因此本文將快速模擬退火和下降單純形結合起來，形成全局混合法。
然後，引入一串平行片來切割該單純形產生更低維的凸多面體；
一般情況下，迭代路徑置於容許集的表面上，而不是象單純形法那樣迭代點沿着稜移動。
給出變量有上界的線*規劃問題的對偶單純形算法，該算法包含了一般線*規劃問題的對偶單純形算法，為解變量有上界的線*規劃問題提供了又一種方法。
用分層單純形法求解最優解，觀察和比較了各項指標按不同的優先層次優化時對所選切削用量的影響
它比原始單純形法、兩階段單純形法、對偶單純形法具有更大的優越*。
為了對網絡參數進行優化，本文提出了一種一般單純形算法，這種方法比單純形法收斂速度要快。
將混沌優化和單純形法相結合，構造出一種混合混沌算法。
提出了一種基於下降的單純形算法和模擬退火算法的混合優化算法用於反演地聲參數。
將簡單遺傳算法與單純形法相雜合，設計了一種實數編碼的混合遺傳算法(HGA)，用於求解無約束優化問題。
應用混合料單純形重心設計法研究滅百可、氧化樂果和BT殺蟲劑混合噴霧防治果樹食葉害蟲的優化混合比例。
解線*規劃問題除常見的單純形法和對偶單純形法外，還有一種原始對偶法。
然後，依據一定的準則將有界區域分解成一系列的單純形，通過求解每個單純形上正定二次函數的最優解，迭代到原問題的最優解。
針對單純形法全局搜索能力不足的缺點，提出了通過編制簡單條件下的最佳測星方位表來為算法提供良好初值的解決方案。
斯波納引理涉及到把一個單純形分解為較小的單純形的問題。
在求解算法上，提出隱枚舉法與網絡單純形法相結合的求解方法。
提出一種圓度誤差評定的實用算法，利用線*規劃單純形法，按最小條件求得圓度誤差。
參數法、網絡單純形法與對偶網絡單純形法，來處理原水庫問題。
該算法通過目標函數超平面截線*規劃鬆弛問題的有效約束錐而形成一個單純形；
利用單純形法憂化，收斂速度的快慢，優化結果的好壞，在很大程度上取決於初始實驗設計的是否合理。
針對一類非線*比式和問題首次提出一種求其全局最優解的單純形分枝定界算法。
這種方法使對偶單純形法這一理論體系得以完善。
總結單純形搜索算法的核心思想。
由於算法的基本思想與單純形法相同，所以當應用子標準形式的線*規劃問題時此算法化為單純形法。
混沌能有效地跳出局部最優解而接近全局最優點，同時利用單純形法在混沌優化解的鄰域內局部尋優。
研究ADRC參數整定方法，提出一種基於單純形優化的擴張狀態觀測器參數整定法，並根據大量*試驗提出ADRC參數整定的一般步驟。
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