线性空间中s-orlicz拟凸函数的性质

凸性及广义凸性的研究是最优化理论中的重要内容,而凸性条件的弱化在极值问题最优性条件的讨论中有非常重要的作用,这里新定义了线性空间中的s-orlicz拟凸函数的概念,讨论了这类新凸函数的数质,拓广了经典凸函数的相关结论.     

浅谈最优化理论在企业经营管理中应用

最优化理论产生以来,在国际、国内和各行各业产生了非常大的指导作用,为经济建设和社会发展产生了深远影响。本文依据最优化理论的基本原理,结合企业在经营管理中的实际,指出了最优化理论在企业经营管理活动中应用的思路、原则及措施,对指导企业更好地开展经营管理活动具有一定的参考价值。     

一种变尺度UV-的分解算法

C.Lemarechal等提出的UV-分解算法理论,是在UV-空间分解理论的基础上利用Moreau-Yosida正则化定义了迫近点函数的一种算法,用以解决一般凸函数的最优化问题.基于上述算法理论,通过新的Moreau-Yosida正则化来定义变尺度迫近点函数,并使用拟牛顿法中的SR1校正公式对新的迫近点函数中的矩阵进行校正,使算法中的函数在bundle子程序中有更稳定的下降量.     

基于创新性思维的《最优化理论与方法》课程教学研究与实践

为了提高《最优化理论与方法》研究生课程的教学质量和学习效果,结合《最优化理论与方法》课程的特点,以及笔者多年来的教学研究与实践,对《最优化理论与方法》课程的教学方法进行了深入分析与研究,提出了针对渤海大学数学科学学院研究生的教学改革方案.针对研究生课程的特点,探索和研究了创新性思维在《最优化理论与方法》课程教学中的具体实施方案,构建了基于创新性思维的新型课程教学模式.     

多元智能理论下的历史与社会课教学

多元智能理论是一种全新的有关人类智能结构的理论。以历史与社会课教学为切入点，探讨基于多元智能理论的历史与社会课堂教学采略，既可为该理论拓展更广阔的应用空间，又有利于促进历史与社会课教学的最优化。     

关于空间复盖方法

总体最优化中的空间复盖方法(Space covring techniques)例如 Evtushenko(Евтущенко)方法、Shubert 方法等从71年开始出现以来,得到不少人的关注。这里将从两个方面对空间复盖方法进一步深入探讨。(1)在空间复盖方法中,对 Lipschitz 条件的常数 L,假设为已知的,而实际上要知道 L将是一个同等困难的问题,这里将给出一个 L 的统计估计法,这方法基于“总体最优化的熵     

矩阵理论在其他数学学科中的应用

讨论矩阵理论在其他数学学科如最优化理论、图论等中的应用,给出若干用阵理论解题的例子,并给出与常规方法相比较的相应评价.     

非线性半群、不动点和巴拿赫空间中的区域几何

除了在自身的研究领域中引起关注外，非线性半群在发展型问题中也有重要的应用。在过去的四十年中，全纯映射流的生成理论在Markov随机分支过程理论、复合算子理论、控制论和最优化等领域中已成为关注的焦点。目前，发展型方程解的渐近方法已被用来研究复空间中区域几何属性。本书系统地给出了度量空间、巴拿赫空间和不动点理论中非线性半群发展的新成果，并概述了基本函数表示方法和复分析的最新进展。     

半线性系统的最优化问题和弱近似解

研究在Dirichlet边界条件下抛物型方程的最优化问题及其弱近似解。首先给出近似解定义，利用罚函数法和Sobolev空间、变分法、偏微分方程、泛函分析等理论得出最优正则化问题解的存在性，并且以变分不等式的形式给出最优化成立的必要条件，最后构造出一个极小化序列，证明它是一弱极小化序列．从而得到弱近似解。     

最优化方法在建筑材料生产决策中的应用

利用最优化方法和决策理论,分析建筑材料生产的资金分配问题,选取最优方案,使公司产生最大利润.本文通过建立动态规划模型较好地说明了最优化方法在实际应用中的有效性.     

最优化理论在数值预报中的应用

所谓最优化就是要从所有可能的方案中选出一种能够达到最优目标的最优方案．这种搜寻最优方案的数学理论就叫最优化理论，它在科学技术领域内有着广泛的应用．在此仅介绍它在数值天气预报中的某些典型应用．     

机械设计中的模糊规划模型及其解法

本文应用 Fuzzy 集理论,描述了机械设计中的模糊现象。提出了机械设计的 Fuzzy 最优化方法。并进一步论证了 Fuzzy 最优化可转化为普通规划问题。通过实例计算,证明了本文提出的方法是有效的。     

关于边缘泛函与边缘映射的研究

边缘泛函与边缘映射在最优化理论中具有极为重要的作用.对其连续性的探讨是边缘映射研究中的一个基本问题,因为在最优化理论中,优化问题的稳定性往往就意味着边缘泛函与边缘映射的某种连续性.本文拟介绍边缘泛函的连续性与边缘映射性质的一些主要研究进展.     

最优控制理论及其在工程中的应用研究

论文介绍了最优控制理论及其求解方法,最优控制理论的研究进展,并对工程中的几个案例进行了分析,得到最优化的控制方法。     

广义凸性假设下的集合最优化解的性质

集合最优化与向量最优化同属于多目标最优化的范畴,后者依赖于目标空间向量之间的序关系,而前者则依赖于集合之间的序关系.介绍了由Kuroiwa引入的拓扑线性空间中集合之间的序关系(下关系和上关系)及与此相关的集合最优化问题;探讨了其最优解和弱最优解的性质,并把向量最优化问题的相关结论推广到集合最优化;在一些广义凸性假设下,得到了集合最优化问题的最优解与弱最优解的关系以及局部最优解和全局最优解的关系.     

基于Grassmannian流形共轭梯度算法的干扰对齐方案

在Grassmannian流形Gn,p上对多用户多入多出(multiple input multiple output,MIMO)干扰系统中的发射子空间和干扰子空间进行建模,使得复欧氏空间中有约束的最优化问题转化为Grassmannian流形上降维的无约束最优化问题.利用微分流形的几何特性设计Grassmannian流形上的共轭梯度干扰对齐算法,交替迭代优化发射预编码矩阵和接收滤波矩阵.仿真结果表明:该算法的收敛性能优越,用户干扰的残余功率小,系统的传输速率及频谱效率高.     

半E-凸函数的一些新性质

得出了半E-凸函数的一些新性质。并对它的某些最优化理论中的结果进行了推广．     

凸（凹）函数的若干应用

凸函数是一类非常重要的函数,本文介绍了凸函数在证明不等式,最优化理论及经济学中的应用。     

导数在边际分析中的应用

边际分析法是选择最优化决策的一种基本定量方法,与微分学中的导数密切相关．本文理论地阐述了导数在边际分析中的具体应用．     

一类变分问题及其应用

在Banach空间中,引入广义的广义变分问题,得出了广义变分问题的解的存在性,并把它应用到最优化中的非线性最小问题及鞍点问题。