较多约束多目标规划的最优性条件

本文研究较多约束多目标规划的最优性条件.借助于所给问题的较多约束集结构表示,定义了较多约束规划问题的较多约束Pareto有效解和较多约束Pareto弱有效解,给出较多约束Pareto有效解和较多约束Pareto弱有效解要满足的Fritz John条件和Kuhn-Tucker条件,最后给出在凸性条件下它的一些最优性充分条件.     

锥凸对称向量拟均衡问题解集的通有稳定性

在拓扑向量空间中,利用Ky Fan截口定理得到一个锥凸向量拟均衡问题弱Pareto解的存在性结果.作为该结果的应用,得到了一个对称向量拟均衡问题在支付映射为锥凸条件下弱Pareto解的存在性定理.该定理在较弱的条件下回答了Fu在文献[1]中提出的第二个问题,即在支付映射为锥凸且连续的条件下对称向量拟均衡问题的弱Pareto解是否存在.最后在赋范线性空间中研究了锥凸对称向量拟均衡问题弱Pareto解集的通有稳定性.     

多目标最优化G-恰当有效解集的存在性和连通性

本文证明了非空紧凸集上拟凸多目标最优化问题的G-恰当有效解的存在性．在此基础上，得到了向量目标函数既是似凸又是拟凸的多目标最优化问题的G-恰当有效解集是连通的结论．同时，还给出一个关于Pareto有效解集连通性的新结果．     

求多目标优化问题Pareto最优解集的方法

主要讨论了无约束多目标优化问题Pareto最优解集的求解方法,其中问题的目标函数是C1连续函数.给出了Pareto最优解集的一个充要条件,定义了α强有效解,并结合区间分析的方法,建立了求解无约束多目标优化问题Pareto最优解集的区间算法,理论分析和数值结果均表明该算法是可靠和有效的.     

多目标规划问题的强均衡解

用可变权方法引进了多目标规划问题的强均衡解并证明它是多目标规划的Pareto解,通过求解可变权综合问题而获得任一单目标都不会最小的Pareto解,这种解在可持续发展规划中具有重要意义。     

多目标优化问题的Pascoletti-Serafini标量化方法

非线性标量化方法是研究非凸多目标优化问题的一个重要途径.目前Pascoletti-Serafini标量化方法是处理非凸多目标优化问题的有力工具之一.但绝大部分结果是针对多目标优化问题的弱有效解和有效解建立的.因此,本文深入研究Akbari等(2018)提出的3类改进的Pascoletti-Serafini标量化方法,主要考虑在什么条件下可以建立非凸多目标优化问题真有效解的非线性标量化刻画.通过限制相应标量化问题中的参数范围,获得了非凸多目标优化问题弱有效解、有效解和真有效解的充分和必要条件.此外,举例说明了主要结果.     

近似点算法求解Hadamard流形上的多指标最优化

近似点算法在信号恢复和信号处理等方面有着广泛的应用.近些年,近似点算法被推广到Riemannian流形上.这种推广的意义在于:只要引入适当的Riemannian度量,可以将经典意义下的非凸问题转化为凸问题;将限制问题转化为无限制问题.为了解决Hadamard流形上的非光滑多指标最优化问题,通过引入变化的标量函数进而提出近似点算法.当目标函数是凸函数时,由这种方法产生的迭代序列收敛到弱Pareto最优点;当目标函数是强凸函数时,产生的迭代序列将收敛到Pareto最优点.     

拟凸多目标优化问题近似解的最优性条件

研究了拟凸多目标优化问题近似弱有效解、近似有效解的最优性条件.首先,在已有拟凸函数次微分的基础上引进4种近似次微分的概念,并给出它们之间的关系.然后,将4种近似次微分的概念应用到拟凸多目标优化问题中,给出了拟凸多目标优化问题近似弱有效解和近似有效解的充分条件和必要条件,并给出实例加以说明.     

E凸规划问题解集的刻画

考虑一类重要的广义凸规划问题E凸规划. 在E凸集中定义了关于E凸函数的E-Gateaux微分概念, 证明了E凸函数 的E-Gateaux微分的几个特征性质,并利用这些特征性质,提出了E凸规划问题解集的等价刻画. 在赋范向量空间中,对于一个目标函数在最优解处E-Gateaux可微的E凸规划问题而言,它的解集是由位于超平面内的可行解组成的,这些可行解的法向量就是目标函数在给定最优解处的E-Gateaux微分.     

鲁棒优化中的Pareto有效性

对于一般的不确定优化问题, 研究了鲁棒解的~Pareto 有效性. 首先, 证明了Pareto 鲁棒解集即是鲁棒解集的Pareto 有效集, 因此求Pareto 鲁棒解等价于求鲁棒解集的Pareto 有效元. 其次, 基于推广的epsilon-约束方法, 得到了Pareto 鲁棒解的生成方法.     

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.     

多目标优化问题中心法的解的性质

本文研究中心法求解多目标优化问题的解的最优性,在剖析K-T条件的基础上,证明了中心法得到的解至少是多目标优化问题的K-T点,为进一步研究解的Pareto最优性奠定基础。     

非光滑多目标数学规划中一般非控解的Lagrange条件

本文考虑具有一般形式的非光滑多目标数学规划问题:(p)V-minf(X)(关于凸锥 A)S.t.-g(X)∈A,h(X)=0,X∈C.其中 f、g 和 h 分别是 n 维,p 维和 g 维向量函数;A 是1R~p 中的闭凸锥;C是某个 Banach 空间 X 中的子集。利用 Clarke 广义梯度的概念,我们对控制锥(Domination Cone)为 R~n 中的一般凸锥情形提出关于(P)的一般非控解的 Lagrange 必要条件,从而推广了 Clarke 本人在1983年提出的关于Pareto 解的 Lagrange 乘子法则。为保证 Lagrange 乘子(λ_0,λ,μ)中的λ_0≠0,我们给出了广义 Slater 约束规格,而且证明了若对(P)附加某种广义凸性,当λ_0≠0时 Lagrange 条件关于(弱)非控解也是充分的。     

多目标规划求解中修正权系数的方法

我们利用 p级数方法求解多目标规划问题 MOP,并用分层法的思想确定权系数 .求解多目标规划问题 MOP就相当于求解分层的多目标规划问题 L SP.这样 ,我们就可以确定这个函数的目标函数解 ,如果这个解不是满足决策者要求的 Pareto有效解 ,就改变原 MOP问题的权系数。我们就用这个迭代的方法求解多目标规划问题 MOP。     

关于非凸的有限理性的稳定性

关于有限理性方面的文献, 大多数都是在满足凸性条件下研究有限理性的相关性质, 在一定程度上限制了其应用范围. 应用Ekeland变分原理, 减弱了有限理性模型的假设条件, 考虑在不满足凸性条件下的有限理性模型的稳定性问题. 具体给出了非凸的Ky Fan点问题解的稳定性, 非凸非紧的Ky Fan点问题解的稳定性, 非凸向量值函数Ky Fan点解的稳定性和非凸非紧向量值函数Ky Fan点解的稳定性. 作为应用, 还给出了非凸的n人非合作博弈有限理性模型解的稳定性和非凸的多目标博弈有限理性模型解的稳定性.     

多目标优化问题鲁棒有效解与真有效解之间的关系

在一定条件下研究了多目标优化问题鲁棒有效解与真有效解之间的关系及鲁棒有效解的最优性条件.首先,给出多目标优化问题鲁棒弱有效解的概念,研究它与鲁棒有效解和真有效解之间的关系,举例说明了相关结果的合理性.其次,在次类凸和伪凸性假设下研究了鲁棒有效解的必要性条件和充分性条件.     

不确定凸优化问题鲁棒近似解的最优性

该文研究一类目标和约束函数均带有不确定信息的凸优化问题的鲁棒近似解.首先,在闭凸锥约束品性假设下,得到了该不确定优化问题关于近似解的最优性条件.然后,引入所研究不确定优化问题的近似鞍点的概念,并给出了近似解的鞍点刻划.     

一类具有连续变量的全局最优化问题的凸化方法

本文研究了一类非凸最优化问题的凸化方法与最优性条件的问题.利用构造含有参数的函数变换方法,将具有次正定性质的目标函数凸化,并获得了这一类非凸优化问题全局最优解的充要条件,推广了凸化方法在求解全局最优化问题方面的应用.     

求解多目标优化问题的邻近牛顿法

针对一类特殊的多目标优化问题,其每个目标函数为一个二阶连续可微凸函数与一个真凸但不必可微函数之和,提出了邻近牛顿法.我们引入了带线搜索的邻近牛顿法和不带线搜索的邻近牛顿法.在适当的条件下,我们证明了由这两类算法产生的序列的每个聚点是多目标优化问题的Pareto平稳点.此外,我们给出了它们在约束多目标优化和鲁棒多目标优化...     

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。