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题名交互式多目标决策新方法在水利工程规划中的应用
被引量：1
- 1
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作者
鲁帆
严登华
王明娜
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机构
中国水利水电科学研究院水资源研究所
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2010年第8期121-122,145,共3页
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基金
国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(50721006)
中国水科院科研专项基金资助项目(资集1001)
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文摘
针对实际多目标决策问题中目标函数与约束条件具有非线性的特点,基于逐步法构建了一种新的交互式多目标决策方法,应用契比雪夫距离表示实际目标函数与理想点距离,并采用极小化极大决策规则与多智能体遗传算法求解,提供了决策者可逐步宣布期望目标函数值和权重等偏好信息。实例结果表明,该方法原理简单、便于应用、有效、可行。
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关键词
交互式
多目标决策问题
新方法
水利
工程规划
Project
Planning
Interactive
目标函数值
多目标决策方法
极小化极大
约束条件
遗传算法
契比雪夫
偏好信息
决策规则
距离
多智能体
逐步法
理想点
决策者
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Keywords
interactive multi-objective decision-making
step method
Tchebycheff distance
multi-agent genetic algorithm
hydraulic project planning
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分类号
TK79
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
TV7
[水利工程—水利水电工程]
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题名随机线性互补问题的无约束优化再定式
被引量：1
- 2
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作者
吴学谦
李声杰
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机构
重庆大学数学与统计学院
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出处
《数学年刊（A辑）》
CSCD
北大核心
2019年第1期43-54,共12页
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基金
国家自然科学基金(No.11571055
No.11171362)的资助
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文摘
针对随机线性互补问题,提出等价的无约束优化再定式模型,即由D-间隙函数定义的确定性的无约束期望残差极小化问题.通过拟Monte Carlo方法,将样本进行了推广,得到了相关的离散近似问题.在适当的条件下,提出了最优解存在的充分条件,以及探究了离散近似问题的最优解及稳定点的收敛性.另外,在针对一类带有常系数矩阵的随机互补线性问题,研究了解存在的充要条件.
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关键词
随机线性互补问题
无约束期望残差极小化
拟Monte
CARLO方法
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Keywords
Stochastic linear complementary problem
UERM problem
Quasi-Monte Carlo method
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分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
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题名全局收敛移动渐近线法子问题的求解与数值验证
被引量：1
- 3
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作者
郭丽华
汤文成
齐文春
黄莺
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机构
苏州科技学院机械工程学院
东南大学机械工程学院
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出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2014年第6期13-17,共5页
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基金
江苏省高校自然科学研究面上资助项目(11KJB460009)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2011314)
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文摘
对全局收敛移动渐近线法构造的子问题进行了深入研究。基于子问题的凸性、可分性和保守性,应用Lagrange对偶方法求解子问题,给出了对偶问题的具体构造步骤。应用最优性条件将含不等式约束的原始非线性规划问题简化为只包含Lagrange乘子的非负约束优化问题。采用序列无约束极小化方法将对偶问题转变为无约束优化问题,并通过共轭梯度法求解。最后,通过桁架结构优化问题验证了算法的可行性,与其他算法相比可减少计算时间,提高收敛速度。
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关键词
全局收敛移动渐近线法
LAGRANGE对偶
序列无约束极小化方法
桁架结构优化
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Keywords
globally convergent version of MMA （GCMMA）
Lagrange dual method
Sequential Unconstrained MinimizationTechnique （SUMT）
truss structural optimization
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分类号
TH12
[机械工程—机械设计及理论]
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题名可行方向SUMT外点法的研究及应用
被引量：5
- 4
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作者
龙腾
刘莉
李怀建
杜小菁
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机构
北京理工大学宇航学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第3期685-689,共5页
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基金
国家自然科学基金(50875024)
科工委国防创新团队资助(GFTD0803)
北京理工大学优秀青年教师资助计划(2010Y0102)资助课题
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文摘
针对序列无约束极小化技术(sequential unconstrained minimization technology,SUMT)外点法中由于设计变量越界而导致优化失败的问题,分析了设计变量越界的原因,将SUMT外点法和可行方向法相结合,提出了一种可行方向SUMT(feasible direction SUMT,FD-SUMT)外点法。用可行方向法的思想处理设计变量的约束,将搜索空间限定在设计变量可行域内。与传统的SUMT外点法相比,该方法除实现简单外,更具有鲁棒性高、收敛快等优点。通过数值算例和工程应用实例验证了FD-SUMT外点法的性能。优化结果表明,该方法消除了设计变量越界的情况,收敛速度和鲁棒性明显高于传统的SUMT外点法,而且初值选取容易,具有工程实用性。
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关键词
序列无约束极小化技术外点法
可行方向
可行域
优化
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Keywords
sequential unconstrained minimization technology（SUMT） exterior penalty method
feasible direction
feasible domain
optimization
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分类号
V221.6
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名支持向量学习的多参数同时调节
被引量：1
- 5
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作者
丁立中
贾磊
廖士中
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机构
天津大学计算机科学与技术学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第9期2149-2159,共11页
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基金
国家自然科学基金(61170019)
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文摘
模型选择是支持向量学习的关键问题.已有模型选择方法采用嵌套的双层优化框架,内层执行支持向量学习,外层通过最小化泛化误差的估计进行模型选择.该框架过程复杂,计算效率低.简化传统的双层优化框架,提出一个支持向量学习的多参数同时调节方法,在同一优化过程中实现模型选择和学习器训练.首先,将支持向量学习中的参数和超参数合并为一个参数向量,利用序贯无约束极小化技术(sequential unconstrained minimization technique,简称SUMT)分别改写支持向量分类和回归的有约束优化问题,得到多参数同时调节模型的多元无约束形式定义;然后,证明多参数同时调节模型目标函数的局部Lipschitz连续性及水平集有界性.在此基础上,应用变尺度方法(variable metric method,简称VMM)设计并实现了多参数同时调节算法.进一步地,基于多参数同时调节模型的性质,证明了算法收敛性,对比分析了算法复杂性.最后,实验验证同时调节算法的收敛性,并实验对比同时调节算法的有效性.理论证明和实验分析表明,同时调节方法是一种坚实、高效的支持向量模型选择方法.
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关键词
核方法
支持向量学习
模型选择
参数调节
序贯无约束极小化技术
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Keywords
kernel method
support vector learning
model selection
parameter tuning
SUMT（sequential unconstrained minimization technique）
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名TDMA系统中语音和数据多路复用的最优化设计
被引量：3
- 6
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作者
沙萍
黄佩伟
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机构
上海交通大学电子工程系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第25期182-183,共2页
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文摘
现代移动通信领域中,数据业务的发展,需要把越来越多的数字信号与传统的语音信号复合起来在信道中传输。如果没有有效的机制,语音信号的传输常常会被数据信号所阻断,而数据信号的时延也会令人无法忍受。该文应用最优化设计理论中惩罚函数的算法,搜索语音与数据在帧中最佳相对位置,使语音传输被阻断的概率和数据排队的延迟达到最小。从而优化了结构,获得最大的吞吐量、提高了TDMA传输系统的性能。
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关键词
最优化
序列无约束极小化
惩罚函数
约束函数
多路复用
相对位置
泊松过程
随机存取协议
延迟
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Keywords
Optimization,SUMT (Sequential Unconstrained Minimization Technique),penalty function,constrained function,multiplex,relative position,Poisson process,random access protocol,delay
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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