一类非线性半向量二层规划问题的罚函数方法

本文研究了一类非线性-线性半向量二层规划问题的罚函数求解方法.对于该类半向量二层规划问题,首先基于下层问题的加权标量化方法和Karush-Kuhn-Tucker最优性条件,将其转化为一般的二层规划问题,并取下层问题的互补约束为罚项,构造出相应的罚问题;然后分析罚问题最优解的相关特征以及最优性条件,进而设计了相应的罚函数算法;最后以相关算例验证了罚函数算法的可行、有效性.     

一种求解半向量二层规划问题的基于KKT背离度量方程的粒子群优化算法

下层多目标规划问题的Pareto最优解的精确性对于成功求解半向量二层规划问题具有决定性作用.本文基于多目标规划问题的KKT背离度量方程,设计了具有确定性终止准则的半向量二层规划问题的粒子群算法.最后,利用线性半向量二层规划算例和非线性半向量二层规划算例进行数值仿真,仿真结果表明,算法中的KKT背离度量方程能有效控制下层问题Pareto最优解的精度,从而确保问题最优解的真实有效性.     

一种求解线性二层规划的割平面方法

以下层问题的K-T最优性条件代替下层问题,将线性二层规划转化为相应的单层规划问题,通过分析单层规划可行解集合的结构特征,设计了一种求解线性二层规划全局最优解的割平面算法.数值结果表明所设计的割平面算法是可行、有效的.     

二层规划的神经网络解法

本文研究了基于神经网络的二层规划问题.利用互补松弛条件的扰动,获得了二层规划问题局部最优解的充分条件,克服了互补松弛条件不满足约束规格的局限性,并给出了相应的神经网络求解方法,从而求解原二层规划问题,数值实验表明算法有效.     

非线性-线性二层规划问题的罚函数方法

利用下层问题的K-T最优性条件将下层为线性规划的一类非线性二层规划转化成相应的单层规划,同时取下层问题的互补条件为罚项,构造了该类非线性二层规划的罚问题.通过对相应罚问题性质的分析,得到了该类非线性二层规划问题的最优性条件,同时设计了该类二层规划问题的求解方法.数值结果表明该方法是可行、有效的.     

求线性二层规划∈-全局最优解的一种方法

本文研究了线性二层规划问题.利用下层问题的KKT最优性条件将其转化为一个具有互补约束的数学规划问题,提出了一种新的求解方法.该方法仅仅需要求解若干个双线性规划问题,便可以获得原问题的∈-全局最优解.最后,通过一个算例说明了所提出方法的可行性.     

求解二层线性规划问题的一种算法

对下层含有约束的二层线性规划问题,提出了求全局最优解的一种算法.首先由该算法求出约束凸集的全部极点,再对极点进行可行性检验,从而得到了二层线性规划问题的全局最优解,最后以实例验证了算法的有效性.     

非线性互补约束问题的一个强全局收敛QP-free算法

本文研究非线性互补约束均衡问题.利用光滑近似法的思想及罚函数思想,把非线性互补约束均衡问题转化为一光滑非线性规划问题,该光滑非线性规划问题通过一个新的QP-free算法求解.特别地,不需要严格互补假设条件以及不需要Hessian阵估计正定的假设条件,算法仍具有强全局收敛性.     

基于新光滑函数的P0映射非线性互补问题的光滑牛顿法(英文)

非线性互补问题(NCP)可以重新表述为一个非光滑方程组的解.通过引入一个新的光滑函数,将问题近似为参数化光滑方程组.基于这个光滑函数,我们提出了一个求解P₀映射和R₀映射非线性互补问题的光滑牛顿法.该算法每次迭代只求解一个线性方程和一次线搜索.在适当的条件下,证明了该方法是全局和局部二次收敛的.数值结果表明,该算法是有效的.     

一类二层多目标规划的若干性质

本文对于下层为线性多目标规划的二层规划问题,在约束域非空有界的条件下证明了可行集的弱拟凸性、连通性,为算法设计提供了理论依据．     

一类半向量二层规划问题的精确罚函数方法

研究了一类半向量二层规划乐观最优解的求解问题.利用下层问题的最优性条件构造了该类半向量二层规划问题的罚问题,分析了原问题的最优解与罚问题最优解之间的关系,证明了罚函数的精确性.同时对目标函数和约束条件均为线性函数的半向量二层规划问题研究了其最优性条件,并设计了相应的罚函数算法.数值结果表明所设计的罚函数方法对该类半向量二层规划问题是可行的.     

二次规划逆问题的牛顿方法

针对二次规划逆问题,将其表达为带有互补约束的锥约束优化问题.借助于对偶理论,将问题转化为变量更少的线性互补约束非光滑优化问题.通过扰动的方法求解转化后的问题并证明了收敛性.采用非精确牛顿法求解扰动问题,给出了算法的全局收敛性与局部二阶收敛速度.最后通过数值实验验证了该算法的可行性.     

一类弱线性二层多目标规划的罚函数方法

本文研究了一类线性二层多目标规划(上层为单目标、下层为多目标)"悲观最优解"的求解问题.利用罚函数方法给出了该类问题"悲观最优解"的存在性定理,证明了罚函数的精确性,同时设计了相应的罚函数算法.数值结果表明所设计的罚函数方法是可行的.     

一类非光滑多目标规划问题的最优性条件

研究了一类非光滑多目标规划问题.这类多目标规划问题的目标函数为锥凸函数与可微函数之和,其约束条件是Euclidean空间中的锥约束.在满足广义Abadie约束规格下,利用广义Farkas引理和多目标函数标量化,给出了这一类多目标规划问题的锥弱有效解最优性必要条件.     

一类广义多项式互补问题的光滑化共轭梯度法

本文研究了一类广义多项式互补问题,在一定条件下,证明了其有唯一解.通过极大极小转化技术,将此类广义多项式互补问题转化为光滑化无约束优化问题进行求解,并提出了一种新的光滑化共轭梯度法.在一定假设条件下,证明了该方法的全局收敛性.最后相关的数值实验表明了算法可以有效求解广义多项式互补问题.     

非线性互补约束规划问题的一个新的QP-free算法

本文研究了非线性互补约束均衡问题.利用互补函数以及光滑近似法,把非线性互补约束均衡问题转化为一个光滑非线性规划问题,得到了超线性收敛速度,数值实验结果表明本文提出的算法是可行的.     

非可微分二层Lipschitz规划的广义微分和广义方向导数

本文对构成函数为Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ函数的二层规划问题,利用非光滑分析工具,讨论了下层极值函数和上层复合目标函数的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ连续性,给出了这些函数的广义微分和广义方向导数的估计式。本文得到的结果为进一步研究非可微二层Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ规划的最优性条件和有效算法等理论和方法问题奠定了基础。     

一种求解半向量二层规划问题下界的算法

针对下层为线性多目标规划问题的一类半向量二层规划问题的乐观模型,利用线性规划的对偶理论,将其转化为一个等价的单层优化问题.然后考虑后者的一个松弛问题,提出了一个可以获得该问题下界的简单算法,从而给出了原二层规划问题的一个下界.最后,通过两个数值算例说明了所提出算法的可行性.     

随机二阶锥二次规划逆问题的SAA方法

本文讨论一类随机的二阶锥二次规划逆问题, 该模型是一个含有二阶锥互补约束的随机二次规划模型, 对解释部分实际问题有着一定的优势。为了求解该模型, 本文引入了随机抽样技术和互补约束光滑化近似技术, 得到问题的近似子问题。本文证明, 只要子问题的解是存在且收敛的, 则该极限以概率一是原问题的C-稳定点; 若严格互补条件和二阶必要性条件成立, 则该极限以概率1是原问题的M-稳定点。一个简单的数值实验验证了该算法具有一定的可行性。     

随机二阶锥二次规划逆问题的SAA方法

本文讨论一类随机的二阶锥二次规划逆问题, 该模型是一个含有二阶锥互补约束的随机二次规划模型, 对解释部分实际问题有着一定的优势。为了求解该模型, 本文引入了随机抽样技术和互补约束光滑化近似技术, 得到问题的近似子问题。本文证明, 只要子问题的解是存在且收敛的, 则该极限以概率一是原问题的C-稳定点; 若严格互补条件和二阶必要性条件成立, 则该极限以概率1是原问题的M-稳定点。一个简单的数值实验验证了该算法具有一定的可行性。