改进的拉格朗日松弛数据关联算法

在多传感器多目标跟踪领域中,当传感器为被动式的,传统的多维分配算法利用拉格朗日松弛算法求解.拉格朗日乘子更新一般用次梯度方法,但每次迭代都要进行多次极小化运算来求对偶解,导致实时性差.针对这个问题,提出了一种改进的基于拉格朗日松弛的数据关联算法,通过代理修正次梯度方法更新拉格朗日乘子,并在允许时间内获得近似解.仿真实验...     

凸集支撑函数的性质及其应用

本文讨论一个凸集C 的支撑函数的几个有用性质,并把这些性质应用于对函数次微分的研究,得到有关函数次微分的几个有趣结果。     

航天测控调度问题的拉格朗日启发式算法

通过分析航天测控调度问题的测控需求,建立了航天测控调度0-1整数规划模型,运用拉格朗日松弛方法对模型中的任务约束和设备约束进行了松弛,运用次梯度优化算法求得了航天测控调度问题上界,同时得到了决策变量对应的拉格朗日权重,可以作为决策变量在最优解中是否被调度的启发式信息,对拉格朗日权重进行分析,提出了求解问题可行解的拉格朗日启发式算法。最后,通过对两个场景的试验分析验证了拉格朗日启发式算法所求可行解的优越性。     

基于拉格朗日松弛的航天测控调度上界求解算法

通过分析航天测控调度问题的测控需求,建立了航天测控调度0-1整数规划模型,运用拉格朗日松弛方法对模型中的设备约束和卫星约束进行了松弛,运用次梯度优化算法求得了拉格朗日对偶问题的上界.最后,通过对两个场景的试验分析,证明了运用次梯度优化算法求得的上界的有效性.     

军队人力资源培训问题的整数线性规划模型

文章研究了军队人力资源培训问题,并基于时间和费用两个指标,建立了一个满足培训时间约束且费用最省的0-1整数线性规划模型,给出了基于Lagrange松驰分解的模型求解算法。在算法中,采用一种简单可行的Lagrange乘子更新方法代替传统的次梯度法。另外,文章证明了算法获得最优解的两个充分条件,计算实例初步表明给出的算法是行之有效的。     

基于广义三维分配的数据互联算法研究

针对多维分配问题中基于次梯度算法的拉格朗日松弛算法每次迭代都要对每个子问题进行最小化运算以更新乘子的缺陷,引入了优化数学里的代理次梯度算法,修改次梯度表达式和乘子更新公式,提出了基于代理次梯度的拉格朗日松弛数据关联算法.在问题规模较大的情况下,节约了计算时间,降低了跟踪丢失率.仿真结果证明了算法的有效性.