(H,Ω)共轭函数理论

在非线性凸规划中,凸共轭函数理论对建立对偶理论起着重要作用.本文试图对这一凸共轭函数概念加以推广,建立一类广义的共轭函数理论-(H,(?))共轭函数理论.在凸分析中,一个函数的凸共轭是通过一簇线性函数确定的.事实上,设     

非线性规划的Ω共轭对偶理论

本文通过推广凸共轭函数和次梯度的概念,建立了非线性规划问题的一类对偶理论——Ω共轭对偶理论.研究结果表明,许多关于非线性最优化对偶性方面的结论都是本文的特殊情况.     

多目标最优化中的共轭对偶理论

引言本文将在一般“非支配解” (Nondominated Solution) 意义下建立多目标最优化共轭对偶理论框架.全文共三部分.首先在§1中提出共轭映照、Λ-凸和次微分等概念,导出它们之间的一些重要关系.然后在§2中利用摄动方法,把原多目标极值问题嵌入到一族摄动问题中去,由摄动后的目标函数的共轭映照来定义原问题的对偶问题,建立并证明多目标最优化共轭对偶理论中的弱对偶定理、强对偶定理和鞍点定理.作为例子,在§3中讨论一类广义凸多目标数学规划问题的共轭对偶性.     

一类特殊DC规划的对偶性

根据共轭函数和DC规划的性质，给出一类特殊DC规划的共轭对偶并讨论其对偶规划的特殊性质，然后利用该性质，把对这类特殊DC规划的求解转化为对一个凸规划的求解。     

B-(p,r)-不变凸规划的最优性条件及混合型对偶

函数的广义凸性在数学规划及数学规划的对偶理论中起着非常重要的作用.在一种函数的广义凸性—关于η和b的B-(p,r)-不变凸性的假设下,讨论了一类含有无穷多分式函数的约束广义分式规划及其对偶的某些问题:首先,给出并证明了这类约束广义分式规划的一个最优性充分条件,接着,针对这一类广义分式规划,提出了它的一个混合型对偶,然后又在适当的条件下,进一步给出并证明了相应的弱对偶定理,强对偶定理以及严格逆对偶定理.     

B-(p,γ)-不变凸规划的最优性条件及混合型对偶

函数的广义凸性在数学规划及数学规划的对偶理论中起着非常重要的作用.在一种函数的广义凸性-关于n和b的B-(p,γ)-不变凸性的假设下,讨论了一类含有无穷多分式函数的约束广义分式规划及其对偶的某些问题:首先,给出并证明了这类约束广义分式规划的一个最优性充分条件,接着,针对这一类广义分式规划,提出了它的一个混合型对偶,然后又在适当的条件下,进一步给出并证明了相应的弱对偶定理,强对偶定理以及严格逆对偶定理.     

鲁棒凸优化问题拟近似解的刻划

本文研究鲁棒凸优化问题拟近似解的最优性条件和对偶理论.首先利用鲁棒优化方法,在由约束函数的共轭函数的上图给出的闭凸锥约束规格条件下,建立了拟近似解的最优性充要条件.其次给出了鲁棒凸优化问题拟近似解在Wolf型和Mond-weir型对偶模型下的强(弱)对偶定理.最后给出具体实例验证了本文获得的结果.     

求解约束优化问题的记忆梯度Goldstein-Lavintin-Polyak投影算法

给求解无约束规划问题的记忆梯度算法中的参数一个特殊取法,得到目标函数的记忆梯度G o ldste in-L av in tin-Po lyak投影下降方向,从而对凸约束的非线性规划问题构造了一个记忆梯度G o ldste in-L av in tin-Po lyak投影算法,并在一维精确步长搜索和去掉迭代点列有界的条件下,分析了算法的全局收敛性,得到了一些较为深刻的收敛性结果.同时给出了结合FR,PR,HS共轭梯度算法的记忆梯度G o ldste in-L av in tin-Po lyak投影算法,从而将经典共轭梯度算法推广用于求解凸约束的非线性规划问题.数值例子表明新算法比梯度投影算法有效.     

一个广义的共轭对偶

本文给出了广义的共轭概念,定义了规划问题的广义共轭对偶问题为;得到了强、弱对偶定理及极性条件的一些等价条件。在本文中,X表示一般非空集合,且H对逐点极大运算是封闭的; 定义1 函数f于x_0是H-Ω凸的是指,如f于X上任意点是H-Ω凸的,则称f是X上的H-Ω凸函数。由定义1得:H-Ω凸函数族的逐点极大函数也是H-Ω凸函数;对,则由     

多目标变分问题的混合对偶性

本文给出了一类多目标变分问题的混合对偶 ,使得 Wolfe型对偶和 Mond-Weir型对偶是其特殊情况 ,并在函数 (F ,ρ) -凸性的条件下建立了多目标变分问题关于有效解的混合对偶理论 .     

凸二次-线性双层规划的共轭对偶及其性质

研究具有一般形式的凸二次-线性双层规划问题。讨论了这类双层规划问题的DC规划等价形式,利用DC规划共轭对偶理论,提出了凸二次-线性双层规划的共轭对偶规划,并给出相应的对偶性质。     

多目标非线性规划的对偶理论

单目标数学规划的对偶理论,可以相应的推广到多目标数学规划中去,而且也是多目标数学规划理论的一个重要组成部分。近几年来,J.S.H.Kornbluth和H.Isermann等人,对多目标线性规划的对偶理论,做了许多研究。 本文对多目标非线性规划的对偶理论,进行了初步的探讨。主要是把P.Wolfe等人关于单目标非线性规划对偶理论的主要结果[3]—[5],推广到了多目标非线性规划的     

非光滑(F,ρ,)θ-d一致不变凸广义分式规划的对偶性

结合F-凸,η-不变凸及d一致不变凸的概念给出了非光滑广义(F,ρ,θ)-d一致不变凸函数;就一类在凸集C上目标函数为Lipschitz连续的带有可微不等式约束的广义分式规划,提出一个对偶,并利用在广义Kuhn-Tucker约束品性或广义Arrow-Hurwicz-Uzawa约束品性的条件下得到的最优性必要条件,证明相应的弱对偶定理、强对偶定理及严格逆对偶定理.     

一类二层凸规划的对偶二层规划

本文讨论上层目标函数以下层子系统目标函数的最优值作为反馈的一类二层凸规划的对偶规划问题 ,在构成函数满足凸连续可微等条件的假设下 ,建立了二层凸规划的 Lagrange对偶二层规划 ,并证明了基本对偶定理 .     

扰动多目标规划的次微分稳定性

本文利用共轭对偶算子定义了次微分,在一般拓扑向量空间中系统地讨论了多目标规划次微分稳定性.在目标函数为锥严格凸,约束函数为拟凸以及锥半连续的条件下,得到扰动多目标规划问题的整体稳定性.另外,通过引进点集,映射在一点凸的定义,得到问题的局部稳定性.我们将所得到的结论应用于有限维欧氏空间中控制结构为正锥的情形,还得到一些特殊结果.     

非光滑多目标半无限规划问题的混合型对偶

该文研究了非光滑多目标半无限规划问题的混合型对偶.首先,利用Lagrange函数介绍了非光滑多目标半无限规划混合型对偶的弱有效解和有效解的定义.其次,利用Dini?伪凸性建立了非光滑多目标半无限规划混合型对偶的弱对偶定理、强对偶定理和逆对偶定理.该文所得结果推广了已有文献中的主要结果.     

非凸规划的对偶问题极值

本文对非凸规划的对偶问题的目标函数极值给出一个表达式 ,从而得出对偶间隙 ,使用的方法是扰动函数的凸色 ,而不使用任何有关凸性的假定     

非凸分式优化问题的最优性充分条件和对偶

通过引入广义弧连通概念,在Rn空间中,研究极大极小非凸分式规划问题的最优性充分条件及其对偶问题.首先获得了极大极小非凸分式规划问题的最优性充分条件;然后建立分式规划问题的一个对偶模型并得到了弱对偶定理,强对偶定理和逆对偶定理.     

半无限规划的增广拉格朗日对偶理论

本文主要研究带有不等式约束的非凸半无限规划的对偶问题.众所周知,运用标准的拉格朗日函数构造对偶问题通常会存在对偶间隙,为了消除对偶间隙,我们构造一个增广拉格朗日函数,然后讨论对偶性.在合理的假设下,原问题与增广拉格朗日对偶问题之间的强对偶性成立.最后,通过一个算例对结果进行了验证.     

多目标半定规划的最优性条件及对偶理论

在不变凸的假设下来讨论多目标半定规划的最优性条件、对偶理论以及非凸半定规划的最优性条件．首先给出了非凸半定规划的一个KKT条件成立的充分必要条件, 并利用此定理证明了其最优性必要条件．其次讨论了多目标半定规划的最优性必要条件、充分条件, 并对其建立Wolfe对偶模型, 证明了弱对偶定理和强对偶定理．