线性规划的支撑方法（一）

本文简要介绍了求解线性规划的支撑方法。它引入了类似于基的支撑概念，但对非基变量不作为零的要求，即迭代不一定在极点上进行。文中给出了包括支撑可行解、ε－最优解（次优解）在内的主要概念，论述了最优性判据和次优性判据，建立了迭代算法并证明了有限步终止性。     

关于求线性规划初始可行基的生成算法

本文用反例证明了文「１」提出的求线性规划寝可行基的生成算法有错误,并给出了修正的生成算法。     

线性规划初始基可行解的一种直接算法

本文通过引入可变动目标函数的预规划来求线性的初始基可行解，可以大量减少外额变量的个数，从而简化了二阶段单纯形法，使之便于在计算机上实现。     

求线性规划问题初始可行基的一种方法

Smale 证明了采用单纯形法求解线性规划问题,在概率平均意义下转轴次数为变量数目的线性函数.下面介绍不引进人工变量,直接由所给问题的标准形式     

线性规划的基解算法

提出了求解线性规划问题的一种新方法-基解算法,它是一个不需引入人工变量,不必预先求出一个可行基的直接求解算法。     

对"求解线性规划问题的一种全搜索方法"的改进与修正

本对[1]、[2]提出的全搜索方法作了若干必要的改进与修正，从而使之更完善、更简捷、更有效。     

双层线性规划的一个全局优化方法

用线性规划对偶理论分析了双层线性规划的最优解与下层问题的对偶问题可行域上极点之间的关系，通过求得下层问题的对偶问题可行域上的极点，将双层线性规划转化为有限个线性规划问题，从而用线性规划方法求得问题的全局最优解．由于下层对偶问题可行域上只有有限个极点，所以方法具有全局收敛性．     

线性规划分解筛选法的一个注记

[1][2]提出了求解线性规划问题的一种方法－分解筛选法,[3]证明了[2]的命题A是错误的,本进一步证明,用分解筛选法筛选出变量不一定是最优基变量。     

求解线性规划问题的一种全搜索方法

在[1]基础上提出一个全搜索方法,它通常只需迭代一、二次,即可得到一个基可行解,之后依据最优性条件进行的寻优迭代,也较[2]的搜索方位更多,从而总体上效果更好。     

关于线性规划基本定理的一点注记

本就线性规划基本定理的证明方法及过程提出一点修改意见。     

求解Minimax优化问题的SQP方法

本文提出一类求解minimax优化问题的有效算法,该算法属于序列二次规划方法.它具有全局收敛性和超线性收敛速率.数值例子表明,该算法是非常有效的,这与算法具有良好的理论结果是分不开的.     

关于求解线性规划问题的分解筛选法

本文举例证明了文［１］［２］提出的求解一般线性规划问题的分解筛选法是错误的。     

求解一类广义线性规划的分裂算法

1　引　　言我们知道,描述常义线性规划问题的数学模型为:mincTxs.tAx=bx≥0　　在经济问题中,线性规划中的向量c往往表示为价格,而在许多实际规划问题中价格向量c往往会在一定范围内扰动.这时,我们可以考虑这样一类广义线性规划问题:minx{maxy∈YyTx}s.tAx=b　x∈X(1)其中,A∈Rm×n,b∈Rm,X={x∈Rn|x≥0},Y是Rn中的一个凸闭子集.有关广义线性规划问题的求解,何在文献[1]中作过一些讨论.我们通过对线性约束Ax=b引入乘子可得到广义线性规划问题(1)定义在X×Y×Rm上的Lagrange函数为:L(x,y,η)=yTx-ηT(Ax-b)(2)　　如果x*是(1)式的…     

多层线性规划问题的整体优化算法

本文研究了求解多层线性规划问题的整体优化算法,利用流动等值面技术,证明了算法的有限终止性,并给出实际例子验证了算法的有效性.     

线性规划问题的一种转换解法

本文根据矩阵对策与对偶规划问题的等价性，以及矩阵对策的凌越原则，对线性规划问题提出了一种转换解法。     

一个求解二阶锥规划的光滑牛顿算法

本文研究了二阶锥规划问题.利用新的最小值函数的光滑函数,给出一个求解二阶锥规划的光滑牛顿算法.算法可以从任意点出发,在每一步迭代只需求解一个线性方程组并进行一次线性搜索.在不需要满足严格互补假设条件下,证明了算法是全局收敛和局部二阶收敛的.数值试验表明算法是有效的.     

A NEW SQP-FILTER METHOD PROGRAMMING FOR SOLVING NONLINEAR PROBLEMS

In [4], Fletcher and Leyffer present a new method that solves nonlinear programming problems without a penalty function by SQP-Filter algorithm. It has attracted much attention due to its good numerical results. In this paper we propose a new SQP-Filter method which can overcome Maratos effect more effectively. We give stricter acceptant criteria when the iterative points are far from the optimal points and looser ones vice-versa. About this new method, the proof of global convergence is also presented under standard assumptions. Numerical results show that our method is efficient.     

一类新的分式规划问题的全局优化方法

本文对一类新的分式规划问题(FP)提出了一个有效的全局优化方法.首先将问题(FP)转化为其等价问题(EFP),然后利用线性化技术建立了(EFP)的松弛线性规划问题(RLP),通过对其可行域的细分和求解一系列的线性规划,得到问题(EFP)的全局最优值的上下界.理论证明和数值试验的结果都表明该算法能有效求解问题(FP),推广了线性比式和的情形.     

求解Lipschitz型规划全局极小点的改进的填充函数法

1 引言 考虑问题 (P)min(x), x∈Ω其中F:ΩR~n→R是局部Lipschitz函数,Ω为紧集,且F(x)在Ω内有极小点。文[1,2,3]在一定条件下给出了求解一般非光滑规划全局极小点的填充函数法,并给出了求解的全过程。本文根据文[1,2,3]的思想,为求解(P),结合函数的特点,给出了一种改进     

非线性二层规划问题的全局优化方法

对于下层为线性规划问题的一类非线性二层规划问题,利用线性规划的对偶理论,将其转化为一个单层优化问题,同时取下层问题的对偶间隙作为惩罚项,构造了一个相应的罚问题,然后提出了一个求解该类二层规划问题的全局优化方法。最后,数值结果表明,所提出的方法是可行的。