有界混合线性分式目标规划的软件设计

本文在线性分式目标规划解法的基础上,给出了有界混合线性分式目标规划的软件设计。     

基于β值的分式效用函数投资组合选择模型

关于证券投资组合的最大收益、最小风险投资决策问题,提出了一个兼顾收益和风险的效用函数,并建立了基于线性分式规划的投资组合选择模型,给出了该模型的线性分式规划解法,并给出了该模型的数值算例.     

混合整数分式多目标规划及其在企业计划管理中的应用

本文将修正的Dakin分枝定界法用于求解带有线性分式目标的混合整数多目标规划问题,提出了“弹性约束”的概念及其处理方法和交互型分枝定界的两步算法,并将其应用于实际问题中。     

二阶变系数线性微分方程的求解方法

1 引言 在一般的教科书中,对常系数的线性微分方程的解法,已非常完备,但对变系数的线性方程如何求解,则未见一般方法。因此探求这类微分方程的解法就很有必要。下面我们仅就二阶变系数线性微分方程给出一种解法。 二阶线性微分方程的一般形式为:     

非齐次线性循环方程的解法

本文给出了非齐次项为齐次线性循环数列的非齐次线性循环方程的一般解法。     

具有（F，α，ρ，d）-凸广义分式规划的混合型对偶

对于一类目标函数中有无限个分式的广义分式规划，给出了一个混合型对偶，并在（F，α，ρ，d）-凸性的条件下，证明了相应的弱对偶定理、强对偶定理及严格逆对偶定理．     

多目标动态规划问题的非劣矩阵解法

针对多目标动态规划问题,指出其一般只存在非劣解的性质,提出了多目标阶段收益非劣矩阵、多目标阶段收益非劣合成矩阵和多目标逆向递推矩阵等概念。在此基础上构造出一种新的多目标动态规划解法—非劣矩阵法,该方法不需要事先给出各目标的相应权重,并能保证得到多目标动态规划问题的所有非劣解。文中给出的计算实例验证了这一方法的正确性和实用价值。     

具有(F,α,ρ,d)-凸广义分式规划的混合型对偶

对于一类目标函数中有无限个分式的广义分式规划,给出了一个混合型对偶,并在(F,α,ρ,d)-凸性的条件下,证明了相应的弱对偶定理、强对偶定理及严格逆对偶定理.     

一类分式运算题的解法

本文就初等数学中的一类常见的分式运算题、应用复变函数积分及高等代数中的关于多项式的知识,给出一些新的解法。这些新的解法较中学数学中相应的解法,更加有效、更加简易快捷,同时也从一个侧面展示了高等数学(泛指大学数学系开设的各门专业数学课程)对于初等数学的直接作用及指导意义。     

关于非光滑(F,α,ρ,d)-凸函数的多目标分式规划的对偶性

利用非光滑(F,α,ρ,d)-凸函数,考虑了一类非光滑的多目标分式规划的对偶问题,得到了相应的弱对偶、强对偶和严格逆对偶理论.     

一类特殊的有界变量目标规划的算法

对一类从m个决策变量中选择n(n≤m)个决策变量的有界变量目标规划问题,本文用0-1变量建立了它的数学模型,并提出了一种目标规划分层序列的改进算法及一种启发式算法。     

初始点任意的广义梯度投影算法

利用广义梯度投影与罚函数技巧，将等式与不等式约束问题化成一个无约束问题。给出了一个初始点任意的广义梯度投影算法，削弱了文献［８］的条件，罚参数在计算中自动调整，在迭代次数适当大时成为常数，并证明了算法具有全局收敛性，在实际应用中也容易实现。     

非线性极大极小问题的可行信赖域算法

针对一类非线性约束极大极小问题,利用极大熵方法将转化为带不等式约束的非线性规划问题,给出了一种可行信赖域算法,解决了不等式约束的非线性大系统优化问题,并证明了该算法的全局收敛性。初步的数值试验表明,对于该类极大极小问题,本算法有良好的数值表现。     

非线性极大极小问题的一个有效算法

针对一类非线性约束极大极小问题,利用极大熵方法将其转化为带等式、不等式约束的非线性规划问题,给出了一种梯度投影算法,解决了一般约束的非线性大系统优化问题,该算法初始点可任意;同时证明了该算法的全局收敛性。初步的数值试验表明,对于该类极大极小问题,算法有良好的数值表现。     

设施布置问题的非线性目标规划模型及其遗传算法

由于设施布置问题实际上是一个极其复杂的多约束多目标的优化问题 ,本文将其建模为一新的非线性目标规划模型。为更快更好地求解这一模型 ,本文采用了一种新的遗传算法。它不仅能有效处理不等面积及固定设施问题 ,而且有希望解决多层布置问题。     

具有负权最短路问题的新算法

介绍具有负权最短路问题的一种新算法。这种算法以一般线性规划的投影算法以及有向图与向量之间的一种新型对应关系为基础。具有计算简便、容易理解的特声，每次迭代的计算量仅与弧数成正比。许多运筹学论著在介绍具有负权最短路算法时，假定网络中不存在负回路，这种算法可以毫无困难地处理含负回路的情形。     

求解多目标最优化问题的功效系数法

本文在E.C.Harrington功效系数法的基础上,提出一种改进的求解多目标最优化问题的功效系数法。文中运用“最小算子”构造总功效系数,使得线性多目标问题在求解中仍不失其线性,并转挟成一个单目标的线性规划问题。文中还给出了解的有效性证明和算例。     

线性规划的一种以枢轴运算为基础的新算法

在文献［１］以枢轴运算为基础的算法基础上，引入基向量的成本和非基向量的偏差等概念并将后者也纳入枢轴运算范畴，另外介绍具有上下界线性函数的处理方法。     

非线性可分文本的SVM算法研究与改进

支持向量机(SVM)算法可用来确定非线性可分文本的待分类文本类别。支持向量机的原始问题可以归纳为一个二次规划问题。当规模较大时,标准的SVM算法训练效率较低。本文在分析SVM算法的二次规划问题及利用可行性方向法求解二次规划问题的基础上,将效率较高的可行性方向法应用于求解SVM算法中的二次规划问题,给出了非线性可分文本的SVM算法的改进算法,改进后的SVM算法在时间复杂度上有着明显的提高,从而有效提高了SVM算法的训练效率。