导读:本文包含了多目标非线性规划论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多元回归拟合,非线性规划,BP神经网络
多目标非线性规划论文文献综述
苗晨,董渊博,徐玉娟[1]（2018）在《基于非线性规划与多目标规划的定价模型》一文中研究指出本文针对"拍照赚钱"类APP任务标价问题,提出基于任务打包的定价模型。通过多元回归拟合、BP神经网络给出了项目任务标价模型。采用非线性规划,以最大任务效用MaxSumM=∑U(u,λ)为规划目标,对定价模型进行改进,得出打包联合发布不仅可以使任务完成率提高,还可以降低劳务众包平台的成本。(本文来源于《电脑迷》期刊2018年05期）
王佳欣,孙震敖[2]（2017）在《基于多目标非线性规划模型计算的电厂负荷分配方案设计》一文中研究指出以某区域火电机组在各个时段的出力为决策变量,将经济支出和CO2排放总量最小作为目标函数,以电力系统平衡和机组出力限制为约束条件,建立多目标非线性优化模型;采用模糊层次分析法结合线性加权法将多目标规划转化为单目标规划;最后,利用LINGO软件求解出负荷分配的最优方案。(本文来源于《东北电力大学学报》期刊2017年03期）
孙文革[3]（2014）在《基于多目标多元非线性规划模型及“以大代小”方法的电力负荷预测方案设计》一文中研究指出以某区域火电机组在各个时段的发电负荷为决策变量,以电力系统煤耗总量和CO2排放总量为目标函数,以电力系统平衡约束、机组出力约束为约束条件,建立了多目标多元非线性规划模型。采用评价函数线法将模型进行单目标优化,最后根据单目标优化问题的求解方法,利用LINGO软件求解出负荷分配的最优方案。(本文来源于《电气自动化》期刊2014年01期）
陈启荣,徐爱兰[4]（2013）在《我国高校资金运营多目标非线性规划模型设计》一文中研究指出本文采用系统研究方法,把高校资金运营的所有问题作为一个整体,将高校、银行和政府纳入研究体系,充分考虑各方的利益需求,设计出我国高校资金运营多目标非线性规划模型,同时把这个体系放到整个社会经济的大系统中进行研究,从而找出高校、银行和政府利益最优化的解决方案,最后提出我国高校资金运营的对策建议。(本文来源于《金融经济》期刊2013年22期）
蔡志江,胡亚平[5]（2013）在《基于多目标多元非线性规划模型的电力负荷预测方案设计》一文中研究指出以某区域火电机组在各个时段的发电负荷为决策变量,以电力系统煤耗总量和CO2排放总量为目标函数,以电力系统平衡约束、机组出力约束为约束条件,建立了多目标多元非线性规划模型。采用评价函数线法将模型进行单目标优化,最后根据单目标优化问题的求解方法,利用LINGO软件求解出负荷分配的最优方案。(本文来源于《电力科技与环保》期刊2013年04期）
董明刚,程小辉,牛秦洲,马新娟,姜传贤[6]（2013）在《混合整数非线性规划问题的扩展联合多目标的差分进化算法》一文中研究指出为高效求解混合整数非线性规划问题,提出了一种优化的扩展联合多目标差分进化方法(ECMODE)。该方法借助整数变量连续化方法,把混合整数非线性规划(MINLP)问题转换成只有连续变量的非线性规划(NLP)问题,再采用联合多目标的差分进化方法 (CMODE)来求解。通过对7个MINLP测试问题的计算研究,验证了ECMODE方法的可行性和有效性,所获得的寻优结果优于文献报道的MDE和DETL方法,具有较大的应用潜力。(本文来源于《桂林理工大学学报》期刊2013年02期）
杜英阁[7]（2011）在《多目标非线性规划算法的研究》一文中研究指出本文主要研究了多目标非线性规划的算法,对于多目标非线性规划算法的研究重点是从两大方面进行着手分析与研究。一方面是关于无约束多目标非线性规划算法的研究,重点是将无约束单目标非线性规划问题中的算法推广到无约束多目标非线性规划问题的算法中,本文采用的是信赖域算法。首先利用线性加权和法将无约束多目标规划问题转化为无约束单目标规划问题,然后再采用信赖域算法进行求解,并且用实例验证了算法是可行、有效的,更重要的是信赖域算法还有一个很大的优点就是在一定条件下,信赖域算法具有全局收敛性;另一方面是关于有约束多目标非线性规划算法的研究,同无约束研究的情形基本一致,也是将有约束单目标非线性规划问题的算法推广到有约束多目标非线性规划问题的算法中,本文采用的是Frank-Wolfe算法,并将算法中的收敛准则进行了改进,其基本思想是先将非线性目标函数进行线性化,并且去掉常数项,然后再利用线性加权和法将其转化成单目标线性规划问题进行求解。此法仅限于含线性约束的情形,而对于有约束的其他情形并不适用,但是文中又给我们提供了几种有效的转化方式,我们可以将其转化成线性等式约束的情形,利用新算法再进行求解,同样最后也用实例验证了算法的有效性、可行性。本文前面提到了多目标非线性规划算法研究的两大方面:无约束多目标非线性规划的算法和有约束多目标非线性规划的算法。对于它们两方面的转化问题,最后一章进行了分析和说明,重点是对有约束问题的处理方案进行了分析和总结。(本文来源于《西安建筑科技大学》期刊2011-05-01）
金爱莲[8]（2010）在《极C-invex条件下多目标非线性规划问题的对称对偶性》一文中研究指出提出了一个多目标非线性规划的对称对偶性问题,并利用弱有效性和真有效性的概念,证明了在极C-invex条件下与规划问题相关的弱对偶定理、强对偶定理、逆对偶定理和自对偶定理.(本文来源于《延边大学学报(自然科学版)》期刊2010年04期）
刘淳安[9]（2008）在《非线性规划问题的极大熵多目标粒子群算法》一文中研究指出结合非线性规划的约束条件构造了一个新的极大熵函数,利用该函数将问题转化成了两个目标的多目标优化问题。通过对违反约束动态的进行惩罚,提出了一种新的极大熵多目标粒子群算法。该方法能有效的保持群体中不可行解的一定比例,从而增加了群体的多样性,而且避免了传统的过度惩罚缺陷,使群体更好地向最优解逼近。计算机仿真表明,该算法对非线性规划问题求解是非常有效的。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2008年04期）
宋运娜,何兰,吴红梅[10]（2007）在《交互满意方法在多目标模糊非线性规划中应用》一文中研究指出在运用浮点遗传算法的多目标全系数模糊非线性规划中,提出交互模糊满意方法.引入α-水平集把MOFNLP转化为α-MONLP.通过线性隶属函数量化.给出具体的α水平度和参考隶属度,利用浮点遗传算法解最小值问题得到Pareto最优解,并通过调整α水平度和参考隶属度使决策者从多个Pareto最优解中得到满意解.(本文来源于《甘肃科学学报》期刊2007年04期）
多目标非线性规划论文开题报告
（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：
以某区域火电机组在各个时段的出力为决策变量,将经济支出和CO2排放总量最小作为目标函数,以电力系统平衡和机组出力限制为约束条件,建立多目标非线性优化模型;采用模糊层次分析法结合线性加权法将多目标规划转化为单目标规划;最后,利用LINGO软件求解出负荷分配的最优方案。
（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。
多目标非线性规划论文参考文献
[1].苗晨,董渊博,徐玉娟.基于非线性规划与多目标规划的定价模型[J].电脑迷.2018
[2].王佳欣,孙震敖.基于多目标非线性规划模型计算的电厂负荷分配方案设计[J].东北电力大学学报.2017
[3].孙文革.基于多目标多元非线性规划模型及“以大代小”方法的电力负荷预测方案设计[J].电气自动化.2014
[4].陈启荣,徐爱兰.我国高校资金运营多目标非线性规划模型设计[J].金融经济.2013
[5].蔡志江,胡亚平.基于多目标多元非线性规划模型的电力负荷预测方案设计[J].电力科技与环保.2013
[6].董明刚,程小辉,牛秦洲,马新娟,姜传贤.混合整数非线性规划问题的扩展联合多目标的差分进化算法[J].桂林理工大学学报.2013
[7].杜英阁.多目标非线性规划算法的研究[D].西安建筑科技大学.2011
[8].金爱莲.极C-invex条件下多目标非线性规划问题的对称对偶性[J].延边大学学报(自然科学版).2010
[9].刘淳安.非线性规划问题的极大熵多目标粒子群算法[J].计算机工程与设计.2008
[10].宋运娜,何兰,吴红梅.交互满意方法在多目标模糊非线性规划中应用[J].甘肃科学学报.2007