求非凸二次规划全局最优解的分解线性化方法

对非凸二次规划(QP)问题提出新的确定性全局优化算法,该算法先对目标函数进行分解得到可分的等价问题,再根据相应函数的线性下估计建立原非凸二次规划的线性松弛规划,同时在分枝定界方法中使用区域删减准则来加速算法的收敛性.理论分析和数值计算表明提出的算法是收敛且有效的.     

一种线性比式和问题的对偶界方法

对一般线性比式和问题（P）提出了一种全局优化算法,此方法利用拉格朗日对偶中的弱对偶定理建立原问题（P）的线性松弛规划,运用分枝定界方法只需解一系列线性问题。从理论上证明了算法能收敛到线性比式和问题的全局最优解。数值计算结果表明提出的方法是可行的。