线性约束凸规划内点法及其修正算法

凸规划的内点算法是目前较热门的课题之一，参考资料[2]；[3]等均给出了较深入的研究．本文在参考前人的工作前提下，提出了带线性约束凸规划的内点算法结论（定理2．8）及相应算法．另外，木文定义了偏移因子，偏移因子对的概念，对下降方向作出了修正，并给出了相关算法．     

DFP算法全局收敛性的几个充分性条件

本文在目标函数是一致凸且采用Ｗｏｌｆｅ线搜索的条件下，给出无约束最优化问题的ＤＦＰ算法的全局收敛性的几个充分性条件，并与「１」中的条件进行了比较。     

一类线性约束凸规划的内椭球算法

1引言自从1984年Karmarkar的著名算法——梯度投影算法发表以来,由其理论上的多项式收敛性及实际计算的有效性,使得内点算法成为近十几年来优化界研究的热点（［1］）．通过中外学者的深入研究,线性规划与凸二次规划的内点算法研究已取得了不少成果（［2」、［3〕）．这些算法大致可分为四种类型：梯度投影算法、仿射尺度算法、路径跟踪法和势函数减少法吸3］、〔9〕）．近来,人们开始着手将这些方法推广到非线性规划中的凸规划问题、线性互补问题和非线性互补问题（【6」、［7」、〔sj、［10」、Ill〕）．例如：文［8」对一类凸可分规…     

多场址问题的信赖域算法

多场址问题是一类重要的不可微凸规划问题，国内外已有许多学者对其进行研究，并提出了一 算法。但如文「２」中所述，大多数算法或无收敛收保证，或在较强的条件下才保证收敛，本文提出一类解多场址问题的信赖域算法，并在极弱的条件下证明该类算法的全局收敛性。     

带球（椭球）约束的不定二次规划问题

本文证明了带球（椭球）约束的不定二次规划问题具有强Ｌａｇｒａｎｇｅ对偶性，设计了一个求解这类问题的算法，本语文的结论比文「７」强，所设计的算法比文「７」简洁。     

关于图的（g,f）—因子分解的一些新结果

本文讨论图的（ｇ，ｆ）－因子分解问题，推广了文「１」关于图的因子分解的理论，改进了文「２」的一些结果，给出了一个图Ｇ是（ｇ，ｆ）－可因子化的若干充分条件。     

解一般线性规划逆问题的一个O（n^3L）算法

本文讨论了一般线性规划逆问题在各种情况下的求解，并基于解凸二次规划的原对偶内点算法，给出了一个O（n3L）算法和一个实用算法．     

一类线性与框式约束凸规划问题的原始-对偶内点算法

本文对一类具有线性和框式约束的凸规划问题给出了一个原始-对偶内点算法, 该算法可在任一原始-对偶可行内点启动, 并且全局收敛,当初始点靠近中心路径时, 算法成为中心路径跟踪算法。 数值实验表明, 算法对求解大型的这类问题是有效的。     

一个结构简单的约束变尺度算法

本文我们考虑具有线性约束凹函数的最优化问题，利用我们的算法和变尺度修正公式，提出了一个结构简单的组合算法，并在「２」，「３」和「４」同样的假设条件下，证明了该算法的收敛性和超线性收敛速度，从而使该算法比原有各算法更具实用性。     

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。     

Banach空间中—u‘’∈F（t,u（t）,u（t））的解

本文给出了弱序列完备Ｂａｎａｃｈ空间中二阶微分包含的解的存在性定理，推广了「１」中的结果到集值情形，同时由于利用已有的定理「２」，简化了类似「１」宫的证明。     

求解凸二次规划问题的不可行内点算法

该文对一般的凸二次规划问题，给出了一个不可行内点算法，并证明了该算法经过犗（狀２犔）步迭代之后，要么得到问题的一个近似最优解，要么说明该问题在某个较大的区域内无解．     

一般凸规划的次梯度投影算法

一般凸规划的次梯度投影算法夏建业（广州金融专科学校基础部）本文对一般非光滑约束凸规划给出了一个新的可行方向算法，此算法是通过修改和推广Ｖ．ＰＳｒｅｅｄ－ｈａｒａｎ［８，９］对某一特定类型非光滑约束凸规划提出的次梯度投影法所得到的．对此算法，本文讨论了...     

Banach空间中复合增算子的不动点定理

本文给出Ｂａｎａｃｈ空间中集值与单位的增逄子的不动点定理，它推广了文「１」－「４」中相应的结果。     

全局收敛的凸规划的原始—对偶不可行内点算法

本对一类凸规划提出了一个原始-对偶不可行内点算法，并证明了算法的全局收敛性。     

Szaesz型算子同时逼近的点态估计

关于Ｓｚａｅｓｚ型算子的线性组合，李秉政「４」给出了同时逼近的点态结果，本文将应用光滑模ωψ＾λ（ｆ，ｔ）推广这些结果。     

一个新的SQP方法及其超线性收敛性

由Ｗｉｌｓｏｎ,Ｈａｎ,Ｐｏｗｅｌｌ发展的ＳＱＰ技术是解非线性规划的最有效的方法之一,但是,如果其中的二次子规划问题无可行解或者其搜索方向向量无界,该方法ａｎ和Ｂｕｒｋｅ「３」,周广路「２」分别对二次规划问题作了修正,克服了上述矛盾,本文在「２」的基础上,进上步修正,证明在Ａｒｍｉｊｏ搜索下算法具有全局收敛性,并通过解一辅助线性方程组,利用弧式搜索,得出该方法具有超线性收敛性。     

达标度矩阵对策及其协调解

本文在文献「５」的思想基础上，首先论述达标度及达标度矩阵对策的有关定义。同时，在文「７」，「８」的基础上，进一步给出达标度矩阵对策的协调解概念及解结构。然后，具体讨论解的几种协调方法，即容忍旗的协调，极小熵协调和学习协调等。最后给出结论和注。     

关于一类变分不等式的迭代算法

本文通过对「１」中相应结构的讨论与改进,利用变分不等式求解技巧,讨论了Ｈｉｌｂｅｒｔ空间中一类广义变分不等式的解的迭代算法及其收敛性,指出了文「１」中主要结果的证明的一些不足之处,本文所得结果推广并改进了「１」的相应结论。     

二次规划的直接椭球算法

本文对凸二次规划问题，给出了一个直接椭球算法，并证明了算法的复杂度为Ｏ（ｎ４Ｌ）．