向量最优化问题的Lagrange对偶与择一定理

本文讨论无限维向量最优化问题的Lagrange对偶与弱对偶，建立了若干鞍点定理与弱鞍点定理．作为研究对偶问题的工具，建立了一个新的择一定理．     

向量优化问题中的弱S-有效解

在局部凸拓扑线性空间中,提出了集值向量优化问题的弱S-有效解和S-次似凸性概念.在S-次似凸性假设下建立了择一性定理,并利用择一性定理建立了弱S-有效解的标量化定理.此外,通过几个具体例子解释了主要结果.     

集—集映射向量极值问题的Lagrange乘子和鞍点定理

本文先建立了集－集映射的一个广义择一性定理．在目标为锥凸和满足 推广了的Ｓｌａｔｅｒ约束规格的条件下,我们利用本文的择一性定理,给出了集一集映射 向量极值问题关于锥－超极小解的Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子定理和鞍点定理．     

向量极值问题的一种含有梯度的最优性条件

本文在赋范空间中引入 G-可微函数的梯度概念 ,利用择一定理 ,我们获得了向量极值问题含有梯度的的最优性条件     

序线性空间中向量极值问题的最优性条件

本文在序线性空间中建立了广义次似凸映射下的择一定理,运用此定理,得出一类向量极值问题的最优性条件.     

关于一类向量极值问题弱有效解的充分必要条件

本文研究带集合约束的向量极值问题。运用局部凸Hausdorff拓扑向量空间中广义次似凸映射的择一定理和其他一些结论，得到了关于集合约束向量极值问题弱有效解的几个充分必要条件．     

乘积Banach空间中等式约束向量极值问题的最优性必要条件

本文利用Banach空间中的隐函数定理和序线性拓扑空间中对于次似凸向量值映射的择一定理,得出了乘积Banach空间中具有等式约束向量极值问题的若干最优性必要条件.     

一类向量极值问题的最优性条件

本文利用序线性空间中关于次似凸集值映射的择一性定理,得出了具有广义等式和不等式约束的向量极值问题的最优性条件.     

线性空间中向量极值问题的最优性条件

文 [1]建立了线性拓扑空间中向量极值问题的广义 Kuhn- Tucker条件和 L agrange乘子存在定理 .本文将在线性空间中讨论这方面问题 ,首先在线性空间中建立了次似凸向量值映射的择一定理 ,进而得出序线性空间中向量极值问题的最优性条件及其标量化定理 .     

集值映射向量最优化的最优性条件

本文在序线性拓扑空间中,证明了广义Y+一次似凸集值映射的一个择一性定理,利用此定理,我们得到集值映射向量最优化问题的最优性条件.     

一类新的Gale型定理及其应用

本文利用局部凸拓扑向量空间中的分离定理,得到一类很一般的Ｇａｌｅ型定理,由此导出某些新的Ｍｉｎｉｍａｘ定理,这些结果是己知文献结果的实质性推广．     

Theorems of the Alternative and Optimization with Set-Valued Maps

In this paper, the concept of generalized cone subconvexlike set-valued mapsis presented and a theorem of alternative for the system of generalizedinequality–equality set-valued maps is established. By applying thetheorem of the alternative and other results, necessary and sufficientoptimality conditions for vector optimization problems with generalizedcone subconvexlike set-valued maps are obtained.     

序线性空间中广义半似凸集值映射向量优化的Benson真有效性

在序线性空间中建立了广义半似凸集值映射的择一定理.利用向量闭包,引进了集值优化的Benson真有效解.在广义半似凸的假设下,获得了Benson真有效性意义下的标量化定理,Lagrangian乘子定理和鞍点定理.