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SLI的条件冗余性及LP问题的算法研究

摘要第6-8页
Abstract第8-10页
第1章 绪论第15-46页
    1.1 研究背景与选题意义第15-20页
        1.1.1 SLI条件多余性研究背景及意义第15-16页
        1.1.2 LP问题算法的研究背景及意义第16-20页
    1.2 当前主要LP问题算法综述第20-44页
        1.2.1 单纯形法概述第20-23页
        1.2.2 椭圆法概述第23-24页
        1.2.3 Karmarkar投影法概述第24-38页
        1.2.4 亏基单纯形法与基线算法概述第38-43页
        1.2.5 本节小结第43-44页
    1.3 本论文的主要研究内容第44-46页
上篇 平移扩张原理与LP问题的基点定向转移搜索算法第46-100页
    内容提要第46页
    研究背景与任务第46-49页
        1 当前LP问题算法的功能状况第46页
        2 摄动原理及摄动单纯形法第46-47页
        3 主要任务第47-49页
    第2章 有关LP问题的基础性研究与探讨第49-57页
        前言第49页
        2.1 几个空间概念及相关性质第49-54页
            2.1.1 点、直线与平面第49-50页
            2.1.2 距离的定义第50页
            2.1.3 向量的数性积与矢性积第50-54页
        2.2 单纯形的相关描述第54-56页
            2.2.1 约束的冗余性第54-55页
            2.2.2 基点退化现象第55-56页
        2.3 本章小结第56-57页
    第3章 平移扩张原理与单纯形的局部正则化第57-69页
        前言第57页
        3.1 单纯形基点的一种点向式转移模型第57-62页
            3.1.1 单纯形基点转移特征的刻画与描述第57-61页
            3.1.2 模型的优点及存在的功能性缺陷第61-62页
        3.2 平移扩张原理第62-65页
            3.2.1 有关单纯形的概念及性质第62-63页
            3.2.2 退化现象的几何解释第63-64页
            3.2.3 单纯形的平移扩张及相关性质第64-65页
        3.3 非正则单纯形的局部正则化第65-68页
        3.4 章节小结第68-69页
    第4章 一种求解LP问题的VSEDT迭代算法第69-85页
        前言第69页
        4.1 构建LP问题的新算法平台—基点定向转移矩阵及其运算第69-72页
        4.2 小量正参数ε-正则化第72-74页
            4.2.1 顶点退化的起因分析第72页
            4.2.2 小量正参数ε-正则化方法第72-73页
            4.2.3 小量正参数ε-正则化阶段性终止条件第73-74页
        4.3 最优性判别定理第74页
        4.4 VSEDT迭代算法介绍第74-76页
            4.4.1 基本思路第74页
            4.4.2 基本操作第74-76页
            4.4.3 基本步骤第76页
        4.5 实例分析第76-77页
        4.6 VSEDT迭代法的改进—优势控制群迭代算法第77-83页
            4.6.1 相关问题分析第77-78页
            4.6.2 相关概念及性质第78-79页
            4.6.3 优势控制群迭代算法第79-80页
            4.6.4 例题对照第80-83页
        4.7 章节小结第83-85页
    第5章 一种求解LP问题的强迫性VSEDT迭代算法第85-99页
        前言第85页
        5.1 构建LP问题新算法平台—强迫性基点定向转移矩阵第85-89页
        5.2 几个最优性判别定理第89-90页
        5.3 强迫性VSEDT迭代算法介绍第90-93页
            5.3.1 基本思路与构想第90-91页
            5.3.2 主要操作第91-92页
            5.3.3 基本步骤第92-93页
        5.4 实例分析第93-95页
        5.5 强迫性VSEDT迭代法的改进方法—割区域搜索算法第95-98页
            前言第95页
            5.5.1 基本思路与构想第95-96页
            5.5.2 基本步骤第96页
            5.5.3 实例展示第96-98页
        5.6 强迫性VSEDT迭代算法的改进措施第98-99页
        5.7 章节小结第99页
    篇后语第99-100页
下篇 LP问题的消冗降阶算法与SLI的条件冗余性第100-147页
    内容提要第100页
    研究背景与任务第100-102页
        1 当前LP算法研究的实际状况第100页
        2 研究目标与任务第100-102页
    第6章 消冗降阶原理及其应用与展望第102-119页
        前言第102页
        6.1 消冗、降阶定理及相关概念第102-108页
        6.2 逐次消冗降阶法第108-111页
            6.2.1 基本思想第108-109页
            6.2.2 算法基本构件第109页
            6.2.3 基本步骤第109-110页
            6.2.4 实例展示第110-111页
        6.3 非负约束降阶预估—校正算法第111-117页
            6.3.1 问题分析第111-112页
            6.3.2 相关概念与定理第112页
            6.3.3 非负约束降阶预估—校正算法第112-115页
            6.3.4 实例展示第115-117页
        6.4 影响原理应用的障碍及其展望第117页
        6.5 章节小结第117-119页
    第7章 一种SLI的矩阵变换定解方法第119-128页
        前言第119页
        7.1 一个新的SLI定解平台及其性质第119-123页
            7.1.1 强迫性基点转移矩阵及其运算第119-122页
            7.1.2 退化极点的转移问题与可行域的局部ε-正则化第122-123页
        7.2 线性不等式组的矩阵列变换定解方法第123-124页
            7.2.1 基本操作第123-124页
            7.2.2 基本步骤第124页
        7.3 实例展示第124-126页
        7.4 章节小结第126-128页
    第8章 l-正流形锥及其可分离性研究与应用第128-146页
        前言第128页
        8.1 l-正流形锥及可分离性定义及相关性质第128-130页
        8.2 l-正流形锥的可分离性公理及相关判别定理第130-136页
        8.3 l-正流形锥的可分离性在SLI定解问题中的应用第136-140页
        8.4 l-正流形锥分离性判法改进第140-145页
            8.4.1 基本构想第140-142页
            8.4.2 基本步骤与实施细则第142-143页
            8.4.3 实例展示第143-145页
        8.5 本章小结第145-146页
    篇后语第146-147页
结论第147-150页
    1. 主要结论第147-148页
    2. 后续工作的展望第148-150页
寄语第150-152页
致谢第152-153页
参考文献第153-159页
攻读博士学位期间发表的论文及科研情况第159页
    1. 论文情况第159页
    2. 科研项目第159页

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