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一种基于PRP共轭梯度法的新型动态优化方法及其应用

陈珑  刘兴高  
【摘要】:针对动态优化算法往往收敛缓慢、计算复杂的缺陷,本文提出了一种基于PRP共轭梯度法的新型动态优化方法。首先通过控制变量参数化策略将动态模型离散化,然后利用收敛快速、计算存储量小的PRP共轭梯度法,求解一阶最优必要条件引进后的离散模型,同时结合强Wolfe条件搜索步长因子,确保PRP共轭梯度法稳定收敛。在含有控制变量边界约束的优化问题求解应用中,通过中间变量的连续有界函数的转换将原优化问题转化为控制无约束问题。实例研究表明,该算法在求解精度和收敛速度方面具有明显的优越性。

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