多目标优化中的简化定理及其应用

１ 引言 设Ｘ是实的Ｂａｎａｃｈ空间,Ｓ 　 Ｘ是闭子集． 考虑下述多目标优化问题：其中ｆｋ,ｋ∈Ｎ≡｛１,…,ｎ｝,ｇｉ,ｉ∈Ｍ≡｛１,…,ｍ｝,ｈｉ,ｊ∈Ｐ≡｛１,…,ｐ｝均是定义在某开集（包含Ｓ）上的局部Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ函数． 集合Ｓ０＝｛ｘ∈Ｓ：ｇｉ（ｘ）≤０,ｉ∈Ｍ,,ｈｉ（ｘ）＝０,ｊ∈Ｐ｝称为（ＶＰ）的可行解集．（ＶＰ）的局部有效解和局部弱有效解的定义见［２］．设φ：Ｘ→Ｒ是局部Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ函数,则　φ（ｘ）称为φ在ｘ处的Ｃｌａｒｋｅ广义梯度［３］． 关于非光滑多目标优化问题（Ｖ…     

非凸多目标优化中真有效解的一个非线性标量化性质

基于Pascoletti-Serafini标量化方法,利用罚函数思想提出了一类新的标量化函数,进而获得非凸多目标优化问题真有效解的充分条件和必要条件.该结果的建立不需要目标函数的像集有界这一条件,故文章是对Akbari等人[J.Optim.Theory Appl.,2018,178(2):560-590]建立的相应标量...     

多目标优化问题拟近似有效解非线性标量化的一个注记

主要研究多目标优化问题拟近似(弱)有效解.在没有任何凸性假设下,通过非线性标量化方法给出了多目标优化问题拟近似(弱)有效解的充分条件.主要结果修正了已有文献中的错误,并通过例子对其错误进行了说明.     

多目标规划的极大熵方法

多目标规划的极大熵方法王雪华，秦学志（大连理工大学）ＴＨＥＭＡＸＩＭＵＭＥＮＴＲＯＰＹＭＥＴＨＯＤＦＯＲＭＵＬＴＩＯＢＪＥＣＴＩＶＥＰＲＯＧＲＡＭＭＩＮＧ￥ＷａｎｇＸｕｅ－ｈｕａ；ＱｉｎＸｕｅ－ｚｈｉ（ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏ...     

基于神经网络的多目标演化优化方法

本文考虑在决策者偏好不明确的条件下，使系统获得最优的思想，提出了多目标决策系统最优解的概念。把前馈神经网络与演化算法相结合，用于多目标决策系统最优解的选取。给出了有关定理的证明和示例。     

多目标优化问题(ε,ε)-拟近似真有效解的非线性标量化

研究了多目标优化问题的(ε,ε)-拟近似真有效解,利用已有的多目标优化问题的非线性标量化问题,在没有任何凸性条件下,研究了多目标优化问题的(ε,ε)-拟近似真有效解的充分和必要条件.     

一种改进的GDF多目标优化算法

本文提出一种交互式非线性多目标优化算法，该算法是ＧＤＦ多目标优化算法的改进，具有这样的特点：算法采用了既约设计空间策略，具有良好的收敛性；算法生成的迭代点是有效解；算法具有多种一维搜索准则；对于线性多目标问题，算法只需一次交互迭代即可示出多目标问题的最优解。     

基于UTA方法的多目标优化模型

针对多目标线性优化问题进行研究,提出了一种基于效用加性方法(UTA)的多目标线性优化方法.利用不同目标值的组合给出训练方案,决策者针对训练方案给出一些偏好信息,据此推断决策者的效用函数,并进一步求解多目标线性优化模型.进一步给出了算例来说明方法的实施过程及验证可行性.方法较多的考虑了决策者对于决策的偏好,注重决策者的意见,为多目标决策问题提供了一种新的思路.     

多目标优化问题的完全标量化

本文首先利用松弛变量和广义Tchebycheff范数的推广形式提出一类新的标量化优化问题.进一步,通过调整几种参数范围获得一般多目标优化问题弱有效解、有效解和真有效解的一些完全标量化刻画.此外,本文提出例子对主要结果进行说明,利用相应的标量化方法判定给定的多目标优化问题的可行解是否是弱有效解、有效解和真有效解.     

不确定信息多目标线性优化的鲁棒方法

研究不确定信息的多目标线性优化问题,其数据不能精确给出但是属于一个给定的集合.首先,采用鲁棒方法把该问题转化为一个确定的多目标优化问题.然后,给出此问题解存在的充分条件.最后,通过实例验证了用鲁棒方法解决不确定信息的多目标线性优化问题的有效性.     

DETERMINATION OF EFFICIENT RANGE OF TARGET LEVELS IN MULTIPLE OBJECTIVE PLANNING

This paper describes a nonlinear programming model combined with a binary search technique that systematically searches for the minimum value of a given objective within the nondominated solution set. The procedure provides a way of determining the range of efficient target levels for any multiobjective planning problem using information contained in the pay-off table. The method is illustrated using a numerical example.     

油田高含水期稳产措施配置多层目标规划

措施规划对于延长油田稳产年限 ,提高采油速度及提高最终采收率是十分必要的 .有些学者建立了油田稳产措施规划的整体或区块规划模型 ,但没有考虑实际油田生产各生产层系的地质特性和所采取措施的差别 .本文针对油田开发实际中存在多层现象 ,以区块的各个生产层为基础 ,建立了油田措施的多层目标规划模型 ,并采用合理的算法进行求解 .应用结果表明 ,多层目标规划使措施配置更精细 ,更能反映生产实际 ,是解决油田措施配置问题的一项有力工具     

数值天气模式参数选择的全局优化方法

１引言数值天气预报模式中关于参数的选择直接影响到天气预报的准确率,在建立一个数值天气预报系统时,为了得到好的预报效果,必须对模式参数进行优化．在这方面已有许多文献［１］－［７］作过有益的探讨,提供了许多有效的方法,在文献［２］中,给出了一种参数反演的方法．并应用广义线性反演,获得较稳定的计算格式．然而,此方法在每一次迭代时,至少需要解ｎ＋１个正问题（其中ｎ为参数的个数）．又在文献［６］中。引进了四维同化的共轭梯度法,适宜于求解高维问题．然而,共轭梯度法只能求得局部最优解,对初始参数的选取很敏感,…     

复合凸优化问题的Gauss-Newton法的收敛性

本文研究解决复合凸优化问题:min F(x):=h(f(x)) （P）x∈X的Gauss-Newton法的收敛性.这里f是从Banach空间X到Banach空间Y的具有Frechet导数的非线性映照,h是定义在Y上的凸泛函. 复合凸优化问题近年来一直受到广泛的关注,目前它已成为非线性光滑理论中的一个主流方向.它在非线性包含,最大最小问题,罚函数技巧 [1-5]等许多重要的问题和技巧中得到了广泛的应用.同时它也提供了一个新的统一框架,使优化问题数值解的理论分析得到别开生面的发展.并且它也是研究有限区域内一阶或二阶最优性条件的一个便利工具[3,5,6,7].     

分布式通信响应优化问题及其内点法求解

为了优化移动互联网的分布式通信系统的响应速度,建立分布式通信系统响应速度最优化问题的数学模型,并设计和改进求解该最优化问题的内点法.针对该最优化问题发展一套高效率预条件方法来帮助求解内点法,不但改善计算方法的数值稳定性,而且提高算法的计算效率.通过数值实验验证该预条件对算法稳定性和效率的提高.     

一个求解约束非线性优化问题的微分方程方法

本文构造的求解非线性优化问题的微分方程方法包括两个微分方程系统,第一个系统基于问题函数的一阶信息,第二个系统基于二阶信息．这两个系统具有性质:非线性优化问题的局部最优解是它们的渐近稳定的平衡点,并且初始点是可行点时,解轨迹都落于可行域中．我们证明了两个微分方程系统的离散迭代格式的收敛性定理和基于第二个系统的离散迭代格式的局部二次收敛性质．还给出了基于两个系统的离散迭代方法的数值算例,数值结果表明基于二阶信息的微分方程方法速度更快．     

时序多指标决策的灰色关联分析法

本文对带有时间顺序的混合型多指标决策，运用灰色关联理论，建立了一种新的灰色关联决策模型，从而为时序多指标决策问题提供了又一科学，合理的决策方法。     

一类非光滑全局优化问题的区间展开方法

本文利用区间展开的特点,对一类全局优化问题提出一新的区间求解方法,该方 法能处理多元函数的全局优化问题.数值试验表明提出的方法是可行和有效的.     

PORTFOLIO OPTIMIZATION TECHNIQUES FOR A MIXED‐GRAZING SCENARIO FOR AUSTRALIA'S RANGELANDS

Abstract Currently pastoralists in Australia view native mammal species as one of many variables that impact, usually negatively, on their productivity and therefore profitability. This does not necessarily have to be the case. The species with the largest impact, kangaroos, have a value that could be incorporated into their income stream as a method of both reducing risk and increasing biodiversity, and therefore increasing resilience. An investigation of the idea of optimally allocating stocking rates using techniques analogous to classical portfolio selection optimization is conducted. Using historical pricing data for beef, wool, and kangaroo meat, an efficient frontier is formed to analyze the best scenario dependent on an investors risk aversion. It is shown that there is a clear opportunity for pastoralists to benefit economically by the inclusion of kangaroos in a mixed‐grazing strategy for Australian rangelands.     

ON KARUSH-KUHN-TUCKER POINTS FOR A SMOOTHING METHOD IN SEMI-INFINITE OPTIMIZATION

We study the smoothing method for the solution of generalized semi-infinite optimiza-tion problems from(O.Stein,G.Still:Solving semi-infinite optimization problems withinterior point techniques,SIAM J.Control Optim.,42(2003),pp.769-788).It is shownthat Karush-Kuhn-Tucker points of the smoothed problems do not necessarily converge toa Karush-Kuhn-Tucker point of the original problem,as could be expected from resultsin(F.Facchinei,H.Jiang,L.Qi:A smoothing method for mathematical programs withequilibrium constraints,Math.Program.,85(1999),pp.107-134).Instead, they mightmerely converge to a Fritz John point.We give,however,different additional assumptionswhich guarantee convergence to Karush-Kuhn-Tucker points.