基于共轭梯度法的线性规划优化设计  

The Optimization Design Based on Conjugate Gradient Algorithm in Restricted Condition

作　　者：丁雷[1] 陈炳权[1] 陈丽萍[2] 孟凡斌[1] 

机构地区：[1]吉首大学物理科学与信息工程学院,湖南吉首416000 [2]嘉兴学院图书馆,浙江嘉兴314000

出　　处：《吉首大学学报（自然科学版）》2007年第1期85-87,共3页Journal of Jishou University(Natural Sciences Edition)

基　　金：湖南省教育厅科学研究项目(05C141)

摘　　要：通过罚函数的引入以及对目标函数的适当改进,笔者利用共轭梯度法处理约束条件下的线性方程的优化问题,并通过仿真数据进行验证,验证结果表明采用该方法比目前广泛应用的线性规划处理方法起到更好的优化效果.Conjugate gradient algorithm is a conventional algorithm to deal with non-linearized equation. This paper uses the conjugate gradient algorithm to deal with the linearized equation in restricted condition through the introduced punishment function and modification of the target function. This paper testifies this way by the simulated data, and the computing result shows this wav can get the better effect than the linear programming.

关 键 词：共轭梯度法 约束条件 罚函数 优化 

分 类 号：TP1[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP301.6[自动化与计算机技术—控制科学与工程]