法相比,STPISVR在保证精度不下降的前提下,获得了更高的训练效率。
关键词
孪生参数
化
不敏感支持向量回归机
光滑
技术
异方差噪声
newton
法
训练效率
Keywords
twin parametric insensitive support vector regression
smooth technology
heteroscedastic noise
newton
method
training efficiency
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
半无限优化的光滑化拟Newton法及其在最优潮流中的应用
邴萍萍
童小娇
《长沙电力学院学报（自然科学版）》
2006
0
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职称材料
2
光滑孪生参数化不敏感支持向量回归机
黄华娟
韦修喜
周永权
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022
1
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职称材料
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