一类复合不可微规划的二阶最优性条件

本文给出了一类复合不可微规划的二阶最优性条件,拓广了R·Fletcher的结论.     

线性约束不可微凸规划的既约次梯度法

本文研究形式为 minf(x) (1.1) x∈R的非线性规划问题,其中x=(x_1,x_2,…,x_n)~T∈E~n,f:E~n→E为给定的凸函数,它可以是不可微的.可行集R为     

不可微多目标规划的最优性条件

众所周知,Clarke、Ioffe和Aubin对非光滑分析做出了开创性的奠基工作,然而当应用它们解决有关实际问题时,在不少情况下还不很理想,特别是,他们所定义的向量函数广义梯度都比较难计算,这常造成相应不可微多目标规划算法在具体实现时的困难。     

一类不可微规划的多项式型算法

本文考虑了由教育最优投资问题导出的一类不可微规划，讨论了可行解是最优解的充要条件，在对乘子作某些假设下，利用Kuhu－Tucker定理给出了求解的一种多项式算法．     

不可微规划的邻近控制簇算法

本文提出了一个带非线性约束的凸不可微规划的邻近控制簇算法，并给出了一种加权技术．在Ｓｌａｔｅｒ约束规格满足的条件下，证明了算法的整体收敛性．数字例子表明，该算法是处理该类问题的一种有效方法．     

一类随机不可微规划的实施方案

本文给出了一类随机不可微规划的实施方案。数字实验表明，这种实施方案是可行的。     

一类非凸不可微规划的算法

讨论一类带非凸不可微函数约束的非凸不可微规划的求解．提出一种基于分枝定界技巧的算法,该算法具有全局收敛性。     

不可微规划的极大熵不动点算法

本文将极大熵逼近方法和不动点计算方法有机地结合,提出了一种不可微规划计算方法．该方法同样也适用于求解可微规划,而后给出了该方法的收敛性     

一类复合不可微规划的信赖域算法

提出了求解带线性的束的复不可微规划的信赖域算法,并证明了它的收敛性。     

一类约束不可微优化问题的极大熵方法

1.引言 用极大熵原理可以有效地处理某些优化问题,一般迭代2—6次即可达到工程要求的精度。本文给出一类约束不可微优化问题的两种极大熵方法,推广了[1,2]的结果,并研制了计算程序。试算结果说明效果良好。进一步的结果在[4]中给出。 考虑下述问题:     

一类不可微分式规划的最优性讨论

一、引言 分式规划是一类重要的数学规划问题，对可微分式规划问题许多学者都已较系统的     

一类不可微规划的高阶对称对偶性

本文我们利用一个可微函数给出了一对高阶对称规划问题 ,其中目标函数包含了Rn 中一紧凸集的支撑函数 .在引入高阶F 凸性 (F 伪凸性 ,F 拟凸性 )后 ,证明了高阶弱、高阶强及高阶逆对称对偶性质 .     

不可微合成函数的极小化方法

本文提出了一种极小化不可微合成函数的下降算法。该算法通过内部迭代寻找下降方向，每次内部迭代求解一个二次规划。外部迭代点不精确线搜索求得，算法在有限步内得到近似平稳点，经过适当修正后，算法全局收敛到平衡点。     

不可微凸规划问题上Lagrange乘子的存在性与值函数的次可微性

本文讨论了一类非光滑凸规划问题，给出了Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子的存在性与值函数的次可微性的关系和乘子存在的充分条件。     

一类不可微广义分式规划的K-T型必要条件

本文对一类在Rn的开子集X上的非线性不等式约束的广义分式规划问题: 目标函数中的分子是可微函数与凸函数之和而分母是可微函数与凸函数之差,且约束函数是可微的,在Abadie约束品性或Calmness约束品性下,给出了最优解的Kuhn-Tucker 型必要条件,所得结果改进和推广了已有文献中的相应结果．     

一类不可微规划的二阶最优性条件

本文给出了一类复合不可微规划的二阶最优性条件，拓广了Ｒ·Ｆｌｅｔｃｈｅｒ的结论。