计算机学报
計算機學報
계산궤학보
CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
2008年
6期
910-918
,共9页
非线性双层规划%插值函数%遗传算法%最优解
非線性雙層規劃%插值函數%遺傳算法%最優解
비선성쌍층규화%삽치함수%유전산법%최우해
非线性双层规划问题是一类递阶优化问题,相关的算法往往需要对每一个上层变量值求一个下层优化问题才能得到一个可行点,这使得算法的计算量很大.目前文献中的算法通常都是基于对每个确定的上层变量,下层最优解唯一的条件,这就意味着每个下层变量的分量都可以看成是上层变量的函数.基于这个思想,同时为了避免频繁计算下层优化问题,文中提出了一种新的方法.这种方法与已有方法的主要不同之处在于,它不需频繁求解下层规划,而是用插值函数近似下层最优解函数.其主要思想如下:首先,取一些上层变量值作为插值节点,计算它们对应的下层问题的最优解,这些最优解的第i个分量作为第i个插值函数的函数值,利用这些节点和函数值计算插值函数;其次,将插值函数代入上层问题,得到一个近似原问题的单层规划;最后用一个新的遗传算法求解该单层规划.由于插值节点和相应的插值函数在进化过程中自适应修正和更新,这样可使得该单层规划问题的最优解逐步逼近原问题的最优解,并且可减少计算量.对25个测试问题的仿真结果表明,该文所提出的算法能以较少的计算量找到这些问题的最好解.
非線性雙層規劃問題是一類遞階優化問題,相關的算法往往需要對每一箇上層變量值求一箇下層優化問題纔能得到一箇可行點,這使得算法的計算量很大.目前文獻中的算法通常都是基于對每箇確定的上層變量,下層最優解唯一的條件,這就意味著每箇下層變量的分量都可以看成是上層變量的函數.基于這箇思想,同時為瞭避免頻繁計算下層優化問題,文中提齣瞭一種新的方法.這種方法與已有方法的主要不同之處在于,它不需頻繁求解下層規劃,而是用插值函數近似下層最優解函數.其主要思想如下:首先,取一些上層變量值作為插值節點,計算它們對應的下層問題的最優解,這些最優解的第i箇分量作為第i箇插值函數的函數值,利用這些節點和函數值計算插值函數;其次,將插值函數代入上層問題,得到一箇近似原問題的單層規劃;最後用一箇新的遺傳算法求解該單層規劃.由于插值節點和相應的插值函數在進化過程中自適應脩正和更新,這樣可使得該單層規劃問題的最優解逐步逼近原問題的最優解,併且可減少計算量.對25箇測試問題的倣真結果錶明,該文所提齣的算法能以較少的計算量找到這些問題的最好解.
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