关于大规模退化问题的滤子算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11101281
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    22.0万
  • 负责人：
    沈春根
  • 依托单位：
    上海立信会计金融学院
  • 学科分类：
    A0405.连续优化
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

许多工程应用、经济管理问题都可以归结为最优化问题来解决。近年来，随着实际问题的难度和复杂度的提高，问题不仅规模越来越大，而且常常伴有某种高度的结构性退化性质。这些都对当前的优化算法提出了新的挑战。本项目主要研究设计新的滤子算法用以解决这些退化的大规模问题，主要包括退化非线性规划问题和均衡约束规划(MPEC)。主要目标是使设计的新算法具有很强的收敛性、很快的收敛速度和很好的计算效果。对退化的非线性规划问题，试图设计新的简化子问题，拟利用凸锥理论和集值分析理论研究算法的收敛性。在此基础上，深入分析均衡约束规划问题的特殊结构，讨论各种约束规范条件和稳定点性质等，设计合适的滤子算法并研究算法的收敛性。最后，将设计的新算法编程加以实现，使其成为一个能够解决各类大规模退化优化问题的高效的软件包。

结项摘要

本项目研究大规模退化问题的理论及其算法。我们基本完成了项目申请书中有关退化问题的理论及其算法研究。在项目经费的支持下，我们开展了一系列具原创性的工作，主要在三个方面：退化问题相关理论、算法和程序实现。首先，我们分析各种退化问题的性质，包括子问题的可行性、乘子的有界性、原问题的最优性与子问题最优性的关系以及二阶最优性条件等相关性质；其次，依据所得理论结果设计出几种新基于无罚函数技术的算法：非单调双滤子算法、内点滤子算法、非单调SQP算法和序列线性方程组算法等。在一定条件下，研究了所提算法在退化情形下的全局和局部收敛性。最后，对于所有提出的算法进行了程序实现，其结果令人满意。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Convergence analysis of a regularized interior point algorithm for the barrier problems with singular solutions
奇异解障碍问题正则化内点算法的收敛性分析
  • DOI：
    10.1016/j.laa.2013.02.015
  • 发表时间：
    2013-06
  • 期刊：
    Linear Algebra and Its Applications
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Wenjuan Xue;Chungen Shen;Wenqiong Shao
  • 通讯作者：
    Wenqiong Shao
COAP 2012 Best Paper Prize
COAP 2012最佳论文奖
  • DOI：
    10.1007/s10589-013-9620-1
  • 发表时间：
    2013-11
  • 期刊：
    Computational Optimization and Applications
  • 影响因子：
    2.2
  • 作者：
    Chungen Shen;Sven Leyffer;Roger Fletcher
  • 通讯作者：
    Roger Fletcher
A nonmonotone filter method for nonlinear optimization
一种非线性优化的非单调滤波方法
  • DOI：
    10.1007/s10589-011-9430-2
  • 发表时间：
    2011-10
  • 期刊：
    Computational Optimization and Applications
  • 影响因子：
    2.2
  • 作者：
    Chungen Shen;Sven Leyffer;Roger Fletcher
  • 通讯作者：
    Roger Fletcher
A new result on second-order necessary conditions for nonlinear programming
非线性规划二阶必要条件的新结果
  • DOI：
    10.1016/j.orl.2014.12.013
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Operations Research Letters
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Chungen Shen;Wenjuan Xue;Yu'e An
  • 通讯作者：
    e An
Global and local convergence of a nonmonotone SQP br /method for constrained nonlinear optimization
用于约束非线性优化的非单调 SQP 方法的全局和局部收敛
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Computational Optimization and Applications
  • 影响因子：
    2.2
  • 作者：
    Chungen Shen;Lei-Hong Zhang;Bo Wang;Wenqiong Shao
  • 通讯作者：
    Wenqiong Shao

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其他文献

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  • 通讯作者：
    沈春根
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    吴卫国

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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