一、投影Hessian的内点回代算法解线性约束优化问题(英文)（论文文献综述）
曲衍明[1]（2019）在《非凸二次约束优化问题的凸性化研究》文中研究说明二次函数是非线性函数中一类较为简单的函数,很多函数都可以用它来逼近,因而对二次优化的研究有助于对一般非线性问题的研究。同时,二次约束优化问题在许多领域有着相当广泛的实际应用背景。因此探讨二次约束优化问题是十分有意义的。本文主要研究带二次约束的非凸二次优化问题,并且主要研究其中的一类特殊问题:CDT问题。主要研究内容如下:（1）我们研究一类带有两个二次约束的扩展的CDT问题,其中一个是单位球约束,一个是椭球约束,选取合适的通过最优线段的超平面,在不分割可行域的情况下,通过二阶锥重组技术和半正定松弛的方法,得到了该类扩展的CDT问题存在对偶间隙的充要条件,并给出了理论证明,为以后缩小扩展的CDT问题的对偶间隙做铺垫。（2）找到了一类可以完全消除对偶间隙的经典的CDT问题,给出了理论证明,而且证明了在二维情况下满足所有问题,并给出了三维的一个反例,为后续的研究做准备。
王医强[2]（2018）在《基于内点法的电网网损优化研究》文中研究指明随着电网的发展,对最优潮流研究的要求也不断提高。为了更好地帮助电力系统提高安全性能、增强经济效益以及提供优质的电能,需要不断改进最优潮流算法,解决当前复杂电网优化问题。首先,本文通过PMU装置和网损优化研究背景的调研,对实验室PMU装置（同步相量测量装置）提出了改进方案,为了使采样数据能够更好地应用于最优潮流分析,在Visual Studio 2013和SQL Sever 2014上开发了电力系统负荷潮流系统计算软件。其次,为了对网损优化模型进行改进,需先对电网节点进行潮流计算以及验证实验平台的可靠性。本文分别在MATLAB和Visual Studio2013上对IEEE4电网使用牛顿拉夫逊法进行潮流计算,得出Visual Studio2013潮流计算时间为3ms,而MATLAB上潮流计算时间58ms,Visual Studio 2013相对于MATLAB更适合用于网损优化实验,也便于电力负荷潮流系统的更新与功能拓展。在此基础上,本文针对内点法特征进行了分析,以原对偶内点法数学模型为基础,进行了改进。数学模型上引入对数函数将不等式约束转化为等式约束,然后引入拉格朗日定理构造目标函数,最后采用牛顿迭代法求解修正方程。该模型建立后,本文使用IEEE14及IEEE30算例进行验证,经过与MATPOWER上的内点法仿真结果进行对比分析,得出其总网损和计算时间都得到了优化。
李丹[3]（2017）在《线性约束优化问题的过滤线搜索的仿射信赖域方法及研究》文中研究表明信赖域方法和线搜索技术是求解非线性优化问题整体收敛性的两种基本策略。信赖域方法主要思想是在当前迭代点的某个邻域内极小化目标函数的一个合适的二次模型,并不断校正信赖域半径,得到一个可以接受的方向步。信赖域方法可以用来求解非凸近似模型,具有很强的收敛性。线搜索技术通过使用所谓的回溯方法选择的步长,很容易满足严格可行性,在确定新的迭代点时计算量较小。过滤方法最初是由Fletcher和Leyffer提出的,用来保证求解非线性约束规划算法的全局收敛性,其主要思想在于如果试探点在减少了目标函数或者约束违反度的情况下,则接受该试探点。这种通过使用多目标优化的概念,可替代罚参数的调整可能出现的问题。非单调技术可以嵌入到信赖域或过滤线搜索的框架中,用来求解非线性最优化问题。正如许多研究者指出,非单调的方案可以提高找到全局最优值的可能性,并且非单调的准则将加快一些病态的情况下的收敛过程。本文提出了结合非单调线搜索过滤技术的仿射内点信赖域方法,建立求解线性不等式约束优化问题的算法,在合理的条件下获得此算法的全局收敛性与快速的局部收敛速率。数值结果表明了算法的有效性。无导数算法不强制目标函数的梯度信息。因此,对于复杂的函数,这种方法可以减少性能的计算成本。Chen和Sun提出了一种渐弱多维过滤线搜索方法求解无约束优化问题。其基本思想是引入非精确线搜索步长到多维过滤中,当步长趋向零时,滤子的作用也越来越弱。本文给出了一种结合非单调线搜索渐弱过滤技术的没有非退化假设的仿射内点无导数信赖域算法求解非线性界约束优化问题。该算法的目的是构造由目标函数的结构多项式插值模型的问题。所提出的新方法保证了一阶和二阶临界点的全局收敛性,而无需使用传统的线搜索过滤技术中的切换条件。利用指示函数来定义新的仿射矩阵,以避免非退化性。该方法被证明,在强二阶充分条件和没有非退化的假设下,具有局部二次收敛速率。初步的数值结果表明算法的可行性与有效性。有各种证据支持的说法,随机模型可以产生确定性优化的实际和理论利益。大多数当代随机方法产生随机的沿着所有可能使得目标函数的较小的水平下降的方向。在直接搜索中,随机正生成集被研究,能够在性能和非光滑问题的收敛性理论中获益。本文给出了一种结合非单调线搜索渐弱过滤技术的基于概率模型的仿射内点无导数信赖域算法求解有界变量约束优化问题。在合理的条件下获得此算法的全局收敛性与快速的局部收敛速率。数值结果表明了算法的有效性。最后对全文进行总结,并且提出进一步的研究方向。
包丽萍[4]（2016）在《界约束非线性方程组的Levenberg-Marquardt算法》文中认为本文给出了一种Levenberg-Marquardt算法,来求解带界约束的非线性方程组F（x）=0,x∈Ω,其中Ω（?）Rn是一个非空闭凸集,F是定义在一个包含Ω的开集上的连续可微函数。我们结合投影Levenberg-Marquadrt步和使用仿射变换矩阵加以调整的负梯度方向作为试探步,使得试探步既保证了目标函数有一定的下降量,又能提高算法的收敛速度。此方法生成的迭代是可行的。算法具有全局收敛性,且在F满足局部误差界的假设下是二次收敛的。此改进算法的数值结果表明此方法表现良好。
王云帆[5]（2015）在《基于人工地物地理几何特征的建筑物三维重建技术》文中研究表明数字化城市技术方兴未艾,然其数据获取建模工作量大,自动化程度低。本文致力于研究一种基于人工地物几何特征的建筑物三维重建技术。本文主要研究内容如下：（1）提出了一种基于聚类的自适应开关中值滤波（CASWM滤波）算法,并基于该预处理算法进行消失点检测,避免了噪声对直线检测的影响,有效提高了消失点检测的准确率。（2）研究了一种基于消失点的自动检测有效区域的SIFT算法,避免了对非建筑物特征点的误检,提高了算法效率,减少了匹配时间。（3）研究了一种基于改进的LO-RANSAC算法,增强了基础矩阵估计算法的鲁棒性,提高了算法的效率。（4）研究了一种基于消失点的相机自标定方法,基于CASWM滤波预处理和MSAC估计,并选取合适的距离函数来估算误差,最终获得消失点的位置,使整个自标定过程在速度和准确度上都能有良好的表现。（5）针对摄影测量的特定要求,基于前述算法,开发了一套针对建筑物的序列图像三维重建软件,并设计实验验证了前述算法的有效性。
耿光超[6]（2014）在《电力系统稳定约束最优潮流：模型、算法与并行化》文中研究说明稳定约束最优潮流是电力系统运行与控制决策中的重要研究课题,它能够在最小化系统运行成本的同时,通过调整稳态运行点提升系统受扰后的动态性能,包括系统的暂态稳定性和短期电压稳定性。稳定约束最优潮流在数学上属于动态优化问题,即含有微分代数方程组约束条件的非线性规划问题,在涉及含复杂模型的大规模电力系统、长仿真时间窗口和多预想故障时,其求解过程计算时间长、耗用内存多,计算复杂性是该问题研究的主要理论和技术障碍。本文着重研究了基于数值优化理论和高性能计算技术高效求解稳定约束最优潮流问题的优化算法及其并行化实现,主要研究内容及其学术成果包括：1)提出了统一考虑电力系统暂态稳定和短期电压稳定约束的稳定约束最优潮流模型,给出了其基于动态优化问题的数学模型。同时针对复杂电力设备元件的动态模型集成问题,基于面向对象设计和自动微分技术,提出了应用于稳态和暂态分析的系统化复杂模型集成方法,进而设计并实现了应用于稳定约束最优潮流的模块化框架,提升了其算法实现的灵活性,拓展了该优化模型的应用前景。2)针对动态优化问题的两个算法阶段,即微分代数方程组的转化阶段和非线性规划问题的求解阶段,提出了基于直接多重打靶法和简约空间内点法的两阶段数值优化算法。与已有研究成果相比,该优化算法能够充分利用稳定约束最优潮流的问题特点和结构性质,从而显着提高优化算法的收敛性能和计算效率。通过一系列大规模电力系统算例的数值实验,验证了所提出两阶段优化算法的有效性。3)对于稳定约束最优潮流问题的优化求解过程,在不同的算法层面提出了可组合使用的四种并行分解策略,即预想故障分解策略、矩阵分块分解策略、打靶区间分解策略和轨迹灵敏度参数分解策略。能够充分利用基于多核CPU的计算集群、对称多处理平台和图形处理器（GPU）等多种高性能计算平台的计算资源,实现了问题求解的多层并行化,有效提高算法执行的计算效率,拓展能够求解的计算规模。
邓佳佳[7]（2012）在《考虑分布式能源的电力系统优化运营模型研究》文中进行了进一步梳理随着风电和光伏发电等间歇式分布式能源在电网中比重的加大,其出力的随机波动性给电网安全运行带来了很大风险,需要从电网优化调度以及网络优化、规划等多方面研究以缓解分布式能源发电对电网安全可靠运行带来的巨大挑战。考虑分布式能源的电力系统优化运营问题是一个大规模、多目标、多约束、非线性的优化问题,其控制变量具有离散性与连续性相混合的特点,因此,该优化运营问题的建模与求解算法就成了十分重要的研究课题。根据上述分析以及负荷预测对于调度运营的重要性,本文对短期负荷预测模型、考虑分布式能源的电力系统优化运营问题展开研究,包括日前闭环经济调度问题,考虑风电接入的网络潮流优化问题和考虑分布式能源的网络规划问题,具体研究内容包括以下几个方面：（1）短期负荷预测是日前经济调度的重要依据,提出了一种基于GARCH误差修正模型的LS-SVM短期负荷预测模型,利用LS-SVM模型对日前负荷进行预测,采用GARCH误差修正模型对预测误差进行修正从而提高预测的精度。（2）建立了一种基于闭环控制的日前经济调度模型,线性化处理考虑机组组合问题的经济调度模型以及各种约束,同时考虑机组的启停成本,电网运行的安全约束,包括支路输电容量约束以及安全约束。模型求解采用基于预防、校正的交替求解方法,对机组组合模型和基于安全约束的经济调度模型进行迭代交替求解。（3）建立了一种考虑风电并网的多目标电力系统供电网络优化运营模型,综合考虑发电成本最小和电压稳定裕度最大两个优化目标。问题求解采用了自适应调整的粒子群算法对模型进行优化求解。（4）建立了一种基于变权预测校正内点法的分布式网络规划模型,对不同类型的可再生分布式发电机组进行优化配置,以网络损耗最小为优化目标,同时考虑了所有分布式发电机组可能的运行方式。为了提高求解效率,模型采用了直角坐标潮流方程和约束条件。对上述问题的建模与求解不仅可以实现电力系统运行安全性、经济性、环保性等要求,还可以降低发电、输电成本,协调电厂与电网、电网与用户之间的冲突,因此,对考虑分布式能源的电力系统优化运营问题进行研究具有重要的理论价值和现实意义。
郑秀云[8]（2011）在《变分不等式与无约束优化问题的算法研究》文中指出变分不等式问题是应用数学领域中一个十分重要的研究方向,被广泛用于研究经济学、工程科学和交通运输中的各种平衡模型。许多优化问题都可以转化为变分不等式来求解。因此,变分不等式问题的算法研究具有重要的理论意义和实用价值。无约束优化问题是最优化问题的一个主要分支,而约束优化问题的子问题可以转化为无约束优化问题。特别地,变分不等式问题在一定条件下也可转化为无约束问题来求解。近几年来,无约束优化问题的理论发展比较成熟,解决此问题的方法众多。其中,共轭梯度法是一种非常有效的方法,在二十世纪六七十年代成为人们研究的热点。随着实际问题中大规模问题的涌现,共轭梯度法的研究再次成为人们关注的热点课题。本文主要研究变分不等式与无约束优化问题的算法,主要工作如下：1.给出了求解变分不等式的特例-互补问题的光滑牛顿算法。由于光滑函数在求解互补问题的光滑算法中起着非常重要的作用,所以我们给出了一个新的光滑函数,并研究了该光滑函数的一些性质。基于此光滑函数,将非线性互补问题转化为一个光滑方程组进行求解,并给出了一种求解非线性互补问题的光滑牛顿型算法。所给出的算法对初始点没有严格的限制,每步迭代只需求解一个线性方程组,执行一次线搜索。在一定的假设下,证明了算法所产生的序列是全局收敛的,并且在不需要严格互补条件的情况下,该算法二次收敛于互补问题的最优解。2.给出了求解变分不等式问题的非精确光滑牛顿法。针对光滑算法求解线性子问题的精确解的困难,提出了求其非精确解的方法,从而减少计算量。基于光滑牛顿法的思想和半光滑的理论,利用光滑函数将变分不等式问题转化为光滑非线性方程组进行近似求解,提出了求解变分不等式问题的非精确光滑牛顿法。数值结果表明算法是可行、有效的。3.提出了一种求解变分不等式的投影法。由于投影法每步迭代的计算量很小,很适合用于求解大规模问题。在每一步,投影法只需要做一些到可行集的投影及一些函数的计算。通过改进步长和搜索方向,我们给出了一种新的投影型算法,而且该算法可以保证每步迭代的步长大于某一常数。在映射为伪单调的条件下,证明了算法是全局收敛的。数值实验证了算法的可行性与有效性。4.提出了两种改进的非线性共轭梯度型方法求解大规模无约束优化问题。改进的方法具有充分下降性。这一性质不依赖于所采用的线性搜索和函数的凸性。而且,改进的方法在Wolfe条件下是全局收敛的。数值实验验证了算法的有效性,非常适合于大规模问题。
郑文杰[9]（2010）在《最优协调电压控制的直接动态优化算法研究》文中进行了进一步梳理现代电力系统出于投资考虑、生态环境等因素的制约,大多运行在接近其传输极限的工况底下,随着互联电网的进一步扩大,电压等级的进一步提高,重负荷以及超远距离输电,电压稳定成为不可忽视的问题。面对复杂的运行情况,需要一种能实时自动调节的电压控制方案,协调各种不同的器件动作以维持电压稳定。协调的电压控制一直备受关注,本文提出一种结合二级和三级电压控制思想的最优协调电压控制方案及其数值求解算法。针对长期电压稳定场景,以准稳态模型为基础,结合系统负荷自动恢复的动态过程,以负荷节点电压偏差量最小,并综合考虑各种稳定电压的控制手段,如调节发电机AVR设定值,投切电容器组,调节有载调压变压器的分接头,切除部分负荷,使付出的控制成本最小,以两者的加权作为目标函数,建立含连续-离散变量的微分-代数方程作为约束的最优协调电压控制模型,以增强系统的长期电压稳定性。将整个研究时间段划分为有限个区间,通过Radau （拉道）排列法,将所有时变状态、代数及控制变量在每个区间内用一系列多项式来近似,从而将动态优化问题转化为一个连续变量与离散变量并存的非线性规划问题。引入处理离散控制变量的二次罚函数,对离散变量进行归整,结合原-对偶内点法求解这个非线性规划模型,最后获得近似最优解。非线性内点法的本质是壁垒函数,拉格朗日函数以及牛顿法三者的结合,计算过程中最为耗时的部分是海森矩阵的形成以及修正方向的计算。获得修正方向的关键是快速求解由KKT条件经一阶泰勒展开获得的线性修正方程,考虑到该系数矩阵为一大型稀疏矩阵,本文采用多波前分解方法结合对系数矩阵的近似最小度排序,能快速得到修正方向,提高了内点法的计算效率。同时与求解稀疏线性方程组的GMRES方法进行了比较。与传统的求解修正方向的算法一般取下降方向不同,基于线搜索的滤波器方法将目标函数最小化和满足约束条件分别进行满足,而不是同时满足两者的线性组合所形成的代价函数。采用滤波器方法的内点算法能获得尽可能大的修正步长,并且在线搜索的前提下,算法具有更好的数值鲁棒性,尽可能迅速地收敛到最优解。
王祝君[10]（2010）在《非线性优化问题的过滤线搜索方法》文中研究说明线搜索方法是保证最优化方法总体收敛的基本策略之一,具有简单、可靠等优点。求解搜索方向和步长是线搜索方法的关键组成部分,搜索方向的设计影响方法的收敛速度而搜索步长可确保下降方向方法的收敛性。本文主要以Armijo准则为基础确定搜索步长,关于线搜索方法的扩展都是建立在扩展Armijo准则的基础上。过滤算法一般用来解约束优化问题,其主要思想在于试验步在减少了目标函数或约束违反度情况下被接受成为新迭代。过滤技术很好地平衡了目标函数和约束条件,代替传统的罚函数方法保证了优化算法的总体收敛性。过滤方法不仅可以用于信赖域序列二次规划（SQP）框架,也可用于线搜索框架。Wa¨chter和Biegler给出了过滤算法基础上线搜索方法的总体收敛性。本文引入Fletcher和Leyffer提出的过滤技术,结合过滤方法和非单调方法、投影既约Hessian方法、完全投影正割方法、仿射内点方法、内点障碍法等,建立过滤线搜索算法框架,并将其应用于几类典型的优化问题,从理论上研究算法总体收敛性与局部收敛速率,用数值实验检验算法的效果。过滤方法是典型的解约束优化问题的方法,而Gould、Toint和Sainvitu提出了用多维过滤思想结合信赖域方法求解无约束优化问题。本文利用无约束优化问题的有关特征,将其转化为有特殊结构的等式约束优化问题,结合过滤线搜索方法和牛顿法、非单调方法、MBFGS方法（即修正的BFGS方法）,借助Wa¨chter和Biegler解非线性等式约束优化问题的方法求解无约束优化问题。在一定条件下证明了提供的算法具有总体收敛性和局部收敛速率,数值实验结果表明新算法要优于经典的线搜索方法。Fontecilla提出的正割方法是很成功的解非线性等式约束优化问题的方法。通过DFP或BFGS正割校正近似Lagrange函数的Hessian阵,大大降低了存贮空间和运算量。本文将正割方法与过滤线搜索方法相结合求解非线性等式约束优化问题,其特点是修正正割方法产生搜索方向,过滤线搜索程序确定步长,二阶校正技术克服Maratos效应。在保持总体收敛性的情况下,算法具有2-步超线性收敛速率,数值结果表明算法是有效的。既约Hessian二次规划算法被证实是求解较大规模约束优化问题的有效方法之一,它只利用了Lagrange函数Hessian阵的部分信息,每次迭代的计算量小且算法所需内存也小。本文构造了既约Hessian过滤线搜索方法求解非线性等式约束优化问题,在合理的假设下,证明了算法具有总体收敛性和超线性收敛速率,数值实验结果证明该算法是可行的。基于过滤线搜索有利于不等式约束的可行性,本文依据有界约束和线性不等式约束的特定条件结合内点投影和仿射投影技术,研究了过滤线搜索方法分别在有界约束优化问题和线性不等式约束优化问题中的应用。在合理的假设下,该方法具有总体收敛性和局部超线性收敛速率。数值结果说明了算法具有一定的实际价值。很多文献提出了用内点法求解不等式约束优化问题,但如何有效地大规模求解非线性等式和线性不等式混合约束优化问题,基于内点法的研究尚少见。本文将牛顿法、正割方法的思想与技术分别用于等式约束,结合过滤线搜索方法、内点投影和仿射投影技术适于不等式的特点综合地解决这类问题。同时用光滑Fletcher罚函数中关于等式约束的Lagrange函数和约束违反度作为过滤对的组成部分,避免了遭遇Maratos效应。我们证明了提供的算法具有总体收敛性和快速的局部收敛速率,给出了数值结果以说明算法的有效可行。最后对本文的研究工作进行总结,提出了今后的研究设想。
二、投影Hessian的内点回代算法解线性约束优化问题(英文)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、投影Hessian的内点回代算法解线性约束优化问题(英文)（论文提纲范文）
（1）非凸二次约束优化问题的凸性化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题介绍 |
| 1.2 带二次约束的非凸二次优化问题 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 知识梳理 |
| 2.1 相关定义 |
| 2.2 理论概述 |
| 2.2.1 半正定规划问题及其对偶问题 |
| 2.2.2 二次约束二次规划问题 |
| 2.2.3 带二个约束的二次约束二次规划问题 |
| 2.2.4 带二阶锥约束的二次规划问题 |
| 2.3 最优化理论与方法 |
| 2.3.1 秩一校正 |
| 2.3.2 无约束问题的最优性条件 |
| 2.3.3 最优化方法的结构 |
| 2.3.4 信赖域方法 |
| 2.3.5 共轭梯度法 |
| 第三章 一类扩展的CDT问题存在对偶间隙的充要条件 |
| 3.1 研究现状 |
| 3.2 理论基础 |
| 3.3 主要理论结果 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 一类可以完全消除对偶间隙的经典的CDT问题 |
| 4.1 研究现状 |
| 4.2 基础定理 |
| 4.3 研究结果 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 内容总结 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（2）基于内点法的电网网损优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题研究背景 |
| 1.2 选题研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 PMU装置研究现状 |
| 1.3.2 网损优化研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第二章 新型PMU装置方案的研究 |
| 2.1 PMU硬件设计 |
| 2.1.1 传感器模块 |
| 2.1.2 电流电压调理电路 |
| 2.1.3 基于北斗的时间同步系统 |
| 2.1.4 控制模块 |
| 2.2 电网数据采样研究 |
| 2.3 新型SPMU装置在潮流计算中的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 电力负荷潮流系统的开发 |
| 3.1 数据库设计 |
| 3.1.1 需求分析 |
| 3.1.2 结构设计 |
| 3.1.3 行为设计 |
| 3.2 系统框架 |
| 3.2.1 Bootstrap前端框架 |
| 3.2.2 后台框架 |
| 3.3 系统功能模块 |
| 3.3.1 生成电网模块 |
| 3.3.2 潮流计算模块 |
| 3.3.3 网损分析模块 |
| 第四章 潮流计算及最优潮流数学模型的建立 |
| 4.1 牛顿拉夫逊法 |
| 4.1.1 牛顿拉夫逊法潮流计算模型 |
| 4.1.2 模型求解 |
| 4.1.3 算例分析 |
| 4.2 常规内点法 |
| 4.2.1 障碍函数法 |
| 4.2.2 原对偶内点法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 内点法最优潮流的研究 |
| 5.1 内点法最优潮流算法 |
| 5.1.1 内点法最优潮流模型 |
| 5.1.2 程序流程图 |
| 5.2 算例仿真分析 |
| 5.2.1 仿真数据 |
| 5.2.2 Mat Power仿真分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 网损优化研究 |
| 6.1 网损优化特点 |
| 6.1.1 原对偶内点法网损优化模型 |
| 6.1.2 灵敏度系数计算 |
| 6.2 改进内点法网损优化方法分析 |
| 6.2.1 模型建立 |
| 6.2.2 模型求解 |
| 6.2.3 模型优化 |
| 6.3 算例分析 |
| 6.3.1 算例数据处理 |
| 6.3.2 形成改进内点法数据格式 |
| 6.4 实验结果 |
| 6.4.1 电网支路数据 |
| 6.4.2 网损优化结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（3）线性约束优化问题的过滤线搜索的仿射信赖域方法及研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 最优化理论与方法的基础 |
| 1.1 最优化问题及最优性条件 |
| 1.2 最优化问题的算法迭代格式 |
| 1.3 函数插值 |
| 1.4 线搜索技术与信赖域策略 |
| 1.5 过滤线搜索技术 |
| 1.6 本文结构概述 |
| 第二章 线性不等式约束优化问题的仿射内点信赖域方法 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 算法 |
| 2.3 全局收敛性分析 |
| 2.4 局部收敛速率 |
| 2.5 数值实验 |
| 第三章 有界变量约束优化问题的渐弱过滤线搜索无导数仿射信赖域方法 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 无导数仿射信赖域方法 |
| 3.3 无导数仿射信赖域算法（一阶收敛性条件） |
| 3.4 一阶临界点的全局收敛性分析 |
| 3.5 无导数仿射信赖域算法（二阶收敛性条件） |
| 3.6 二阶临界点的全局收敛性分析 |
| 3.7 局部收敛速率 |
| 3.8 数值实验 |
| 第四章 有界变量约束的概率优化模型的渐弱过滤线搜索仿射信赖域方法 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 概率优化模型的仿射信赖域方法 |
| 4.3 概率优化模型的仿射信赖域算法（一阶收敛性条件） |
| 4.4 一阶临界点的全局收敛性分析 |
| 4.5 概率优化模型的仿射信赖域算法（二阶收敛性条件） |
| 4.6 二阶临界点的全局收敛性分析 |
| 4.7 数值实验 |
| 第五章 小结 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）界约束非线性方程组的Levenberg-Marquardt算法（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 引言 |
| 1.1 背景 |
| 1.2 本文结构及主要工作 |
| 第二章 非线性方程组的常用方法 |
| 2.1 无约束非线性方程组的常用方法 |
| 2.2 界约束非线性方程组求解方法的近期发展 |
| 第三章 界约束非线性方程组的Levenberg-Marquardt算法 |
| 3.1 算法描述 |
| 3.2 全局收敛性 |
| 3.3 局部收敛性 |
| 3.4 数值结果 |
| 第四章 总结 |
| 参考文献 |
| 附录一 致谢 |
（5）基于人工地物地理几何特征的建筑物三维重建技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 |
| 第二章 图像三维重建基础理论与方法 |
| 2.1 建筑物三维重建系统技术路线 |
| 2.1.1 相机模型 |
| 2.1.2 射影空间 |
| 2.1.3 齐次坐标 |
| 2.1.4 基础矩阵 |
| 2.2 边缘检测 |
| 2.2.1 Sobel算子 |
| 2.2.2 Canny算子 |
| 2.3 直线检测 |
| 2.3.1 标准Hough变换 |
| 2.3.2 概率Hough变换 |
| 2.4 RANSAC算法 |
| 2.5 L-M算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于CASWM滤波预处理的消失点检测算法 |
| 3.1 中值滤波算法概述 |
| 3.1.1 算法原理 |
| 3.1.2 算法步骤 |
| 3.2 基于聚类的自适应开关中值滤波算法 |
| 3.2.1 算法步骤 |
| 3.2.2 实验结果 |
| 3.3 消失点检测 |
| 3.3.1 MSAC算法 |
| 3.3.2 离函数 |
| 3.3.3 算法步骤 |
| 3.3.4 实验结果 |
| 3.3.5 结论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于自动检测有效区域的SIFT算法的图像匹配算法研究 |
| 4.1 特征提取算法 |
| 4.1.1 Harris角点检测算法 |
| 4.1.2 SIFT特征点检测算法 |
| 4.1.3 SURF特征点检测算法 |
| 4.2 特征匹配算法 |
| 4.2.1 NCC匹配算法 |
| 4.2.2 最近邻匹配算法 |
| 4.3 基于自动检测有效区域的SIFT算法 |
| 4.3.1 算法原理 |
| 4.3.2 算法步骤 |
| 4.3.3 实验结果 |
| 4.3.4 结论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于改进的RANSAC的基础矩阵估计算法研究 |
| 5.1 对极几何基础理论 |
| 5.2 基础矩阵求解算法 |
| 5.2.1 LMedS算法 |
| 5.2.2 RANSAC算法 |
| 5.3 基于改进的LO-RANSAC的基础矩阵求解算法 |
| 5.3.1 算法步骤 |
| 5.3.2 实验结果 |
| 5.3.3 结论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于CASWM预处理检测消失点的相机自标定算法研究 |
| 6.1 相机自标定基础 |
| 6.1.1 绝对二次曲线 |
| 6.1.2 绝对二次曲面 |
| 6.1.3 单应性矩阵 |
| 6.1.4 射影重建 |
| 6.2 相机自标定算法 |
| 6.2.1 基于绝对二次曲面的相机自标定算法 |
| 6.2.2 基于消失点的相机自标定算法 |
| 6.3 基于CASWM预处理检测消失点的相机自标定算法 |
| 6.3.1 算法步骤 |
| 6.3.2 实验结果 |
| 6.3.3 结论 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 基于序列图像的建筑物三维重建软件开发及其应用 |
| 7.1 三维重建基本算法 |
| 7.1.1 光束法平差 |
| 7.1.2 欧氏重建 |
| 7.2 三维重建系统 |
| 7.2.1 系统流程 |
| 7.2.2 模块功能及实现 |
| 7.3 实验 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文总结 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得学术成果 |
（6）电力系统稳定约束最优潮流：模型、算法与并行化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 目次 |
| 插图和附表清单 |
| 缩写与符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.2 电力系统高性能计算技术综述 |
| 1.2.1 高性能计算技术 |
| 1.2.2 高性能计算技术在电力系统中的应用 |
| 1.2.3 研究方向与发展趋势 |
| 1.3 电力系统稳定约束最优潮流综述 |
| 1.3.1 稳定约束最优潮流 |
| 1.3.2 拓展应用 |
| 1.3.3 电力系统动态的正问题与逆问题 |
| 1.4 论文的研究内容 |
| 1.4.1 论文研究方向与研究思路 |
| 1.4.2 论文主要工作与章节安排 |
| 第二章 稳定约束最优潮流的复杂模型集成研究 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 稳定约束最优潮流问题的数学模型 |
| 2.2.1 优化变量 |
| 2.2.2 目标函数 |
| 2.2.3 电力系统稳态模型 |
| 2.2.4 电力系统暂态模型 |
| 2.2.5 电力系统稳定判据 |
| 2.2.6 基于动态优化的数学模型 |
| 2.3 复杂模型集成的使能技术 |
| 2.3.1 面向对象设计 |
| 2.3.2 自动微分技术 |
| 2.4 电力系统稳态分析中的复杂模型集成 |
| 2.4.1 改进的自动微分求导策略 |
| 2.4.2 基于叠加原理的模型集成方法 |
| 2.5 电力系统暂态分析中的复杂模型集成 |
| 2.5.1 部分自动微分策略 |
| 2.5.2 解耦自动微分策略 |
| 2.5.3 算例测试 |
| 2.6 基于模块化框架的复杂模型集成方法 |
| 2.7 稳定约束最优潮流的应用与拓展 |
| 2.7.1 稳定约束的经济调度 |
| 2.7.2 动态无功备用优化 |
| 2.7.3 预想故障的设置和选择 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 稳定约束最优潮流的数值优化算法研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 动态优化算法 |
| 3.2.1 直接序贯法 |
| 3.2.2 直接联立法 |
| 3.3 直接多重打靶法 |
| 3.3.1 算法原理 |
| 3.3.2 轨迹灵敏度计算 |
| 3.3.3 微分代数方程松弛技术 |
| 3.3.4 不精确雅可比矩阵 |
| 3.3.5 模块化架构设计 |
| 3.4 动态优化算法的比较 |
| 3.4.1 定性分析 |
| 3.4.2 定量分析 |
| 3.5 基于全空间的原对偶内点法 |
| 3.6 基于简约空间的原对偶内点法 |
| 3.6.1 算法原理 |
| 3.6.2 子空间基矩阵计算 |
| 3.6.3 空间分解与直接选基策略 |
| 3.6.4 简约海森矩阵与二次项计算 |
| 3.6.5 算法集成与计算重用 |
| 3.7 非线性规划算法的比较 |
| 3.7.1 计算结果一致性检验 |
| 3.7.2 计算效率对比 |
| 3.7.3 LU解法器的选择 |
| 3.7.4 计算性能分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 稳定约束最优潮流的分解策略与并行化研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 并行算法设计与实现 |
| 4.2.1 并行算法设计 |
| 4.2.2 并行计算平台 |
| 4.2.3 并行编程模型 |
| 4.3 预想故障分解策略 |
| 4.3.1 预想故障分解原理 |
| 4.3.2 预想故障分解算法 |
| 4.3.3 算例测试 |
| 4.4 矩阵分块分解策略 |
| 4.4.1 矩阵分块分解原理 |
| 4.4.2 矩阵分块分解算法 |
| 4.4.3 基于舒尔补的稠密核计算 |
| 4.4.4 基于多核心CPU平台的并行化 |
| 4.4.5 基于GPU平台的并行化 |
| 4.4.6 算例测试 |
| 4.5 打靶区间分解策略 |
| 4.5.1 模型仿真部分的分解策略 |
| 4.5.2 简约边界连续条件 |
| 4.5.3 辅助变量设计 |
| 4.5.4 打靶区间分解算法 |
| 4.5.5 算例测试 |
| 4.6 轨迹灵敏度参数分解策略 |
| 4.6.1 前向轨迹灵敏度分析 |
| 4.6.2 不诚实牛顿法与解耦计算 |
| 4.6.3 算例测试 |
| 4.7 多层并行化计算及其性能分析与调优 |
| 4.7.1 多层并行化策略 |
| 4.7.2 性能分析与调优的一般步骤 |
| 4.7.3 墙上时间分析与性能瓶颈定位 |
| 4.7.4 MPI性能统计与时序追踪 |
| 4.7.5 OpenMP多线程性能分析 |
| 4.7.6 基于CUDA的GPU并行性能分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 结论 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（7）考虑分布式能源的电力系统优化运营模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究的现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第2章 电力系统优化及分布式能源相关理论 |
| 2.1 电力系统经济调度 |
| 2.1.1 经济调度定义及内容 |
| 2.1.2 经济调度的发展 |
| 2.1.3 我国经济调度模式 |
| 2.1.4 经济调度应用系统 |
| 2.2 供电网络优化运营模型 |
| 2.2.1 概述 |
| 2.2.2 数学模型 |
| 2.2.3 模型求解方法 |
| 2.3 分布式能源 |
| 2.3.1 分布式能源概念 |
| 2.3.2 分布式能源发电分类 |
| 2.3.3 分布式能源的发展必要性 |
| 2.3.4 分布式发电面临的问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于GARCH误差修正的LS-SVM短期负荷预测研究 |
| 3.1 相关理论介绍 |
| 3.1.1 统计学习理论 |
| 3.1.2 VC维理论 |
| 3.1.3 推广性的界 |
| 3.2 支持向量机 |
| 3.2.1 分类支持向量机 |
| 3.2.2 回归支持向量机 |
| 3.2.3 最小二乘支持向量机 |
| 3.3 GARCH误差修正 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑安全约束的闭环日前经济调度模型研究 |
| 4.1 基本理论及方法 |
| 4.1.1 电力系统安全分析 |
| 4.1.2 分支定界法 |
| 4.1.3 割平面法 |
| 4.2 问题建模 |
| 4.2.1 机组优化组合模型 |
| 4.2.2 经济调度模型 |
| 4.2.3 模型求解流程 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 机组优化组合问题 |
| 4.3.2 网络容量约束检验与安全约束检验 |
| 4.3.3 发电成本分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 考虑风电并网的供电网络优化运营研究 |
| 5.1 基本理论及方法 |
| 5.1.1 电压崩溃点 |
| 5.1.2 电压稳定裕度 |
| 5.1.3 自适应粒子群算法 |
| 5.2 多目标优化模型 |
| 5.2.1 最小发电成本优化模型 |
| 5.2.2 最大负荷裕度优化模型 |
| 5.2.3 多目标优化模型 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 考虑分布式能源的供电网络规划研究 |
| 6.1 基本理论及方法 |
| 6.1.1 原对偶内点法 |
| 6.1.2 预测-校正内点法 |
| 6.1.3 变权预测-校正内点法 |
| 6.2 考虑分布式发电的优化模型构建 |
| 6.2.1 分布式能源建模 |
| 6.2.2 分布式发电功率建模 |
| 6.2.3 状态选择 |
| 6.2.4 优化模型构建 |
| 6.3 算例分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）变分不等式与无约束优化问题的算法研究（论文提纲范文）
| 作者简介 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 变分不等式问题 |
| 1.1.1 变分不等式的模型 |
| 1.1.2 研究背景、意义及算法发展 |
| 1.2 无约束优化问题 |
| 1.2.1 无约束优化问题的模型 |
| 1.2.2 研究背景、意义及算法发展 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第二章 光滑牛顿法求解互补问题 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 预备知识 |
| 2.3 光滑算法 |
| 2.4 收敛性分析 |
| 2.5 数值实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 非精确牛顿法求解变分不等式问题 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预备知识 |
| 3.3 非精确光滑法 |
| 3.4 收敛性分析 |
| 3.5 数值实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 投影算法求解变分不等式 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 预备知识 |
| 4.3 算法及收敛性分析 |
| 4.4 数值实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 充分下降的共轭梯度法求解无约束优化问题 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 一个具有充分下降的共轭梯度法 |
| 5.3 另一个具有充分下降的共轭梯度法 |
| 5.4 数值实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
（9）最优协调电压控制的直接动态优化算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩写索引 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 分级电压控制的研究现状 |
| 1.3 集中式协调电压控制 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 第二章 电力系统模型与仿真 |
| 2.1 详细模型 |
| 2.1.1 发电机模型 |
| 2.1.2 有载调压变压器模型 |
| 2.1.3 综合负荷的自动恢复模型 |
| 2.1.4 网络模型 |
| 2.2 电压稳定全过程动态仿真 |
| 2.3 长期电压稳定的准稳态仿真 |
| 2.3.1 准稳态仿真原理 |
| 2.3.2 准稳态仿真过程描述 |
| 2.3.3 准稳态仿真的近似模型 |
| 2.3.4 准稳态仿真存在的问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 最优协调电压控制的直接动态优化方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 最优协调电压控制模型 |
| 3.2.1 电力系统准稳态模型 |
| 3.2.2 最优协调电压控制模型 |
| 3.3 将动态优化问题转化为非线性规划问题 |
| 3.4 离散非线性规划问题求解 |
| 3.4.1 离散NLP 模型 |
| 3.4.2 离散控制变量的处理 |
| 3.4.3 求解变量修正方向 |
| 3.4.5 求解变量修正步长 |
| 3.4.6 算法总体步骤 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 应用多波前法快速求解最优协调电压控制问题 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 修正方程的数据结构 |
| 4.3 多波前分解方法的原理 |
| 4.3.1 消去树结构 |
| 4.3.2 波前矩阵和更新矩阵 |
| 4.3.3 波前矩阵与更新矩阵举例 |
| 4.3.4 波前矩阵的组装 |
| 4.4 修正方程的迭代求解方法 |
| 4.4.1 预处理共轭梯度法 |
| 4.4.2 广义极小残差法(GMRES) |
| 4.4.3 不完全LU 分解预处理器 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 应用线搜索滤波器内点法求解最优协调电压控制问题 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于线搜索的非线性原对偶内点算法 |
| 5.3 线搜索滤波器方法 |
| 5.4 算法总体步骤 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 全文总结与工作展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（10）非线性优化问题的过滤线搜索方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT（英文摘要） |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 最优化问题及最优性条件 |
| 1.2 最优化方法的结构 |
| 1.3 解优化问题的基本方法 |
| 1.4 过滤方法 |
| 1.5 试验环境和试验函数 |
| 1.6 结构概述 |
| 第二章 无约束优化问题的过滤线搜索法 |
| 2.1 无约束优化问题的过滤线搜索方法 |
| 2.1.1 前言 |
| 2.1.2 过滤线搜索方法 |
| 2.1.3 收敛性分析 |
| 2.1.4 数值结果 |
| 2.2 非单调过滤线搜索方法解无约束优化问题 |
| 2.2.1 引言 |
| 2.2.2 MBFGS 方法和非单调过滤技术 |
| 2.2.3 收敛性分析 |
| 2.2.4 数值结果 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 不等式约束优化问题的过滤仿射内点方法 |
| 3.1 有界约束优化问题的过滤仿射内点方法 |
| 3.1.1 引言 |
| 3.1.2 算法 |
| 3.1.3 收敛性分析 |
| 3.1.4 数值结果 |
| 3.2 线性不等式约束优化问题的过滤仿射内点方法 |
| 3.2.1 引言 |
| 3.2.2 算法 |
| 3.2.3 收敛性分析 |
| 3.2.4 数值结果 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 非线性等式约束优化问题的过滤线搜索方法 |
| 4.1 过滤线搜索修正正割方法解非线性等式约束优化问题 |
| 4.1.1 引言 |
| 4.1.2 算法 |
| 4.1.3 总体收敛性 |
| 4.1.4 局部收敛性分析 |
| 4.1.5 数值结果 |
| 4.2 非线性等式约束优化问题的过滤既约Hessian 方法 |
| 4.2.1 引言 |
| 4.2.2 算法 |
| 4.2.3 收敛性分析 |
| 4.2.4 数值结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 非线性等式和线性不等式混合约束优化问题的过滤仿射方法 |
| 5.1 有界变量约束的非线性等式约束优化问题的过滤仿射正割方法 |
| 5.1.1 引言 |
| 5.1.2 算法 |
| 5.1.3 收敛性分析 |
| 5.1.4 数值结果 |
| 5.2 有界约束的非线性等式约束优化问题的过滤仿射方法 |
| 5.2.1 引言 |
| 5.2.2 算法 |
| 5.2.3 数值结果 |
| 5.3 线性不等式与非线性等式混合约束优化问题的过滤仿射方法 |
| 5.3.1 引言 |
| 5.3.2 算法 |
| 5.3.3 收敛性分析 |
| 5.3.4 数值结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 非负约束的非线性等式约束优化问题的过滤内点障碍方法 |
| 6.1 非负约束的非线性等式约束优化问题的过滤仿射内点障碍方法 |
| 6.1.1 引言 |
| 6.1.2 算法 |
| 6.1.3 收敛性分析 |
| 6.1.4 数值结果 |
| 6.2 非负约束的非线性等式约束优化问题的过滤原始对偶正割方法 |
| 6.2.1 引言 |
| 6.2.2 算法 |
| 6.2.3 数值结果 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
四、投影Hessian的内点回代算法解线性约束优化问题(英文)（论文参考文献）
- [1]非凸二次约束优化问题的凸性化研究[D]. 曲衍明. 北京邮电大学, 2019(08)
- [2]基于内点法的电网网损优化研究[D]. 王医强. 上海工程技术大学, 2018(06)
- [3]线性约束优化问题的过滤线搜索的仿射信赖域方法及研究[D]. 李丹. 上海师范大学, 2017(03)
- [4]界约束非线性方程组的Levenberg-Marquardt算法[D]. 包丽萍. 上海交通大学, 2016(03)
- [5]基于人工地物地理几何特征的建筑物三维重建技术[D]. 王云帆. 东南大学, 2015(02)
- [6]电力系统稳定约束最优潮流：模型、算法与并行化[D]. 耿光超. 浙江大学, 2014(07)
- [7]考虑分布式能源的电力系统优化运营模型研究[D]. 邓佳佳. 华北电力大学, 2012(11)
- [8]变分不等式与无约束优化问题的算法研究[D]. 郑秀云. 西安电子科技大学, 2011(05)
- [9]最优协调电压控制的直接动态优化算法研究[D]. 郑文杰. 华南理工大学, 2010(06)
- [10]非线性优化问题的过滤线搜索方法[D]. 王祝君. 上海师范大学, 2010(08)