凸复合多目标优化问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。     

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.     

M次微分下多目标优化问题的最优性条件

主要考虑了一类带有不等式约束的非光滑多目标优化模型。在多目标优化的研究过程中,解的最优性条件一直是众多学者关注的内容。而对于非光滑多目标优化问题,利用广义微分的概念对其进行研究是非常有意义的研究课题。经典的广义微分工具包括Clarke广义梯度、Mordukhovich次微分等等。利用Mordukhovich次微分的概念对多目标优化问题解的最优性条件进行推广,其中Mordukhovich次微分简记为M次微分。利用Mordukhovich伪凸的概念,建立了在M次微分意义下多目标优化问题弱有效解的必要充分最优性条件及其有效解的充分最优性条件。同时引入了M次微分意义下的线性化锥,并且利用该线性化锥构造了一个有效解的最优性条件的等价描述。最后对非光滑多目标优化的后续研究工作提出了一些可扩展的研究内容和问题。     

M次微分下多目标优化问题的最优性条件

主要考虑了一类带有不等式约束的非光滑多目标优化模型。在多目标优化的研究过程中,解的最优性条件一直是众多学者关注的内容。而对于非光滑多目标优化问题,利用广义微分的概念对其进行研究是非常有意义的研究课题。经典的广义微分工具包括Clarke广义梯度、Mordukhovich次微分等等。利用Mordukhovich次微分的概念对多目标优化问题解的最优性条件进行推广,其中Mordukhovich次微分简记为M次微分。利用Mordukhovich伪凸的概念,建立了在M次微分意义下多目标优化问题弱有效解的必要充分最优性条件及其有效解的充分最优性条件。同时引入了M次微分意义下的线性化锥,并且利用该线性化锥构造了一个有效解的最优性条件的等价描述。最后对非光滑多目标优化的后续研究工作提出了一些可扩展的研究内容和问题。
     

一类非Lipschitz约束优化的最优性条件

本文研究一类具有箱约束的非凸非光滑非Lipschitz最小化模型,它是一类典型的稀疏优化问题,在图像重建、信号处理、变量选择等领域有广泛的应用。该模型的目标函数包含一个非凸、非光滑、非Lipschitz的正则项,约束区域是一个闭凸集。本文给出该模型的一阶和二阶最优性条件,为进一步算法设计和分析提供前提和基础。     

一类不可微多目标分式规划问题的最优性条件

20世纪60年代诞生的凸分析已成为数学规划、变分学、最优化理论等学科的重要基础,但实际问题中大量函数是非凸函数,因此对凸函数进行多种形式的推广,出现各种广义凸函数,目前许多学者已研究了各类广义凸性条件下各类优化问题的最优性条件、对偶理论等;对可微多目标规划问题的研究已相对成熟,对不可微多目标规划问题,在广义凸性下也得出一些结果.为研究有关局部Lipschitz函数的多目标分式规划问题,在广义Clarke梯度概念和非光滑(F,α,ρ,d)-凸函数的基础上给出广义非光滑(F,α,ρ,d)-凸函数的定义,在这些广义非光滑凸性的假设下得出一类不可微多目标分式规划问题的最优性条件.     

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.     

拟凸多目标规划问题解的最优性条件

考虑约束集为凸集,目标函数为拟凸函数的多目标规划问题,利用次微分为工具研究拟凸多目标规划问题的最优性条件.在拟凸单目标规划问题最优性条件的基础上,在一定约束条件下,利用标量化方法得到拟凸多目标规划问题的最优性条件.     

次可微函数的一阶最优性条件

讨论了具有等式与不等式约束条件的次可微优化问题的一阶最优性条件．在等式约束只有一个的情形下．给出了ＦｒｉｔｚＪｏｈｎ必要条件．并在一定凸性假设下．讨论了Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ必要条件和充分条件．     

鲁棒多目标优化问题的最优性和对偶性

针对非光滑、非凸实值函数的鲁棒多目标优化问题,建立鲁棒(弱)有效解的充分优化条件,并探索了对偶(鲁棒)多目标问题的强弱对偶关系;利用复合函数的极限次微分,凸性推广至(严格)广义伪凸的条件下仍能得到优化问题的最优性条件,并进一步通过对偶问题建立强弱鲁棒对偶性;最后在(严格)广义伪凸的条件之下,得到3个定理并加以证明。     

弱凸多目标规划问题的最优性条件

在一类单目标全局最优性条件的基础上, 利用抽象次微分与抽象法锥研究多目标规划问题, 给出弱凸多目标优化问题有效解的充分条件, 并将单目标优化问题推广到多目标优化问题.     

弱凸多目标规划问题的最优性条件

在一类单目标全局最优性条件的基础上, 利用抽象次微分与抽象法锥研究多目标规划问题, 给出弱凸多目标优化问题有效解的充分条件, 并将单目标优化问题推广到多目标优化问题.     

一类大规模系统的全局优化

讨论了可分非凸大规模系统的全局优化控制问题,提出一种三级递阶优化算法。该算法首先把原问题转化为可分的多目标优化问题,然后凸化非劣前沿,再从非劣解集中挑出原问题的全局最优解。建立了该算法的理论基础,证明了算法的收敛性。仿真结果表明该算法是有效的。     

凸多目标规划弱有效解的几个充要条件

在无约束规定的条件下，利用向量值函数的泰勒公式，择一定理，证明了约束多目标规划弱有效解满足的几个充要条件，将弱有效解的判断问题转化为判断一线性方程组是否存在非负，非零解的问题。     

对称弧式连通凸多目标半无限规划的对偶性

研究新函数在多目标半无限规划下的对偶性,以弧式连通函数和对称梯度为基础,利用解析方法,定义了一类新的弧式连通函数,即对称弧式连通函数、对称拟弧式连通函数、对称弱拟式连通函数、对称伪弧式连通函数、对称严格伪弧工连通函数,讨论了这些函数在多目标无限规划下的对偶性,并将它们运用到多目标半无限规划.     

多目标规划中的一个基本最优性条件

构造一个例子说明文献[1]中的问题1之结论不真,从而揭示了多目标规划与单目标规划的一个本质区别,然后导出多目标规划的一个基本最优性条件。     

一类多目标Lipschitz规划的最优性充分条件

对Lipschitz函数定义了广义本性伪凸的概念，并对包含这类广义凸函数的多目标Lipschitz规划的弱有效解给出了充分条件。     

一类鲁棒凸优化的Mond-Weir型逼近对偶性

通过引入一类含有不确定信息的凸约束优化问题, 先借助鲁棒优化方法, 建立该不确定凸约束优化问题的Mond Weir型鲁棒逼近对偶问题, 再借助一类广义鲁棒逼近KKT条件, 刻画该不确定凸约束优化问题与其Mond Weir型鲁棒逼近对偶问题之间的逼近对偶性关系.