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《山东科技大学》 2010年
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优化问题的PVD算法研究

徐芳芳  
【摘要】:PVD算法(parallel variable distribution algorithm)是一种整体结构上可以并行实现的优化算法。PVD算法与其他算法的主要区别是"Forget-me-not"技术,每个处理机除了负责更新本身块内的变量外,同时还沿着给定的方向对其他处理机上的变量进行更新,使算法的鲁棒性和灵活性得到了很大的增强。 本文给出了PVD算法的改进方向,提出了两种新的不精确PVD算法。首先对现有的SQP (Sequential Quadratic ProgrammingTechniques)型PVD算法进行了改进,提出一种新的FSQP(Feasible SQP)型PVD算法,其搜索方向是下降方向、可行方向和高阶修正方向的组合,此算法很好地防止Maratos效应发生以及二次规划子问题出现不相容的情形。并且在合适的条件下推导出此算法具有全局收敛性,具有良好的实际应用价值。其次提出了一种新的解决一般约束优化问题的不精确PVD算法,以投影梯度剩余函数作为PVD方向、用充分下降条件替换PVD算法并行计算阶段的优化子问题,并给出了不精确PVD算法全局收敛性的证明。 本文应用PVD算法来解决混合整数非线性约束优化问题。针对混合整数非线性约束优化问题,采用了一种变离散问题至连续问题的手段,所以本文直接研究连续问题。把问题的约束条件进行分类,分为:块可分约束和全局约束。根据广义鞍点理论,运用罚函数法将全局约束罚到目标函数。这样原问题就变成块可分的等价问题,可以直接用块可分约束优化问题的PVD算法进行求解。本文给出了混合整数非线性约束优化问题的PVD算法及其全局收敛性证明。
【学位授予单位】:山东科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:O224

【参考文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前4条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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