一类特殊DC规划的对偶性

根据共轭函数和DC规划的性质，给出一类特殊DC规划的共轭对偶并讨论其对偶规划的特殊性质，然后利用该性质，把对这类特殊DC规划的求解转化为对一个凸规划的求解。     

一种非增值型凸二次双层规划的有效算法

主要研究了非增值型凸二次双层规划的一种有效求解算法。首先利用数学规划的对偶理论,将所求双层规划转化为一个下层只有一个无约束凸二次子规划的双层规划问题.然后根据两个双层规划的最优解和最优目标值之间的关系,提出一种简单有效的算法来解决非增值型凸二次双层规划问题.并通过数值算例的计算结果说明了该算法的可行性和有效性。     

一类值型双层凸规划的Johri一般对偶

本文首先给出一类特殊的值型凸二次双层规划一其下层子规划只含有线性约束(简记为VBCP)；然后证明了一般形式的VBCP可以等价变换为非增值型凸二次双层规划的形式；最后给出该类双层规划VBCP的Johri对偶规划及其对偶性质．     

区间二次双层规划的最好最优解

双层规划问题是一类具有递阶结构的优化问题.在不确定的双层规划优化问题中,目标函数系数或约束条件系数为区间数的双层规划模型在实际问题中有着广泛的应用.在二次-线性双层规划模型的基础上,提出了上、下层目标函数以及约束条件系数均具有区间系数的二次-线性双层规划模型,给出了求解其最好最优解的方法.首先,通过选取约束条件中不同的基矩阵,求得区间二次-线性双层规划的可能最优解.再比较求得的全部可能最优解,便可得到区间二次-线性双层规划模型的最好最优解.最后给出数值算例验证该方法的有效性.     

非线性规划的(H,Ω)对偶理论

对偶理论是非线性规划理论的一个重要组成部分,目前较成熟和完善的仅是凸规划的对偶理论.对于非凸规划对偶问题的研究仅有少量的工作完成,其结果也不令人满意.文献[1]就凸共轭函数进行了推广,建立了(H,(?))共轭函数理论,这一理论为凸对偶向非凸对偶迈进提供了基础.本文应用这一(H,(?))共轭函数理论,提出并建立了非线性规划的(H,(?))对偶理论.应用表明,在特殊簇 H 及(?)下,迄今为止几乎所有非线性规划的对偶理论都是这一对偶框架下的特殊形式,因此可以说,它是对偶理论的一个突破.     

一类二层凸规划的对偶二层规划

本文讨论上层目标函数以下层子系统目标函数的最优值作为反馈的一类二层凸规划的对偶规划问题 ,在构成函数满足凸连续可微等条件的假设下 ,建立了二层凸规划的 Lagrange对偶二层规划 ,并证明了基本对偶定理 .     

多目标最优化中的共轭对偶理论

引言本文将在一般“非支配解” (Nondominated Solution) 意义下建立多目标最优化共轭对偶理论框架.全文共三部分.首先在§1中提出共轭映照、Λ-凸和次微分等概念,导出它们之间的一些重要关系.然后在§2中利用摄动方法,把原多目标极值问题嵌入到一族摄动问题中去,由摄动后的目标函数的共轭映照来定义原问题的对偶问题,建立并证明多目标最优化共轭对偶理论中的弱对偶定理、强对偶定理和鞍点定理.作为例子,在§3中讨论一类广义凸多目标数学规划问题的共轭对偶性.     

B-(p,γ)-不变凸规划的最优性条件及混合型对偶

函数的广义凸性在数学规划及数学规划的对偶理论中起着非常重要的作用.在一种函数的广义凸性-关于n和b的B-(p,γ)-不变凸性的假设下,讨论了一类含有无穷多分式函数的约束广义分式规划及其对偶的某些问题:首先,给出并证明了这类约束广义分式规划的一个最优性充分条件,接着,针对这一类广义分式规划,提出了它的一个混合型对偶,然后又在适当的条件下,进一步给出并证明了相应的弱对偶定理,强对偶定理以及严格逆对偶定理.     

基于DC分解的非凸二次规划SDP近似解

本文提出一类基于DC分解的非凸二次规划问题SDP松弛方法,并通过求解一个二阶锥问题得到原问题的近似最优解.我们首先对非凸二次目标函数进行DC分解,然后利用线性下逼近得到一个凸二次松弛问题,而最优的DC分解可通过求解一个SDP问题得到.数值试验表明,基于DC分解的SDP近似解平均优于经典SDP松弛和随机化方法产生的近似解。     

扰动多目标规划的次微分稳定性

本文利用共轭对偶算子定义了次微分,在一般拓扑向量空间中系统地讨论了多目标规划次微分稳定性.在目标函数为锥严格凸,约束函数为拟凸以及锥半连续的条件下,得到扰动多目标规划问题的整体稳定性.另外,通过引进点集,映射在一点凸的定义,得到问题的局部稳定性.我们将所得到的结论应用于有限维欧氏空间中控制结构为正锥的情形,还得到一些特殊结果.     

一类二层凸规划的分解法

研究了一类二层凸规划和与之相应的凸规划问题的等价性．并讨论了这类凸规划的对偶性和鞍点问题,最后给出了求解这类二层凸规划的一个分解法．     

DC programming techniques for solving a class of nonlinear bilevel programs

We propose a method for finding a global solution of a class of nonlinear bilevel programs, in which the objective function in the first level is a DC function, and the second level consists of finding a Karush-Kuhn-Tucker point of a quadratic programming problem. This method is a combination of the local algorithm DCA in DC programming with a branch and bound scheme well known in discrete and global optimization. Computational results on a class of quadratic bilevel programs are reported.     

Numerical solution of a class of bilevel programming problems

A quadratic-linear bilevel programming problem is considered. Its optimistic statement is reduced to a series of nonconvex unilevel problems. An approximate algorithm for global search in reduced problems is proposed. Numerical solutions of randomly generated test problems are given and analyzed.     

On computational search for optimistic solutions in bilevel problems

The linear-linear and quadratic-linear bilevel programming problems are considered. Their optimistic statement is reduced to a nonconvex mathematical programming problem with the bilinear structure. Approximate algorithms of local and global search in the obtained problems are proposed. The results of computational solving randomly generated test problems are given and analyzed.     

Disjunctive cuts for continuous linear bilevel programming

This work shows how disjunctive cuts can be generated for a bilevel linear programming problem (BLP) with continuous variables. First, a brief summary on disjunctive programming and bilevel programming is presented. Then duality theory is used to reformulate BLP as a disjunctive program and, from there, disjunctive programming results are applied to derive valid cuts. These cuts tighten the domain of the linear relaxation of BLP. An example is given to illustrate this idea, and a discussion follows on how these cuts may be incorporated in an algorithm for solving BLP.     

基于凹性割的线性双层规划全局优化算法

通过对线性双层规划下层问题对偶间隙的讨论,定义了一种凹性割,利用该凹性割的性质,给出了一个求解线性双层规划的割平面算法。由于线性双层规划全局最优解可在其约束域的极点上达到,提出的算法能求得问题的全局最优解,并通过一个算例说明了算法的有效性。     

Local search in a quadratic-linear bilevel programming problem

A quadratic-linear bilevel programming problem is considered. Its optimistic statement is reduced to a nonconvex mathematical programming problem with a quadratic-bilinear structure. An approximate algorithm of a local search in the problem obtained is proposed, proved, and tested.     

广义多品种最小费用流问题的对偶理论

基于广义多品种最小费用流问题的性质，将问题转化成一对含有内、外层问题的双水平规划，内层规划实际是单品种费用流问题，而外层问题是分离的凸规划，使用相关的凸分析理论，导出了广义多品种最小费用流问题的对偶规划，对偶定理和Kuhn-Tucker条件。     

带有极值函数的多目标双层规划问题的对偶

For a multiobjective bilevel programming problem(P) with an extremal-value function,its dual problem is constructed by using the Fenchel-Moreau conjugate of the functions involved.Under some convexity and monotonicity assumptions,the weak and strong duality assertions are obtained.