文档介绍：,寻找可行解的难度与问题本身一样困难,如果全局最优解在孤立点处取得,�辏��一本文主要研究两类非凸规划问题:,这两类规划问题被广泛使用在经济、运输、,并且全局优化方法在理论上没有一个确定的准则,,理论上我们经过无穷次的迭代,在误差允许的范围内,最终可以得到近似可行解,,在分支定界方法的基础上,提出了一个新的全局最优化方法,:第一章,概述了目前求解全局优化问题的几种常用方法,及本文所研究问题的背景,,针对带多乘积约束的非凸二次规划问题,首先,,寻找�辏����辏��,,本章在第二章研究的基础上,,等价转化原闯题为单调优化问题;接下来对分支、定界、删减这些关键步骤进行理论分析;最后通过与其它算法数值实验进行比较,证明了算法具有可行性、:带多乘积约束的非凸二次规划,广义几何规划,单调优化,可适应细分,最优解
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§��,但如果当这些定界方法�,���⑻畛浜��椒╗�、区间方法���仍诠�噬喜��艘欢ǖ挠跋欤�褂�一些研究人员基于目标函数易于实现、稳定性好的性质提出了模拟退火算法�,�俊⒁糯�算法��⑺婊���╗��龋�庑┬碌睦砺邸⑺惴ê图扑惴矫娴墓毕祝�梢园镏�嗣侨�全局优化问题应用的范围十分广阔,包括图像处理、经济建模、数据库和芯片设计、固定费用、经融、生物工程和分子生物学、化学工程设计和控制、机械设计等,因此它受到了政府、,,使得许多最新的进展,需要计算相应的优化问题全局最优解的数值技术,所以研究全局最优化问题的理论和算法成为一种迫切的全局优化方法研究的是多变量非线性函数在某个区域上全局最优解的特征和计算方问题存在多个局部极值点时,全局最优算法在理论上还没有一个确定的准则,�世纪�年代以来,有些人已经开始研究全局优化问题,�年代中后期以来,全局优化得到了飞速的发展,。��年����芯孔榘亚笕ň肿钣沤�的方法分为四大类,即不完全方法,渐进完全方法,完全方法,,;多随机点方法、聚类、隧道法、填充函数方法;非单调搜索技术:禁忌搜索、模拟退火算法;种群方法:遗传算法、,可以找到全局最优解,但是无法知道迭代次数。完全方法是指经过一定的迭代后,可以找到近似全局最优解,,包括符号需要.
算法:�����椒ā����方法和结合方法����;��.填充函数类全局