导读:本文包含了非线性双层规划问题论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:双层过道布置问题,设施布局,混合整数非线性规划模型,模拟退火算法
非线性双层规划问题论文文献综述
管超,张则强,朱立夏,毛丽丽[1]（2019）在《双层过道布置问题的混合整数非线性规划模型及两阶段改进模拟退火算法》一文中研究指出结合实际布局活动中,设施在多层空间布置的实际情况,提出了双层过道布置问题,并构建了该问题的混合整数非线性规划(MINLP)模型。针对问题特征,提出了一种改进模拟退火算法,通过采用两阶段改进策略,对退火过程及抽样过程进行改进。该算法以自适应搜索策略替代马氏链搜索长度,并引入记忆功能、回火操作以提高求解质量,通过设置双阈值来提高求解效率。应用所提算法对24个基准算例进行测试,并将其与原模拟退火算法和GUROBI精确方法作对比,验证了所提算法的有效性。(本文来源于《中国机械工程》期刊2019年08期）
任爱红[2]（2015）在《基于混合中心引力算法求解一类非线性双层规划问题》一文中研究指出针对下层问题是一个关于下层变量的线性规划,而上层目标是任意函数的一类非线性双层规划问题,提出一种基于Nelder-M ead单纯形法的混合中心引力算法来求解此类问题.利用线性规划的性质处理下层问题,设计了一种混合中心引力算法.所提出的算法运用均匀设计方法产生初始种群.为了增强算法的局部搜索能力和加快收敛速度,将当前种群分成两个子种群,Nelder-Mead单纯形法更新精英粒子构成的子群,而中心引力算法更新普通粒子构成的子群,再将新产生的两个新子群重组.实验研究表明,本文提出的算法不仅能有效求解此类非线性双层规划问题,而且还可以获得高质量的全局最优解.此外,实验结果也表明本文提出的算法是稳定的,且实验结果优于相比较的算法结果.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2015年06期）
范成礼,邢清华,付强,王振江,王艺菲[3]（2015）在《求解非线性双层规划问题的混合变邻域粒子群算法》一文中研究指出针对非线性双层规划难以获得全局最优的问题,汲取粒子群算法的快速搜索能力及变邻域搜索算法的全局搜索优势,提出了求解非线性双层规划问题的混合变邻域粒子群算法.首先利用Kuhn-Tucker条件,将非线性双层规划转化为一个单层规划问题,然后由粒子群算法得到一个较优的群体,通过审敛因子判断陷入局部最优的粒子,并进一步利用变邻域搜索算法的全局搜索能力对陷入局部最优的粒子进行优化,从而得到全局最优.测试函数的仿真实验对比分析证明了该算法的有效性.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2015年02期）
孟敏,贾飞[4]（2014）在《EDA算法求解一类特殊的非线性双层规划问题》一文中研究指出研究下层为线性规划上层为二次规划的非线性双层规划问题。利用单纯形最优性等价条件和基于正态分布的分布估计算法(EDA)求解该问题的全局最优解。为了提高算法效率,结合种群最优个体,给出了有效的交叉算子。设计算法时,用均匀设计产生初始种群,从而增加种群的多样性。为克服进化算法的弱局部收敛性,文中提出一种新的方法增加算法的局部收敛性。数值试验结果表明,文中提出的算法是有效且快速的。(本文来源于《电子科技》期刊2014年02期）
李昌兵,杜茂康,付德强[5]（2013）在《基于层次粒子群算法的非线性双层规划问题求解策略》一文中研究指出在交通与物流网络系统规划中的许多决策问题可以归结为双层规划模型,这类问题大多属于非凸优化问题.现有算法要么难以获得全局最优解,要么在解决大规模问题时存在算法复杂度及计算效率问题.本文基于进化博弈及多目标优化非支配排序的思想设计了层次粒子群算法,通过两个粒子群算法的交互迭代来模拟决策者之间的博弈寻优过程,从而获得使各方利益最大化的双层规划问题的最优解.最后通过测试函数验证算法的有效性.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2013年09期）
苏凯,牛玉广[6]（2012）在《求解一类非线性双层规划问题的改进层次型遗传算法》一文中研究指出针对既有的层次型遗传算法不适用于求解上、下层决策空间均离散分布的双层规划问题,提出一类改进的层次型遗传算法。该算法采用同一种群分别在上、下层进化,再合并种群进行优势解挑选,形成新种群,并将之传递至另一层进行计算,直至满足循环终止条件。改进工作解决了既有的层次型算法选择压力难以调整,且只能应用于上、下层具有相同变量的双层规划问题。(本文来源于《广东电力》期刊2012年12期）
李昌兵,袁浩,杜茂康[7]（2011）在《基于层次遗传算法的非线性双层规划问题求解策略》一文中研究指出双层规划是解决层次决策问题的运筹学工具。当前基于传统的优化思想已经提出了很多算法解决搜索空间已知的双层规划问题。但在双层规划领域仍然存在许多问题无法利用现有算法求解。本文基于进化博弈和多目标优化非支配排序的思想,设计了层次遗传算法并利用其求解非线性双层规划问题。最后通过测试函数验证算法的有效性。(本文来源于《系统工程》期刊2011年04期）
张蕾[8]（2010）在《求解一类特殊非线性双层规划问题的进化算法》一文中研究指出进化算法是人们从大自然的生物进化过程所得到的灵感中发展起来的一种现代优化方法,它作为一种新型的、模拟生物进化过程的随机化搜索优化方法,具有全局优化、隐并行性、鲁棒性强、操作简单等特点。双层规划问题是一类具有递阶结构的非凸优化问题。目前,对于这类问题的讨论往往局限于上下层函数为线性情形、凸可微等,但对于含不可微非凸函数的双层规划问题,存在的有效算法极少。尤其是在现实生活中经常会碰到有关比值的问题,其中分式双层规划问题的研究比较少见,因此对分式双层规划进行研究有很大的现实意义。本文主要考虑到双层规划的复杂性和进化算法的优点,用进化算法来求解一类特殊非线性双层规划问题,主要针对上层为线性分式结构的双层规划进行讨论。首先,研究一类线性分式-线性双层规划(LFBP)问题,提出一种基于单纯形法的遗传算法,利用Kuhn-Tucker条件,LFBP问题转化为一个单层规划问题,并给出这类问题的一个新的约束处理方法及目标函数处理方法,从而将问题转化为对一个线性规划求解。其次,对LFBP问题进行推广,研究一类线性分式-二次双层规划(LFQP)问题,用同样的思想方法对问题进行求解。最后,通过数值实验表明,本文提出的算法对该类线性分式双层规划问题比较有效。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2010-01-01）
邱根胜,王金凤[9]（2009）在《一类非线性双层规划问题的罚函数》一文中研究指出文章对含约束的非线性双层规划问题,提出了一种罚函数的构造,先对下层规划进行等价处理,再对上层函数构造罚函数,使其转化成单层无约束规划问题,使得它能采用无约束优化方法中许多有效的解析方法。(本文来源于《南昌航空大学学报(自然科学版)》期刊2009年03期）
李和成[10]（2009）在《非线性双层规划问题的遗传算法研究》一文中研究指出双层规划问题是一类具有递阶结构的非凸优化问题。目前,对于这类问题的讨论往往局限于线性情形、上下层函数均凸可微等,对于含不可微非凸函数的双层规划问题,存在的有效算法极少。本文针对几类非线性双层规划问题,利用问题的特点设计了相应的遗传算法,并证明了算法的收敛性。提出的大部分算法突破了基于梯度的传统优化方法对函数可微性和凸性的限制;另外,为了提高遗传算法的效率,利用单纯形法、指数分布等设计了一些新的遗传算子。主要工作包括如下几个方面:1.对于下层问题为线性规划的情形,本文讨论了上层问题为凸可微规划和上层函数非凸不可微两种情况。首先,对于上层凸可微的问题,利用下层基进行个体编码,并运用最优性条件,将问题转化为一个单层规划,以该单层规划的最优值作为相应个体的适应度值。该算法的优点是适合求解大规模问题。其次,针对上层函数非凸不可微的问题,基于下层规划的对偶问题及对偶定理,将上层变量的取值域进行剖分,使得每一个剖分区域内的所有点对应同一个下层最优解表达式。而对上层采用遗传算法求解,并基于单纯形法设计了新的杂交算子。算法的优势是对每一个上层变量值,无需求解下层问题即可得到下层最优解,因而提高了算法的效率。2.讨论了下层为凸二次规划和一般凸规划,而上层含非凸不可微函数的两个问题,分别提出了求解这两类问题的遗传算法。首先利用下层凸规划的K-K-T条件,将问题转化为一个等价的单层规划;其次为了提高种群个体的可行性,对下层为凸二次规划的情形,利用Lemke算法获得下层最优解;对于下层为一般凸规划的情形,给出了新的约束处理方法,它能将种群中的不可行点转化为约束域内的点,且给出了一个判断个体是否满足下层最优性的方法。3.研究了叁类下层含非凸函数的双层规划问题,包括下层函数可分、下层目标为一类非凸复合函数和下层函数为广义凹函数叁种情形。首先针对下层问题特点,分别给出了下层求解方法。对下层可分的情形,将问题分为单变量函数的极值问题求解;对于第二类问题,利用下层目标函数,将问题分解为多个凸规划,通过求解其中两个而获得最优解;对于第叁类问题,利用凹规划的最优解能在极点上达到的性质求解。其次利用种群最好个体设计了新的杂交算子,并用遗传算法求解上层问题。4.针对下层问题可解的非线性双层规划问题,提出了一个基于插值的遗传算法。该算法的特点是利用插值函数估计下层最优解函数,以插值函数的值近似下层最优解。这省去了大量求解下层问题的过程,能有效节约计算量。5.研究了下层函数关于整数变量可分、下层松弛问题为凸规划和下层函数关于整数变量为多项式的混合整数双层规划问题。首先给出了各类下层问题的解法,对于下层可分的问题,利用目标函数的凸凹性分解求解;对于下层松弛问题为凸规划的问题,利用凸函数的性质,给出了一种简化的分支定界法;对于第叁类问题,利用连续化技术给出了同解的线性规划问题。其次利用遗传算法求解上层问题,并设计了一个基于指数分布的杂交算子。6.对提出的算法,进行了收敛性分析。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2009-01-01）
非线性双层规划问题论文开题报告
（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：
针对下层问题是一个关于下层变量的线性规划,而上层目标是任意函数的一类非线性双层规划问题,提出一种基于Nelder-M ead单纯形法的混合中心引力算法来求解此类问题.利用线性规划的性质处理下层问题,设计了一种混合中心引力算法.所提出的算法运用均匀设计方法产生初始种群.为了增强算法的局部搜索能力和加快收敛速度,将当前种群分成两个子种群,Nelder-Mead单纯形法更新精英粒子构成的子群,而中心引力算法更新普通粒子构成的子群,再将新产生的两个新子群重组.实验研究表明,本文提出的算法不仅能有效求解此类非线性双层规划问题,而且还可以获得高质量的全局最优解.此外,实验结果也表明本文提出的算法是稳定的,且实验结果优于相比较的算法结果.
（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。
非线性双层规划问题论文参考文献
[1].管超,张则强,朱立夏,毛丽丽.双层过道布置问题的混合整数非线性规划模型及两阶段改进模拟退火算法[J].中国机械工程.2019
[2].任爱红.基于混合中心引力算法求解一类非线性双层规划问题[J].小型微型计算机系统.2015
[3].范成礼,邢清华,付强,王振江,王艺菲.求解非线性双层规划问题的混合变邻域粒子群算法[J].系统工程理论与实践.2015
[4].孟敏,贾飞.EDA算法求解一类特殊的非线性双层规划问题[J].电子科技.2014
[5].李昌兵,杜茂康,付德强.基于层次粒子群算法的非线性双层规划问题求解策略[J].系统工程理论与实践.2013
[6].苏凯,牛玉广.求解一类非线性双层规划问题的改进层次型遗传算法[J].广东电力.2012
[7].李昌兵,袁浩,杜茂康.基于层次遗传算法的非线性双层规划问题求解策略[J].系统工程.2011
[8].张蕾.求解一类特殊非线性双层规划问题的进化算法[D].西安电子科技大学.2010
[9].邱根胜,王金凤.一类非线性双层规划问题的罚函数[J].南昌航空大学学报(自然科学版).2009
[10].李和成.非线性双层规划问题的遗传算法研究[D].西安电子科技大学.2009
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