集值分析和集值最优化

概述了集值分析的一些最新进展，并以集值映射的凸性、连续性、广义导数或次梯度为例说明了集值映射与单值映射的关系是矛盾的普遍性与特殊性的关系。     

凸集的切向锥及集值凸映射的导映射和上微分映射

本文首先在拓扑线性空间中讨论了凸集的切向锥的各种性质，得到了切向锥的几个等价表述。其次，在切向锥概念的基础上给出了局部凸空间中集值凸映射的导映射和上微分映射。     

次预不变凸集值映射向量优化问题

研究了集值映射向量优化问题的最优性条件和对偶，首先给出了集值映射的次预不变凸概念，并建立了参不变凸集值映射的择一定理，其次应用择一定理获得了集值映射向量优化问题的最优性必要条件，最后给出了对偶问题并推导了对偶定理。     

集值分析和集值最优化

概述了集值分析的一些最新进展,并以集值映射的凸性、连续性、广义导数或次梯度为例说明了集值映射与单值映射的关系是矛盾的普遍性与特殊性的关系。     

集值映射的误差界

主要考察集值映射的误差界。首先推广了Robinson-Ursescu定理，得到了凸集值映射存在局部误差界的一个充分条件。其次在包含问题的解集有界的条件下，给出了凸集值映射存在误差界的一个充分条件，最后通过集值映射的相依导数，给出了非凸集值映射存在误差界的充分或必要条件。     

线性空间中集值映射向量最优化的最优性条件

李泽民建立了实线性空间中次似凸集值映射向量最优化问题的K－T条件和Lagrange乘子定量。笔者首先引进了广义次似凸集值映射的概念。然后，在实线性空间中建立了一个广义次似凸集值映射的择一性定量。最后，利用择一性定量，获得了含不等式和等式约束的广义次似凸集值映射向量最优化问题的最优性条件。     

集值映射序列的极限映射的锥弱次微分的若干性质

在文的基础上，给出了集值映射序列的极限映射的锥弱次微分的闭凸性和连通性。     

集值映射向量优化问题的若干最优性结果

在实序线性拓扑空间框架下,借助于集值映射的择一定理,讨论了带有约束条件的(广义)次类凸集值映射向量优化问题的若于最优性条件,并将此问题转化成相应的标量化问题,得到若干最优性结果.     

基于集值映射的非负Lebesgue可积函数的重心选择

首先给出了集值映射的非负Lebesgue可积函数相关的重心选择的定义,然后对重心选择的各种性质进行了讨论,在此基础上,把重心选择方法扩展到更一般的形式上,对于任意r∈R+给出了具有紧凸像的集值映射F的一个Lipschitz选择,证明了性质.     

半预不变凸集值向量优化问题的弱极小解

将单值映射的半预不变凸概念推广到集值映射,建立了半预不变凸集值映射的择一定理,并应用择一定理获得了半预不变凸集值映射向量优化问题的最优性必要条件,建立了两个Lagrange乘子定理和Lagrange对偶定理。     

集值映象簇的不动点定理在广义矢量拟平衡问题组中的应用

在G-凸空间内引入了新的广义矢量拟平衡组问题，并运用非紧乘积G-凸空间内集值映象簇的不动点定理证明了这些广义矢量拟平衡问题组的平衡点的存在性．这些结论进一步推广了不动点定理的一些应用．     

Meir－Keeler型集值压缩映射的公共不动点定理

对Ｍｅｉｒ－Ｋｅｅｌｅｒ型集值压缩映射序列证明了几个公共不动点定理     

L-超空间上的几乎连续集值映射

本文在L-超空间上引入L集值映射的上(下)几乎连续性及几乎连续性等概念，得到其若干等价条件，并研究了几乎连续集值映射与连续集值映射之间的关系．     

集值映象与随机集值映象的不动点

我们在本文中得到了关于集值映象与随机集值映象的某些新的不动点定理,它扩充了文〔3、4〕中某些结果。主要结果是定理 1—3与定理6—8。     

g─非扩张型集值映象序列的公共不动点定理

提出一类非扩张型集值映象，研究了这类非扩张映象序列的公共不动点定理，本文所得的定理改进和推广了近期相关的重要结果。     

2-距离空间中集值映象串的公共不动点

自从S.Gahler在1964年提出2距离空间的概念以来,(见[4])这个理论及应用已有了很大发展.但2-距离空间中集值映射不动点理论的研究至今尚未多见.本文给出了2-距离空间中集值映射和集值映射串的两个不动点定理.从而把[2]、[3]中关于2-距离空间单值映射的相应结果推广到集值映射.     

关于集值映射的不动点定理

用序的方法，讨论了局部凸空间中和半序集上集值映射最大、最小不动点的存在性问题，推广了Banach空间中单值增算子的一些不动点定理。     

一类微分包含的多解存在性定理

为获得一类微分包含的多解存在性定理，应用集值映象的不动点指数理论，给出了一集值的不动点定理，并举例说明了所得结果的应用。     

k-半层空间的集值映射扩张

为了刻画k-半层空间引进k-半连续集值映射的定义,通过集值映射扩张刻画了k-半层空间和k-MCM空间. 住要证明了：对于空间X下列论断等价：（1）X是k-半层空间;（2）对每个度量空间Y,存在保序算子$\Phi$使得对每个集值映射$\varphi: X \rightarrow \mathcal {F}(Y)$都对应下半连续和k-上半连续集值映射$\Phi(\varphi): X \rightarrow \mathcal {F}(Y)$使得 $\Phi(\varphi)(x)$ 在每个点$x\in U_\varphi$有界并且$\varphi\subseteq \Phi(\varphi)$.     

一类集值映射在迭代下集值点个数不增的条件

集值点个数的增加是集值映射迭代之所以复杂的根本原因.本文研究一类只有一个集值点的集值映射的迭代,给出这类映射在迭代下集值点个数不增加的条件.