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1)  nonlinear programming problem
非线性规划问题
1.
A new method for the solution of nonlinear programming problem;
求解一类非线性规划问题的新途径
2.
Global convergence of an interior-point potential reduction algorithm for nonlinear programming problems.;
非线性规划问题的一个内点势减算法的全局收敛性
3.
Presents a special nonlinear programming problems,its objective function contains absolute value symbol,this kind of problem can be transformed to the solution of a linear programming problems.
给出了一类特殊的非线性规划问题,其目标函数中带有绝对值符号,这类问题可以转化为线性规划问题来求解。
2)  nonlinear programming problems
非线性规划问题
1.
A new algorithm for solving nonlinear programming problems(NLP) is advanced based on Guo s algorithm.
提出了一种新的求解非线性规划问题的算法。
2.
It is capable of solving nonlinear programming problems with the constraints of equality and inequality.
它具有良好的功能和性能,可以求解具有等式和不等式约束的非线性规划问题
3.
Recently, a combined homotopy interior point method (denoted as CHIP method for convenience) was presented to solve a class of nonlinear programming problems.
最近学者们提出了组合同伦内点法(简记为CHIP方法)去求解一类非线性规划问题
3)  Maximal clique problem
线性非线性规划问题
4)  nonconvex nonlinear programming problems
非凸非线性规划问题
1.
We utilized the combined maximum entropy homotopy method to solve the general nonconvex nonlinear programming problems.
利用组合极大熵同伦方法,研究一般的非凸非线性规划问题
5)  constrained nonlinear programming problem
约束非线性规划问题
1.
This dissertation studies mainly theories and according numerical implementation of a class of dual algorithms for nonlinear optimization problems, including unconstrained minimax problems and constrained nonlinear programming problems.
本文主要研究非线性优化中的一类对偶算法,包括无约束极大极小问题的对偶算法和约束非线性规划问题的一类对偶算法的理论与相应的数值实现。
6)  non-linear programing/paperboy problem
非线性规划/报童问题
补充资料:非线性规划
非线性规划
nonlinear programming
    目标函数是非线性函数或约束条件不全是线性等式(不等式)的一类数学规划。在科学管理和其他领域中,很多实际问题可以归结为线性规划,但还有另一些问题属于非线性规划。由于非线性规划含有深刻的背景和丰富的内容,已发展为运筹学的重要分支,并且在最优设计、管理科学、系统控制等领域得到越来越广泛的应用。
   非线性规划的研究始于1939年,是由W.卡鲁什首次进行的,40年代后期进入系统研究,1951年H.W.库恩和A.W.塔克尔提出最优化的判别条件,从而奠定了非线性规划的理论基础,后来在理论研究和实用算法方面都有很大的发展。
   非线性规划求解方法可分为无约束问题和约束问题来讨论,前者实际上就是多元函数的极值问题,是后一问题的基础。无约束问题的求解方法有最速下降法、共轭梯度法、变尺度法和鲍威尔直接法等。关于约束问题情况比较复杂,因为在迭代过程中除了要使目标函数下降外,还要考虑近似解的可行性。总的原则是设法将约束问题化为无约束问题;把非线性问题化为线性问题从而使复杂问题简单化。求解方法有可行方向法、制约函数法、简约梯度法、约束变尺度法、二次规划法和约束集法等。虽然这些方法都有较好的效果,但是尚未找到可以用于解决所有非线性规划的统一算法。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条