【摘 要】
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该文以一个具体的弹道优化问题为背景,构造了一类无约束最优化数值算法.第一章分析了研究弹道优化问题数值算法及其并行计算的重要性,对弹道优化问题计算方法的国内外现状进
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该文以一个具体的弹道优化问题为背景,构造了一类无约束最优化数值算法.第一章分析了研究弹道优化问题数值算法及其并行计算的重要性,对弹道优化问题计算方法的国内外现状进行了回顾,指出了改进增量比算法的必要性.,第二章给出了函数凸性、常微分方程组数值解法以及无约束最优化下降算法理论等预备知识,重点推导了弹道优化问题梯度计算公式.第三章详细分析了求解弹道优化问题增量比算法的优势和局限性,提出了改进增量比算法的预迭代策略,构造了预迭代增量比算法一般模型,并对该算法的收敛性和收敛速度进行了理论证明.第四章将预迭代增量比算法应用于求解具体的弹道优化问题,设计了一个基于一般模型的串行实现算法及其并行版本.最后一章还给出了进一步研究的一些思路.数值试验结果表明,该文提出的预迭代增量比算法比增量比算法对迭代初值的选取具有更强的适应性,收敛区域更广.同时也表明,由串行算法构造的并行算法可以一定程度上加快问题的求解过程.
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