【摘 要】
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该文以大规模工业过程为背景,以分解-协调理论为基础,在前人工作的基础上,提出了大系统递阶优化控制理论论中的若干新算法.该文的主要研究工作有以下七个方面:1.对于一般可分
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该文以大规模工业过程为背景,以分解-协调理论为基础,在前人工作的基础上,提出了大系统递阶优化控制理论论中的若干新算法.该文的主要研究工作有以下七个方面:1.对于一般可分非凸稳态大系统,提出了一种能够搜索到全局最优解的新的分解-协调算法,利用此法可对非凸问题进行凸化,同时保持了目标函数的可分性,而且从根本上克服了传统优化方法可能陷入局部最优解的困难;2.提出了两种基于横向信息传递的两级优化算法,证明了算法的收敛性.算法结构简单,实用性强,从而有效地解决了一类目标函数具有不可分形式的稳态序贯系统的优化问题;3.深入研究了整体目标函数关于各子系统不具有可加形式的一般不可分问题,提出了一种新的双环迭代算法.建立了内环保证关联平衡、外环能够对目标函数进行解耦和从参数优化问题的解集中挑出原问题最优解的理论基础.同时证明了算法的收敛性;4.分析了优化决策中的运筹学算法与知识工程的特点,提出了定量优化方法与知识工程相结合的混合算法.证明了p次幂凸化方法中p存在一个下界的定性结论,并用混合算法成功地解决了p的选取问题,从而使p次幂方法能够用于工程实际;5.针对不可分多目标化问题,提出了一种能够满足决策者偏好的双环递阶优化算法.算法的收敛性也有严格的理论保证,文中证明的四个基本定理构成了算法的理论基础,仿真表明算法是有效的;6.深入研究了具有多个二次型性能指标的线性离散系统的多目标优化问题,提出了一种能够把不可分效用函数嵌入到最小最大问题中、再从其解集中挑出原问题的全局最优解的三级递阶算法,获得了效用函数关于参数的导数知识及参数校正公式,同时对大规模、系数矩阵非严格对角占优的病态线性方程组,提出了一种两级迭代算法,证明了其收敛性.
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