凸可行问题的一种次梯度投影算法

提出了一种次梯度投影算法,解决凸可行问题,该算法在迭代过程中采用Armijo线搜索规则计算预测步长,且进一步给出一个校正步长规则,从而提高了算法的收敛性和收敛效果.最后给出了数值实例,表明算法的有效性.     

基于线过程的POCS超分辨图像重构算法

传统的凸集投影(POCS)超分辨重构算法易使图像产生边缘振荡效应问题,在研究了边缘振荡效应的成因后,提出一种基于线过程模型的POCS算法来对低分辨图像序列进行超分辨图像重构.该算法采用线过程模型检测出超分辨初始估计图像的4个方向的边缘,在传统POCS的投影过程中增加了对图像的平滑处理,实现了低分辨图像序列超分辨重建的对比实验,实验结果表明图像边缘振荡效应能得到明显改善.     

一类新的自适应非单调谱投影梯度法

给出了求解凸约束优化的一类新的自适应非单调谱投影梯度法.通过引入具有自适应性的权重参数,使算法在迭代过程中能自动调节非单调策略. 在适当条件下证明了算法的收敛性.数值试验结果表明,该算法在一定程度上能减少在线搜索过程中对非单调参数M的依赖.     

凸约束下一种改进的非线性优化问题的非单调信赖域算法

在凸的可行域上求解非线性优化问题提出了一种新的信赖域方法 ,算法不强调逐次迭代点处目标函数值的严格单调性 对任意初始点 ,证明了算法收敛到问题的临界点     

解决扩充现实中的遮挡问题(英文)

提出了一种新的解决扩充现实中遮挡问题的方法。该算法的核心是在每一帧图像中追踪至少四个基准点,构成仿射基,进而对虚拟物体与真实物体之间的遮挡轮廓进行重建和重投影,且在前两帧图像中交互指定这些阻挡轮廓相对于虚拟物体的前后位置,从而解决了扩充现实的阻挡问题。两个典型实例表明,此算法是可行的。     

初始点任意的摄动梯度投影法

利用梯度投影与罚函数相结合的技巧，将带不等式和等式约束的优化问题化成一个无约束问题，提出了初始点可任意的求解不等式、等式约束优化问题的摄动梯度投影算法；参数δｋ取不同的数还可以得到一类梯度投影算法，从而得出了在搜索方向和步长不精确条件下的梯度投影法，保证了在实际应用中更容易实现；在较弱条件下，证明了该算法的全局收敛性。     

基于微粒群算法的半导体炉管区调度应用研究

提出了用微粒群算法来解决半导体炉管区的调度问题.给出了算法的具体过程及参数设置方案.实例计算的结果表明,该算法是解决半导体炉管区调度问题可行且高效的方法.     

一般约束优化问题的摄动梯度投影法

利用梯度投影法与罚函数技巧，将带等式和不等式约束优化问题化成一个无约束问题，提出了求解不等式、等式约束优化问题的摄动梯度投影算法。考虑到计算的误差因素，在搜索方向上进行摄动，得到一个方向不精确的梯度投影法。参数δｋ取不同的数还可以得到一类梯度投影法。从而保证了在实际应用中更容易实现，在较弱的条件下，证明了该算法的全局收敛性。     

一类基于单调映射的松弛投影算法

构造了一类基于A-极大（m）-松弛单调映射的松弛投影算法,并给出了基于变分包含问题的收敛分析.文章的结论推广了相关文献的结论.     

一类爪形矩阵的逆特征值问题

讨论了一类爪形矩阵的逆特征值问题,给出了问题有解的充要条件,并且给出相应的算法,数值实例说明该算法是可行的.