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可行问题的迭代算法

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-21页
   ·系统科学的演化过程第11-12页
   ·技术科学层次及运筹学和控制论问题第12-13页
   ·可行问题的研究背景第13-15页
   ·可行问题的研究进展第15-19页
     ·凸可行问题的研究进展第15-16页
     ·分裂可行问题的研究进展第16-18页
     ·多重分裂可行问题的研究进展第18-19页
   ·研究内容、关键技术和研究意义第19-21页
     ·研究内容第19-20页
     ·关键技术第20页
     ·研究意义第20-21页
第二章 预备知识第21-31页
   ·凸集和凸函数第21-25页
     ·凸集第21-22页
     ·凸函数第22-24页
     ·凸函数的次微分第24-25页
   ·Hilbert空间中的非线性算子及其性质第25-29页
   ·收敛性与收敛速度第29-31页
第三章 凸可行问题的平行近似次梯度投影算法第31-39页
   ·引言第31页
   ·预备知识第31-32页
   ·自适应的平行近似次梯度投影第32-34页
   ·加速自适应的平行近似次梯度投影算法及其收敛性第34-36页
   ·数值实验第36-38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 可行问题的惯性迭代算法第39-69页
   ·引言第39-40页
   ·相关基础知识第40页
   ·凸可行问题的惯性正交投影算法及其收敛性第40-52页
     ·算法描述第40-43页
     ·收敛性分析第43-50页
     ·数值实验第50-52页
   ·分裂可行问题的惯性松弛投影算法第52-62页
     ·惯性松弛-CQ投影算法及其收敛性第52-57页
     ·修正的惯性松弛-CQ投影算法及其收敛性第57-59页
     ·数值试验第59-62页
   ·分裂可行问题的惯性扰动投影算法第62-68页
     ·惯性扰动投影算法的渐近收敛性第63-66页
     ·分裂可行问题的扰动惯性投影算法及渐近收敛性第66-68页
   ·本章小结第68-69页
第五章 可行问题的几种强收敛算法第69-95页
   ·基础知识第69-70页
   ·凸可行问题的强收敛平行投影算法第70-78页
     ·凸可行问题的强收敛平行投影算法 (I)第70-74页
       ·算法描述第70-71页
       ·收敛性分析第71-74页
     ·凸可行问题的强收敛平行投影算法 (II)第74-78页
       ·算法描述第74-75页
       ·收敛性分析第75-78页
   ·分裂可行问题的强收敛投影算法第78-93页
     ·分裂可行问题的强收敛 KM-CQ-Like算法(I)第78-85页
     ·分裂可行问题的强收敛的多步KM-CQ-Like算法(II)第85-93页
   ·本章小结第93-95页
第六章 多重分裂可行问题的几种外推投影算法第95-118页
   ·引言第95-96页
   ·预备知识第96-98页
   ·外推投影算法及其收敛性第98-105页
     ·外推投影算法第98页
     ·收敛性分析第98-103页
     ·数值实验第103-105页
   ·双外推次梯度投影算法及其收敛性第105-116页
     ·双外推次梯度投影算法 (I)第106-112页
     ·双外推次梯度投影算法 (II)第112-115页
     ·数值实验第115-116页
   ·本章小结第116-118页
第七章 结论与展望第118-120页
   ·全文工作总结第118页
   ·进一步研究展望第118-120页
参考文献第120-129页
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果第129-131页
致谢第131页

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