一类广义半无限规划问题的一阶最优性条件

本文利用一个精确增广Lagrange函数研究了一类广义半无限极小极大规划问题。在一定的条件下将其转化为标准的半无限极小极大规划问题。研究了这两类问题的最优解和最优值之间的关系,利用这种关系和标准半无限极小极大规划问题的一阶最优性条件给出了这类广义半无限极小极大规划问题的一个新的一阶最优性条件。     

广义半无限规划新的最优性条件

本文讨论了一类指标集依赖于决策变量的广义半无限规划(GSMMP).首先通过刻画目标函数的Clarke导数和Clarke次微分,建立其一阶最优性条件.其次,通过对下层问题Q(x)进行扰动分析,我们得到Q(x)的一个精确罚表示.由此,利用一组精确罚函数将(GSMMP)转化为经典的半无限极大极小规划,从而可利用已有的经典半无限规划的算法来对(GSMMP)进行求解.     

半局部凸多目标半无限规划的最优性

研究半局部凸函数在多目标半无限规划下的最优性.利用半局部凸函数,讨论了在多目标半无限规划下的择一定理,最优性条件.使半局部凸函数运用的范围更加广泛.     

一类半无限规划的最优性条件

给出一类广义ηs-凸函数的定义,在其基础上研究并确定广义ηs-凸规划的最优性条件．     

半无限规划问题的一个有效解法

1．引言在计算机辅助设计和工程设计中,经常遇到下面的两类优化问题1,2］．1．无约束半无限极大极小问题．其中外x）二——x。。Im。x。。。Yi夕（x;N）这里J二（】,2,·,｝对任何7E八岁：R－xR”。＋R是连续可微的函数,X是R”。中的一个紧子集,且VYj）一O,这里问h）表示X体积．2．约束半无限代化问题．其中I一（1,2,·．小记L二《0｝UI对任何jCL冲’（x）一max。。。Yi夕（x,yi）·这里拉：PX＊n＋R是连续可微函数,X是”。中的一个紧子集,且NU）一0·注．设Y（Z,一二切EyW一叫卜4．今后对本文用到的紧子集地做…     

广义半无限规划问题的一种可行方向算法

基于Zoutendijk可行方向算法,本文提出了一种求解广义半无限规划问题的可行方向算法,在保证算法收敛的情况下,此算法比以往的算法在假设条件的要求上有着一定的优势,且数值试验表明此法是可行的.     

一类广义半无限规划问题的光滑牛顿算法

本文在广义半无限规划问题的最优解集X处满足某些条件的前提下将广义半无限规划问题转化成KKT系统,通过扰动的FB函数,将KKT系统转化为一组光滑函数方程,设计了一个光滑牛顿算法,证明了算法的全局收敛性,并且在光滑函数解集处满足局部误差界条件下证明了算法具有超线性收敛速率.     

半无限规划的一个序列线性方程组方法

本基于离散技术，给出了任意初始点下的半无限规划的一个序列线性方程组算法和算法的全局收敛性的证明。并在一定的假设下，证明了算法的一步超线性收敛性。     

凸半无限规划的一个新的割平面算法

基于非线性规划和割平面方法,给出了凸半无限规划问题的一个分析中央割平面算法(ACCPM).该算法不需要在每一次迭代时计算所有的约束数值,而只需要求解一个中央割平面,从而使得问题的求解规模变小,这种算法对于求解可行域结构比较复杂的半无限规划非常有效,最后给出算法的收敛性证明.     

指数型增广拉格朗日函数在广义半无限规划中的应用

本文利用指数型增广拉格朗日函数将一类广义半无限极大极小问题在一定条件下转化为标准的半无限极大极小问题,使它们具有相同的局部与全局最优解.我们给出了两个转化条件:一个是充分与必要条件,另一个是在实际中易于验证的充分条件.通过这种转化,我们给出了广义半无限极大极小问题的一个新的一阶最优性条件.     

半无穷规划模型的一阶必要条件及其内点算法

1 引言 考虑下列半无穷规划(SIP)模型其中x∈R~n为有限维变量,给定点y,函数g(·,y):R~n→R为不等式约束,y是一个无穷点集,它为y~0R~l的闭包,而y~0{y∈R~l:h_i(y)<0,i=1,…,p},y=y\y~0为y~0的边界集合,且设f,g,h_i,i∈{1,…,p}均为充分光滑函数。为了方便,记h=(h_1,h_2,…,h_p)~T,集合Ω~0定义为{x∈R~n:g(x,y)<0,y∈y}的某个连通集合,Ω为Ω~0的闭包,Ω为Ω~0的边界集。     

半无限极小极大问题的信赖域算法

本文以处理半无限最优化问题的一般技巧,将一类针对有限极小极大问题的信赖域算法推广到半无限极小极大问题。并证明了新建算法的全局收敛性和超线性收敛性。     

二元函数梯度存在的一个充要条件

本文首先拓展了二元函数方向导数的计算公式,并给出了该公式成立的充分必要条件,在此基础上也给出了二元函数梯度存在的一个充要条件.     

An Adaptive Dual Parametrization Algorithm for Quadratic Semi-infinite Programming Problems

The so called dual parametrization method for quadratic semi-infinite programming (SIP) problems is developed recently for quadratic SIP problems with a single infinite constraint. A dual parametrization algorithm is also proposed for numerical solution of such problems. In this paper, we consider quadratic SIP problems with positive definite objective and multiple linear infinite constraints. All the infinite constraints are supposed to be continuously dependent on their index variable on a compact set which is defined by a number equality and inequalities. We prove that in the multiple infinite constraint case, the minimu parametrization number, just as in the single infinite constraint case, is less or equal to the dimension of the SIP problem. Furthermore, we propose an adaptive dual parametrization algorithm with convergence result. Compared with the previous dual parametrization algorithm, the adaptive algorithm solves subproblems with much smaller number of constraints. The efficiency of the new algorithm is shown by solving a number of numerical examples.     

关于USSOR迭代法收敛的充要条件和最佳松弛因子

本文在线性方程组系数矩阵A为相容次序矩阵及A的Jacobi迭代矩阵的特征值μj均为实数的条件下,得出了USSOR迭代法收敛的充分必要性定理.并给出了USSOR迭代矩阵之谱半径ρ(ψω,-ω)的表达式及ρ(ψω,-ω)的最佳松弛因子.     

一阶最优性条件研究

本对由Botsko的关于多变量函数取极值的一阶导数检验条件定理^[1]进行了分析研究，给出了更实用而简捷的差别条件。最后，举出若干例子予以说明。     

计算方程重根及其重数的算法

给出一种计算方程重根及重数的迭代算法,分别具有平方收敛和线性收敛.(i)迭代:x_(n+1)=x_n-f x_n (f'(x_n))/((f'(x_n))~2-(f(x_n)f~n(x_n)),m_n=((f'(x_n)))~2/((f'(x_n))~2-f(xn_)f″(x_n)),n=0,1,2,…,重数m≈mn;(ii)加速迭代:x_(n+1)=x_n-(f~((m-1))(x_n))/(f(~m)(x_n)).     

求解特征值互补问题的一类ABS算法

ABS算法是20世纪80年代初,由Abaffy,Broyden和Spedicato完成的用于求解线性方程组的含有三个参量的投影算法,是一类有限次迭代直接法。目前,ABS算法不仅可以求解线性与非线性方程组,还可以求解线性规划和具有线性约束的非线性规划等问题。本文即是利用ABS算法求解特征值互补问题的一种尝试,构造了求解特征值互补问题的ABS算法,证明了求解特征值互补问题的ABS算法的收敛性。数值例子充分验证了求解特征值互补问题的ABS算法的有效性。     

一种基于LVI求解二次规划问题的数值算法

给出并研究了一种数值算法(简称94LVI算法),用于求解带等式和双端约束的二次规划问题. 这类带约束的二次规划问题首先被转换为线性变分不等式问题,该问题等价于分段线性投影等式.接着使用94LVI算法求解上述分段线性投影等式,从而得到QP问题的最优解. 进一步给出了94LVI算法的全局收敛性证明. 94LVI算法与经典有效集算法的对比实验结果证实了给出的94LVI算法在求解二次规划问题上的高效性与优越性.