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1.
利用互补问题的Lagrange函数,将互补约束优化问题(MPCC)转化为含参数的约束优化问题.给出Lagrange乘子的简单修正公式,并给出求解互补约束优化问题的部分罚函数法.无须假设二阶必要条件成立,只要算法产生的迭代点列的极限点满足互补约束优化问题的线性独立约束规范(MPCC-LICQ),且极限点是MPCC的可行点...  相似文献   
2.
求解不可微箱约束变分不等式的下降算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
1 引 论 设X(?)Rn是非空闭集,F:Rn→Rn连续映射,变分不等式问题VI(X,F)是指:求x∈X,使 F(x)T(y-x)≥0,  (?)y∈X,(1)记指标集N=(1,2,…,n},当 X=[a,b]≡{x∈Rn|a≤xi≤bi,i∈N},(2)其中a={a1,a2,…,an}T,b={b1,b2,…,bn}T∈Rn时,VI(X,F)化为箱约束变分不等式VI(a,b,F).若ai=0,bi=+∞,i∈N,即X=R+n≡{x∈Rn|x≥0}时,VI(a,b,F)化为非线性  相似文献   
3.
利用互补问题的Lagrange函数, 给出了互补约束优化问题\,(MPCC)\,的一种新松弛问题. 在较弱的条件下, 新松弛问题满足线性独立约束规范. 在此基础上, 提出了求解互补约束优化问题的乘子松弛法. 在MPCC-LICQ条件下, 松弛问题稳定点的任何聚点都是MPCC的M-稳定点. 无需二阶必要条件, 只在ULSC条件下, 就可保证聚点是MPCC的B-稳定点. 另外, 给出了算法收敛于B-稳定点的新条件.  相似文献   
4.
对于一般的非线性规划给出一种精确增广Lagrange函数,并讨论其性质.无需假设严格互补条件成立,给出了原问题的局部极小点与增广Lagrange函数在原问题的变量空间上的局部极小的关系.进一步,在适当的假设条件下,建立了两者的全局最优解之间的关系.  相似文献   
5.
P0-函数箱约束变分不等式的正则半光滑牛顿法   总被引:8,自引:0,他引:8  
1引言设X C R~n,F:R~n→R~n,变分不等式Ⅵ(X,F)是指:求x∈X,使F(x)~T(y-x)≥0,(?)_y∈X.(1)记i∈N={1,2,…,n},当X=[a,b]:={x∈(?)~n|a_i≤x_i≤b_i,i∈N}时,称Ⅵ(X,F)为箱约束变分不等式(也有些文献称为混合互补问题),记为Ⅵ(a,b,F).若a_i=0,b_i= ∞,i∈N,即X=(?)_ ~n:={x∈(?)~n|x≥0}时,Ⅵ(a,b,F)化为非线性互补问题NCP(F):求x∈(?)_ ~n,使x≥0,F(x)≥0,x~TF(x)=0.(2)  相似文献   
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