导读:本文包含了线性二阶锥规划论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数字信号处理,有限冲激响应滤波器,优化设计,二阶锥规划
线性二阶锥规划论文文献综述
胡海江,宋绍京[1]（2019）在《一种二阶锥规划通带线性相位FIR滤波器的设计》一文中研究指出在有限冲激响应(Finite Impulse Response,FIR)滤波器设计中,如果系统只要求通带或某个频域区间具有线性相位而其他频域区间相位非线性,则系数对称的FIR滤波器设计方法不再适用。为此,提出了一种基于二阶锥规划(Second-Order Cone Programming,SOCP)的通带线性相位FIR滤波器设计方法。该方法使用二阶锥规划实现滤波器设计,其中优化目标为通带最小群延迟,约束条件为全频域振幅误差。实验结果显示,所提方法设计的FIR滤波器有着很好的幅频特性和通带线性相位,通带群延迟误差很小。该方法实现简单,计算复杂度低,可以广泛应用于数字信号处理领域。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年01期）
段庆松[2]（2018）在《线性二阶锥两阶段随机规划问题的渐近性质》一文中研究指出两阶段随机规划问题包含上下两阶段最优化问题,在实际生活中有很多的应用,例如报童问题和任务指派问题.本文从两个方面对线性两阶段随机规划问题进行深入的研究.一方面,研究带有二阶锥约束的线性两阶段随机规划问题的定性和定量的稳定性分析,并得到第二阶段问题最优值函数的Hadamard方向可微性及统计推断和经验近似估计等结论.另一方面,注意到两阶段问题与双层规划问题有着密切的联系.用光滑增广Lagrangian方法来研究一个带有抽象约束的非光滑非凸的双层优化问题,在较弱的条件下证明了该算法的收敛性,并用数值实验验证了算法的有效性.每章的具体内容如下.第叁章研究了所有参数都为随机变量的线性二阶锥两阶段随机规划问题及其对偶问题的扰动性质.首先证明扰动问题及其对偶问题均满足Slater条件,然后得到扰动问题及其对偶问题的可行集映射是连续的且水平有界的,最后证明了两问题解集映射是上半连续的.第四章在上一章的基础上考虑将第二阶段问题转化为一个极小极大最优化问题,利用Lagrangian对偶性质来证明该问题的最优值函数是Lipschitz连续的且Hadamard方向可微,并得到此最优值函数的样本均值近似(SAA)估计的渐近分布.第五章研究在随机变量的概率分布被扰动时,线性二阶锥两阶段随机规划问题的定量稳定性分析.首先证明了原问题和对偶问题的可行集在Hausdorff距离意义下都是局部Lipschitz连续的,然后推出第一阶段问题的目标函数在Hausdorff距离意义下是Lipschitz连续的,并且得到了扰动问题的最优值函数和最优解集映射的定量稳定性分析结果.最后将该结论应用于最优值函数和最优解集映射的收敛分析,从而得到了随机规划问题的经验近似结果.第六章讨论了用增广Lagrangian方法求解一类具有抽象约束的非光滑非凸最优化问题.首先证明了惩罚因子有界时,该算法所生成的迭代序列的任何聚点都是一个可行的稳定点,然后得到WNNAMCQ可以保证惩罚因子有界性的结论.最后将该算法应用到双层规划问题上,并给出了数值计算结果.(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-11-08）
王炜,刘玉兵,李伟梅,曹新宇[3]（2018）在《二阶锥规划的一种随机线性化方法》一文中研究指出由于二阶锥规划(Second Order Cone Programming,简记SOCP)的广泛应用,相关问题的研究越来越引起人们的高度重视.人们求解二阶锥规划问题往往通过将其转化为线性规划、半定规划.针对某一类二阶锥规划,将其等价转化为半定规划,利用半定规划的线性化来解出一个ε-水平解,进而用随机线性化的方法来求解二阶锥规划问题,使得对于某些二阶锥规划的实际问题可以有效而简便的获得所需要的解.(本文来源于《辽宁师范大学学报(自然科学版)》期刊2018年01期）
曾友芳,唐春明[4]（2015）在《二阶锥规划一个超线性收敛的非内部连续化算法》一文中研究指出基于非光滑向量值最小函数的一个新光滑函数,建立了二阶锥规划一个超线性收敛的非内部连续化算法.该算法的特点如下:首先,初始点任意;其次,每次迭代只需求解一个线性方程组即可得到搜索方向;最后,在无严格互补假设下,获得算法的全局收敛性、强收敛性和超线性收敛性.数值结果表明算法是有效的.(本文来源于《运筹学学报》期刊2015年01期）
李敬华,常铮[5]（2013）在《线性规划的二阶不可行预估-矫正算法》一文中研究指出基于Mehrotra型预估-矫正算法在锥规划问题中的应用,利用一种新的自适应更新方法,在没有引进任何"保障措施"的情况下,提出了一个宽邻域上线性规划问题的不可行内点算法,并且证明了算法具有O(n1.5log(1/ε))迭代复杂性.(本文来源于《纺织高校基础科学学报》期刊2013年04期）
贵竹青,朱华丽,朱志斌[6]（2012）在《一种求解线性二阶锥规划的修正FR共轭梯度法》一文中研究指出为求解线性二阶锥规划,介绍了一种修正FR共轭梯度法。给出线性二阶锥规划问题的KKT条件,利用F-B光滑函数将互补性条件光滑化,将KKT条件转化成一个与之等价的光滑非线性方程组,给出一个价值函数,将光滑非线性方程组转化为无约束优化问题,利用共轭梯度法求解无约束优化问题,得到原问题的最优解。证明该算法的全局收敛性。(本文来源于《桂林电子科技大学学报》期刊2012年06期）
迟晓妮,张青[7]（2012）在《二维线性双层二阶锥规划问题的Kth-best算法(英文)》一文中研究指出当双层规划(BLP)的下层问题存在不确定性时,运用鲁棒优化方法可转化成双层二阶锥规划问题(SOCBLP).由于SOCBLP通常是非凸不可微问题,难以直接处理.本文将二维线性SOCBLP转化为线性BLP,并给出一些理论性质.基于这些性质,给出求解二维线性SOCBLP的一种Kth-best算法.算例表明该算法的有效性.(本文来源于《黄冈师范学院学报》期刊2012年06期）
刘勇进,张立卫,王银河[8]（2007）在《线性二阶锥规划的一个光滑化方法及其收敛性(英文)》一文中研究指出首先讨论了用Chen-Harker-Kanzow-Smale光滑函数刻画线性二阶锥规划的中心路径条件;基于此,提出了求解线性二阶锥规划的一个光滑化算法,然后分析了该算法的全局及其局部二次收敛性质.(本文来源于《数学进展》期刊2007年04期）
线性二阶锥规划论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
两阶段随机规划问题包含上下两阶段最优化问题,在实际生活中有很多的应用,例如报童问题和任务指派问题.本文从两个方面对线性两阶段随机规划问题进行深入的研究.一方面,研究带有二阶锥约束的线性两阶段随机规划问题的定性和定量的稳定性分析,并得到第二阶段问题最优值函数的Hadamard方向可微性及统计推断和经验近似估计等结论.另一方面,注意到两阶段问题与双层规划问题有着密切的联系.用光滑增广Lagrangian方法来研究一个带有抽象约束的非光滑非凸的双层优化问题,在较弱的条件下证明了该算法的收敛性,并用数值实验验证了算法的有效性.每章的具体内容如下.第叁章研究了所有参数都为随机变量的线性二阶锥两阶段随机规划问题及其对偶问题的扰动性质.首先证明扰动问题及其对偶问题均满足Slater条件,然后得到扰动问题及其对偶问题的可行集映射是连续的且水平有界的,最后证明了两问题解集映射是上半连续的.第四章在上一章的基础上考虑将第二阶段问题转化为一个极小极大最优化问题,利用Lagrangian对偶性质来证明该问题的最优值函数是Lipschitz连续的且Hadamard方向可微,并得到此最优值函数的样本均值近似(SAA)估计的渐近分布.第五章研究在随机变量的概率分布被扰动时,线性二阶锥两阶段随机规划问题的定量稳定性分析.首先证明了原问题和对偶问题的可行集在Hausdorff距离意义下都是局部Lipschitz连续的,然后推出第一阶段问题的目标函数在Hausdorff距离意义下是Lipschitz连续的,并且得到了扰动问题的最优值函数和最优解集映射的定量稳定性分析结果.最后将该结论应用于最优值函数和最优解集映射的收敛分析,从而得到了随机规划问题的经验近似结果.第六章讨论了用增广Lagrangian方法求解一类具有抽象约束的非光滑非凸最优化问题.首先证明了惩罚因子有界时,该算法所生成的迭代序列的任何聚点都是一个可行的稳定点,然后得到WNNAMCQ可以保证惩罚因子有界性的结论.最后将该算法应用到双层规划问题上,并给出了数值计算结果.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
线性二阶锥规划论文参考文献
[1].胡海江,宋绍京.一种二阶锥规划通带线性相位FIR滤波器的设计[J].电讯技术.2019
[2].段庆松.线性二阶锥两阶段随机规划问题的渐近性质[D].大连理工大学.2018
[3].王炜,刘玉兵,李伟梅,曹新宇.二阶锥规划的一种随机线性化方法[J].辽宁师范大学学报(自然科学版).2018
[4].曾友芳,唐春明.二阶锥规划一个超线性收敛的非内部连续化算法[J].运筹学学报.2015
[5].李敬华,常铮.线性规划的二阶不可行预估-矫正算法[J].纺织高校基础科学学报.2013
[6].贵竹青,朱华丽,朱志斌.一种求解线性二阶锥规划的修正FR共轭梯度法[J].桂林电子科技大学学报.2012
[7].迟晓妮,张青.二维线性双层二阶锥规划问题的Kth-best算法(英文)[J].黄冈师范学院学报.2012
[8].刘勇进,张立卫,王银河.线性二阶锥规划的一个光滑化方法及其收敛性(英文)[J].数学进展.2007