凸复合多目标优化问题的最优性条件

对于经济、工程、决策等领域中带有冲突目标的实际问题,多目标优化是一个有用的数学模型。已有学者对凸复合不等约束下一般凸复合我目标非光滑优化问题作了研究,且在零空间条件假设下导出了一阶最优性条件。在此基础上,进一步研究闭凸约束下凸复合多目标优化的最优性条件,根据非空内点条件假设,对凸复合多目标优化问题的弱有效解给出了新的一阶最优性充分条件。     

凸复合多目标优化h题的二阶最优性条件

研究了闭凸约束下凸复合多目标优化的最优性条件,利用标量凸复合优化问题的最近结果,获得了二阶必要条件;并且通过把标量化问题转化为带有非有限值凸函数的凸复合优化问题,导出了二阶充分条件.     

弱有效集上凹函数极大问题的分枝定界算法

弱有效(有效)集上的优化是处理多目标线性规划的一种重要途径.考虑了弱有效集上凹函数的极大问题.这个优化问题主要有两方面的困难一方面,弱有效集一般说来不再是凸集;另一方面,该问题不属于存在一个全局最优解在多面体集的一个极点处取得的一类问题.因此,提出的方法的主要思想是问题首先被转化为Rk+1空间中一个特殊全局优化问题;其次,对这个问题建立了一个分枝定界型算法.算法的分枝过程采用锥形剖分,定界过程通过求解普通的线性规划实现;最后,对算法的收敛性进行了分析.     

框式可分凸二次规划的不可行内点算法

对框式约束的可分凸二次规划提出了1个原始－对偶不可行内点算法，并证明了该算法是1个多项式时间算法。     

Banach空间上一类非凸向量最优化问题的全局最优性条件

向量最优化是经济、工程、决策领域中的一个有用的数学模型.已有学者对目标函数及约束函数是定义在有限维线性空间的局部Lipschitz函数或Lipschitz无穷维空间上的优化问题作了研究,导出了一些最优性条件.在此基础上,进一步研究定义在Banach空间上目标函数及约束函数为不可微强紧Lipschitz的多目标规划,在满足Slater型约束品性条件假设下,利用定义在Banach空间之间的映射不变凸性,给出了所考虑问题的弱有效解新的全局最优性K-T型充要条件.     

基于代数等价路径的一类线性约束凸规划问题的内点算法

对于满足尺度李谱希茨条件的一类线性约束凸规划问题,提出了一种基于代数等价路径的原始-对偶内点算法,并讨论了计算复杂性.该算法可以在任一内部可行点启动,并且全局收敛,当初始点靠近中心路径时,此算法便成为中心路径跟踪算法,总迭代次数为O(nL),其中L是问题的输入长度,数值实验结果表明算法是有效的.