约束全局最优化的一种新的辅助函数法  

A Novel Assistant Function Method for Constrained Global Optimization

作　　者：刘呈军[1] 吴至友[2] 

机构地区：[1]重庆水利电力职业技术学院基础部,重庆永川402160 [2]重庆师范大学数学学院,重庆401331

出　　处：《重庆师范大学学报（自然科学版）》2014年第4期1-5,共5页Journal of Chongqing Normal University:Natural Science

基　　金：国家自然科学基金(No.10971241);重庆水利电力职业技术学院科研基金(No.KRC201302)

摘　　要：对于非凸的约束优化问题,如何从一个局部极小点获得全局极小点,这是一个重要的问题。在本文中,作者构造了一种超越当前局部极小点的平稳点函数,并给出了相应的全局下降算法,并且由此得出约束全局优化问题的一个全局极小点。利用本文中的全局下降算法,仅仅搜索原约束优化问题的局部极小点以及通过给定的平稳点函数构造一些无约束优化问题就能够获得约束优化问题的一个全局极小点。数值实验的计算结果均比已有文献所计算的最优值更好,证明本文提出的这种全局下降法是非常有效的。How to get the global minima from local minima, for non-convex constrained optimization problem is a very important is- sue. In this paper, the authors constructed a smooth point function makes it possible to go beyond the current optimization problem of local minima, and gives the corresponding global descent algorithm, and thus constrained global optimization problem to get a global minimum point. Using the global descent algorithm presented in this paper, only the original constrained optimization problems by local search and gives a smooth point function to construct some unconstrained optimization problems, we can get a global minimum point constrained optimization problem. Numerical experiments show that the proposed method of this global decline is very effective.

关 键 词：约束全局最优化 平稳点函数 辅助函数法 全局下降法 

分 类 号：O221.2[理学—运筹学与控制论]