值型凸二次双层规划的对偶

给出了值型凸二次双层规划的等价形式，计论了非增的值型凸二次双层规划的Johri一般对偶规划，并且证明了其对偶间隙等于零。     

解型线性双层规划的对偶规划

讨论了解型线性双层规划的对偶规划问题,利用Lagrange对偶规划的思想,建立了解型线性双层规划的Lagrange对偶规划,并证明了基本对偶定理.     

解型线性双层规划的共轭对偶

把一般形式的解型线性双层规划问题等价转化为一个DC规划问题；利用DC规划共轭对偶的思想，讨论解型线性双层规划的共轭对偶规划及其对偶性质．     

不变凸多目标规划的对偶

给出一类复合向量值不变凸函数,并将该类不变凸函数应用到多目标规划问题上,建立了这类不变凸多目标规划的Craven型对偶,并证明了原规划与对偶规划之间的弱对偶、强对偶和逆对偶定理.     

双层线性分式规划的性质和算法

讨论了双层线性分式规划问题，利用分式对偶理论和Kuhn-Tucker条件，给出一些二层规划解的最优性条件，并且借助于PCP算法的思想，给出求解双层线性分式规划行之有效的算法．     

弱线性双层规划问题的罚分解方法

主要研究弱线性双层规划问题的求解方法.首先利用线性规划的对偶理论和罚函数方法思想,将弱线性双层规划问题转化为一个单层非线性规划问题.进一步把该单层优化问题分解为两个含有罚参数的线性规划问题,设计了一个罚分解方法,并用一个简单算例说明了所提出方法的可行性.     

一个求解线性双层规划的全局收敛算法

用线性规划对偶理论讨论了线性双层规划的最优性条件，利用下层问题的对偶间隙，将线性双层规划转化为目标函数带惩罚项的单层问题，通过对转化后的单层问题进行求解，给出了一个求解线性双层规划局部最优解的方法，然后引进一种割平面约束来修正当前局部最优解，直到求得线性双层规划的全局最优解。提出的算法具有全局收敛性，并通过一个算例说明了算法的求解过程。     

半预不变凸多目标规划的最优性条件及Wolfe型对偶定理

讨论了半预不变凸多目标规划问题有效解的充要条件,得到了半预不变凸多目标规划问题Wolfe型对偶模型的弱对偶和强对偶定理.     

非光滑集函数多目标规划的对偶理论

建立了非光滑集函数多目标规划的Ｗｏｌｆｅ型和Ｍｏｎｄ－Ｗｅｉｒ型对偶规划，讨论了关于有效解的弱对偶定理、直接对偶定理的逆对偶定理。     

强预不变凸多目标规划的Mond-Weir型对偶

利用强预不变凸函数的性质,提出了多目标规划问题的Mond-Weir型对偶理论中的弱对偶定理、强对偶定理以及逆对偶定理.     

使用广义几何规划导出带二次约束的二次规划和交互熵问题

研究带二次约束的最小二次规划和交互熵问题。基于广义几何规划的理论与性质。导出了上述两个规划原问题的对偶规划。进而，由广义几何规划的对偶理论建立了两个原始－对偶规划的对偶定理和Kuhn-Tucker条件。     

一类非光滑规划问题的混合对偶

考虑一类带等式和不等式约束的非光滑多目标规划问题(NMOP).在非光滑B-(p,r)-不变凸性条件下,利用Clarke次微分,将建立此类规划问题的Mixed型对偶,讨论其与原问题间的对偶定理.首先,在B-(p,r)-不变凸性和正则条件下给出弱对偶定理;其次,在无约束规格的条件下,弱对偶定理基础上,利用严格B-(p,r)-不变凸性和正则条件,建立强对偶;最后,给出原问题有效解的逆对偶定理.所得结果是对最近一些文献中相应结果的改进与完善.     

一类非光滑规划K-T点都是极小点及弱对偶成立的充要条件

对于目标函数和约束函数分别是某些非光滑函数的单目标规划,讨论了它的每个K-T点都是全局极小点的充要条件以及原规划和它的混合型对偶之间的弱对偶成立的充要条件.     

求解线性0-1规划的一种连续化方法

线性0-1规划作为一种特殊形式的整数规划,在科学和工程问题中有许多应用.基于拉格朗日松弛方法,提出求解线性0-1规划的一种连续化方法.该方法不仅给出了原问题显式形式的对偶函数,而且对偶变量的数目仅等于原问题部分约束的个数,原来的线性0-1规划问题被转化为只有简单约束的普通优化问题,极大地方便了工程应用.以背包问题为例进行的数值实验表明,该方法是求解线性0-1规划的行之有效的实用方法.     

带参数扰动的原始对偶内点算法

出一种通过新的原始对偶内点法求解一类非线性规划问题的算法及带参数扰动的原始对偶内点法的收敛性, 并通过数值实例说明了该算法的有效性.  该算法改进了原始对偶内点法, 可由参数控制可行域的形状, 扩大了初始点的选择范围, 并通过修正牛顿法找到值函数的下降方向.     

线性规划的无比值检验criss-CROSS算法

Zionts提出的求解线性规划问题的criss-cross算法实际是一阶段算法,不过与传统一阶段算法不同,它交替进行原始和对偶迭代,而产生的既可以是原始可行解,也可以是对偶可行解.为了提高计算效率,文章提出了一种采用无比值检验规则的新criss-crOss算法,基于新算法编制的一个稠密软件在对40个小问题进行的数值试验中,就迭代次数而言,以2.12的比率胜过了传统的两阶段算法.     

基于不可行内点算法的几何规划优化方法

提出了一种优化算法,用以解决古典正项式原－对偶几何规划问题．在一般假设下,该方法应用原－对偶不可行算法,在一类特殊的受摄动ＫＫＴ 系统中定义了一条原－对偶不可行路径,对于每个规划,都产生一个次可行解,规划问题的原－对偶目标函数值最后分别收敛到原－对偶规划值．算法迭代次数少,还不受几何规划问题艰度大小的限制．文中利用对数转换后目标函数Ｈｅｓｓｉａｎ 矩阵的特殊结构,讨论了算法实现问题．算法效果得到实例计算验证     

具有线性目标函数的半无限凸规划的逆问题

在某些条件下提出具有线性目标函数的半无限凸规划的逆问题,并运用Rockafellar 对偶理论得到这一逆问题的对偶问题.对于特殊情况的半无限线性规划和线性规划给出了相应的结论.     

一类多目标规划问题的混合型对偶

在非光滑B-预不变凸性条件下,建立了一类多目标规划问题的混合型对偶模型的弱对偶和强对偶结果.     

广义V-r-Ⅰ型不变凸非光滑多目标规划问题

通过给出非光滑多目标规划问题的广义V-r-Ⅰ型不变凸概念,在广义V-r-Ⅰ型不变凸条件下得到了可行解为有效解的Fritz-John和Karush-Kuhn-Tuker充分条件,并建立了混合型对偶问题,证明了弱对偶与严格逆对偶定理.