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张海东

作品数：3 被引量：5H指数：1
供职机构：上海大学理学院数学系更多>>
发文基金：湖南省教育厅科研基金上海市教育委员会重点学科基金上海市自然科学基金更多>>
相关领域：理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇理学

主题

  • 1篇有限维
  • 1篇有限维逼近
  • 1篇总极值
  • 1篇无限维
  • 1篇线性规划
  • 1篇线性规划问题
  • 1篇相对熵
  • 1篇极值
  • 1篇估计方法
  • 1篇规划问题

机构

  • 3篇上海大学
  • 1篇湖南理工学院

作者

  • 3篇张海东
  • 2篇楼烨
  • 2篇陈晓方
  • 1篇邬冬华
  • 1篇彭拯

传媒

  • 2篇应用数学与计...
  • 1篇应用数学

年份

  • 2篇2010
  • 1篇2007
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
有限维逼近无限维总极值的水平值估计方法
2010年
变分计算、最优控制、微分对策等常常要求考虑无限维空间中的总极值问题,但实际计算中只能得出有限维空间中的解.本文用有限维逼近无限维的方法来讨论函数空间中的总体最优化问题.用水平值估计和变侧度方法来求得有限维逼近总体最优化问题.对于有约束问题,用不连续精确罚函数法将其转化为无约束问题求解.
陈晓方楼烨张海东
关键词：有限维逼近
一类线性规划问题的随机中心路径算法
2010年
本文针对一类仅具不等式约束的线性规划问题提出了一种随机化的中心路径算法,并证明了算法的收敛性.初步的数值实验说明了算法的有效性.
张海东楼烨陈晓方
关键词：线性规划相对熵
一种无约束全局优化的水平值下降算法被引量：5
2007年
本文研究无约束全局优化问题,建立了一种新的水平值下降算法(Level-value Descent Method,LDM).讨论并建立了概率意义下取全局最小值的一个充分必要条件,证明了算法LDM是依概率测度收敛的.这种LDM算法是基于重点度取样(Improtance Sampling)和Markov链Monte-Carlo随机模拟实现的,并利用相对熵方法(TheCross-Entropy Method)自动更新取样密度,算例表明LDM算法具有较高的数值精度和较好的全局收敛性.
彭拯张海东邬冬华
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共1页<1>
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