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摘要:
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结合增广Lagrange罚函数的约束优化差分进化算法
约束优化问题
差分进化算法
增广Lagrange罚函数
变异策略
基于信赖域增广Lagrangian函数方法的最优潮流研究
最优潮流
信赖域
增广Lagrangian函数
基于增广Lagrange函数的等式约束优化算法
等式约束优化
算法
增广Larange函数
全局收敛
基于增广Lagrange函数的约束优化问题的 一个信赖域方法
不等式约束优化
信赖域方法
增广Lagrange函数
罚因子
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于增广Lagrange函数的RQP方法
来源期刊 计算数学 学科 数学
关键词 RQP方法 约束优化问题 精确罚函数 全局收敛性 局部超线性收敛性
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 393-406
页数 14页 分类号 O1
字数 7582字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-7791.2003.04.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王秀国 北京航空航天大学经济管理学院 4 55 4.0 4.0
2 薛毅 北京工业大学应用数理学院 25 145 5.0 11.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
RQP方法
约束优化问题
精确罚函数
全局收敛性
局部超线性收敛性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算数学
季刊
0254-7791
11-2125/O1
16开
北京海淀区中关村东路55号
2-521
1979
chi
出版文献量(篇)
892
总下载数(次)
2
总被引数(次)
7033
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导