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21.
A Riesz space K1 whose elements are pairs of convex-set collections is presented for the study on the calculus of generalized quasi-differentiable functions.The space K1 is constructed by introducing a well-defined equivalence reation among pairs of collections of convex sets .Some important properties on the norm and operations is K1 are given.  相似文献   
22.
一类不可微二次规划逆问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文求解了一类二次规划的逆问题,具体为目标函数是矩阵谱范数与向量无穷范数之和的最小化问题.首先将该问题转化为目标函数可分离变量的凸优化问题,提出用G-ADMM法求解.并结合奇异值阈值算法,Moreau-Yosida正则化算法,matlab优化工具箱的quadprog函数来精确求解相应的子问题.而对于其中一个子问题的精确...  相似文献   
23.
求解约束优化问题的一个对偶算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
贺素香  张立卫 《计算数学》2001,23(3):307-320
1.引言 考虑下述形式的不等式约束优化问题:其中 =0,1,…,m,是连续可微函数.求解(1.1)的数值方法有很多,传统方法有乘子法,序列一次规划方法,等等(见 Bertsekas(1982), Han(1976, 1977)).近年来对求解(1.1)的原始-对偶算法的研究已成为非线性规划领域的新的热点,如EI-Bakry,Tapia,Tsuchiya & Zhang(1996),Yamashita(1992,1996,1997)等;尽管这些原始-对偶算法具有好的收敛性质和计算效果,但其算法结构相对…  相似文献   
24.
讨论非线性半定规划的四个专题,包括半正定矩阵锥的变分分析、非凸半定规划问题的最优性条件、非凸半定规划问题的扰动分析和非凸半定规划问题的增广Lagrange方法.  相似文献   
25.
本文构造了一个新型的解决线性互补问题的神经网络,不同于那些运用罚函数和拉格朗日函数的神经网络,它的结构简单,易于计算,我们证明了该神经网络的全局收敛性和稳定性,并给出数值实验检验其有效性。  相似文献   
26.
本文提出了两种求解伪单调变分不等式的定步长的投影算法.这与Solodov & Tseng(1996)和He(1997)的变步长策略不同.我们证明了算法的全局收敛性,并且还在一定条件下证明了算法的Q-线性收敛性.  相似文献   
27.
本文构造了一种求解非线性互补问题的微分方程方法.在一定条件下,证明了微分方程系统的平衡点是非线性互补问题的解并且基于一般微分方程系统的数值积分建立了一个数值算法.在适当的条件下,证明了此算法产生的序列解是收敛的.本文最后给出了数值结果,该结果表明了此微分方程方法的有效性.  相似文献   
28.
A Riesz space K1 whose elements are pairs of convex-set collections is presented for the study on the calculus of generalized quasi-differentiable functions. The space K1 is constructed by introducing a well-defined equivalence relation among pairs of collections of convex sets. Some important properties on the norm and operations in K1 are given.  相似文献   
29.
本文提出了一个求解非凸半定规划的非线性Lagrange算法,当二阶充分条件以及严格互补条件成立时,证明了这一算法的收敛性定理.收敛结果表明,当惩罚参数小于某个阀值时,算法是局部收敛的;此外,还给出了解的一个依赖于惩罚参数的误差界.  相似文献   
30.
半无限极大极小问题的极大熵方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
给出了一种求解半无限极大极小问题的极大熵方法,其基本思想是将半无限极大极小问题用有限维的可微无约束优化问题来近似.研究了方法的一些性质,并证明了方法的收敛性.文末的数值结果说明:这种方法是可行的,而算法的构造比已知的算法要容易得多,因而易于在工程设计中推广应用.  相似文献   
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