一类伪不变凸优化问题解集的刻画

研究了一类带不等式约束的非线性优化问题最优解集的刻画.首先在伪不变凸性条件下证明了Lagrange函数在最优解集上是常数,进而给出了该类问题最优解集的一些刻画.结果可用于计算一些最优化问题的最优解集.     

非光滑B- 预不变凸优化问题的解集刻画 (运筹学与控制论)

给出了具有不等式约束的非光滑B-预不变凸优化问题的最优解集的各种刻画。首先,利用Clarke次微分建立了该优化问题最优解的充分必要条件;再讨论了该优化问题在其解集S上的一个性质:最后建立了该优化问题解集的5种等价形式,即S={x∈M〈^ξ,η(z,x)〉=0,^ξ∈cf(x)=(x∈M〈^ξ,η(z,x)〉≥0,^ξ∈cf(x)}={x∈M〈^ξ,η(x,z)〉=〈^ζ,η(z,x)〉,^ξ∈C(z),^ζ∈cf(x)}={x∈M〈^ξ,η(x,z)〉≥〈^ζ,η(z,x)〉,^ξ∈C(z),^ζ∈cf(x)}={x∈M〈^ξ,η(x,z)〉=〈^ζ,η(z,x)〉=0,^ξ∈C(z),^ζ∈cf(x)},并举例验证这5个集合都相等,为S={0}。     

B-不变凸多目标分式规划问题的最优性条件

首先得到了B-不变凸函数的一个重要定理,然后在B-不变凸性条件下,考虑了多目标分式规划问题的目标函数和约束函数的B-不变凸性,给出了多目标分式规划问题的最优性条件.     

鲁棒凸多目标优化问题解集的刻画

针对一类数据不确定的鲁棒凸多目标优化问题,提出了它在一般不确定集下的鲁棒对应形式;利用标量化方法将鲁棒多目标对应形式转化为鲁棒单目标凸优化问题,建立两者解集之间的联系;并得到了标量化鲁棒解的乘子刻画,及该标量化问题在其鲁棒解集上的一般化的常微分性质和常拉格朗日性质;最后通过前面的性质得到了鲁棒凸多目标优化问题的鲁棒G-真有效解集的刻画并加以证明.     

B-不变凸分式规划的最优性条件及其对偶定理

最优性条件和对偶定理是数学规划中十分重要的内容，在不变凸函数分式规划问题的基础上讨论了B-不变凸分式规划解的最优性条件及其对偶定理．     

一类伪线性优化问题解集的刻画 (运筹学与控制论)

凸和广义凸在数理经济、工程学、管理科学和最优化理论中有着很重要的地位。本文在广义不变凸性下主要研究了一类非线性优化问题解集的刻画。文中利用了Dini上方向导数和Lagrange乘子研究了一类带约束的η-伪线性优化问题解集的刻画。首先在Dini上方向导数的背景下,给出了此类带约束的非可微伪线性规划问题的一些性质;然后在一定条件下证明了此类问题的可行集和最优解集是不变凸的;最后利用Dini上方向导数和Lagrange乘子得到了最优解集的一些等价刻画。     

一类伪不变凸极值问题解集的刻画

有研究对可微的无约束伪不变凸极值问题的解集进行了刻画。本文在此基础上,在广义不变凸性假设下,利用广义Clarke梯度和Lagrange乘子研究了一类不可微的带约束的伪不变凸极值问题的一些性质。首先在广义Clarke梯度的基础上,给出了此类带约束的非可微伪不变凸极值问题的一些性质;然后在一定条件下证明了此类问题的可行集和最优解集是不变凸的;最后利用广义Clarke梯度和Lagrange乘子得到了最优解集的一些等价刻画。     

关于一种具约束的特征值问题

考虑在很多领域有用的具等式约束的代数特征值问题，首先给出了Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子的估值区间和敏度分析，然后给出了一种介于显式和隐式长期方程法之间的，运算量较小的求解方案；接下来研究了极小点的扰动理论，最后对一个特殊然而用的情形作出简短分析。     

非凸向量优化问题解集的非空性和紧性刻画

文章把之前由F.F.在R中得到的半严格拟凸向量优化问题解集的非空性和紧性刻画推广到了更高维R~n(n≥1)中,并对其中的某些结果进行了改进。     

基于Benson标量化方法的多目标优化问题解集刻画

【目的】基于Benson标量化方法研究多目标优化问题有效解集和真有效解集空性的刻画。【方法】利用标量化方法和稠密性结果研究多目标优化问题有效解集和真有效解集的空性刻画。【结果】首先得出了自然锥序下Benson标量化问题无界的等价刻画，并在此基础上给出了多目标优化问题有效解集和真有效解集为空集的必要条件。其次得到了字典序下有效解集和Borwein真有效解集为空集的条件，同时对假设条件进行举例说明。最后给出了一般锥序下Benson标量化问题无界的必要条件，以及多目标优化问题有效解和Benson标量化问题最优解的关系。【结论】针对凸和非凸多目标优化问题给出解集的空性刻画。     

一类带约束多目标优化问题的区间算法

重点研究了带约束多目标优化问题的区间算法,其中目标函数和约束条件均为Lips-chitz连续函数。结合评价函数法将带约束的多目标优化问题转化为无约束优化问题,并给出相应的区间扩张,对相关定理进行了证明。利用二分原则和区域删除检验原则,构造了求解多目标优化问题的区间算法,并给出具体算例。结果表明,所建立的算法是可靠有效的。     

Improved Dual Algorithm for Constrained Optimization Problems

One class of effective methods for the optimization problem with inequality constraints are to transform the problem to a unconstrained optimization problem by constructing a smooth potential function. In this paper, we modifies a dual algorithm for constrained optimization problems and establishes a corresponding improved dual algorithm; It is proved that the improved dual algorithm has the local Q-superlinear convergence; Finally, we performed numerical experimentation using the improved dual algorithm for many constrained optimization problems, the numerical results are reported to show that it is valid in practical computation.     

基于连续域贝叶斯优化算法求解约束优化问题

将连续域贝叶斯优化算法(rBOA)与约束处理技术相结合,用于求解约束优化问题,其主要思想是利用约束条件影响优秀个体的选取,并间接影响概率模型,使之引导群体产生满足约束条件的子代个体,从而求得满足约束条件的最优解.将rBOA与4种不同的约束处理技术结合起来,并测试了其优化性能,实验结果表明rBOA与多目标优化法结合相比另外3种方法具有最好的优化效果,但其优化效果仍有待改进.     

约束优化问题的一种对偶性刻画

首先对一类集合,从两个不同的侧面刻画了集合沿某个方向的极小极大问题,并阐述了极小值与极大值相等的条件.对应于经典的优化问题,借助于目标函数的上图,将原问题与对偶问题对应于某个集合的极小极大问题,得到强对偶定理.最后,对Hilbert空间上的一类约束优化问题进行了刻画,得到了这一类约束优化问题的强对偶定理,进而可以通过对偶问题求解原问题.     

约束优化问题的改进粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的改进粒子群优化算法.该算法更多地考虑了当前全局最优粒子和个体最优粒子对粒子群搜索能力的影响,对速度更新公式做了改进;然后利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,从而引导不可行粒子尽可能到达可行的区域,以增加种群的多样性和提高全局搜索能力.数值实验表明,该算法是有效、稳定且计算精度高的全局...     

求解约束优化问题的加速CMODE算法

为了加快CMODE(多目标与差分进化结合)算法的收敛速度,提出一种基于适应排序的分组选择方法将种群分为精英组与普通组,对精英组个体使用随机选择方式,对普通组个体使用适应排序选择方式,通过分组选择系数控制种群的选择压力.引入一种个体更新辅助策略对于淘汰个体给予一次机会与相似个体比较并保留优胜个体,提高优秀个体的生存几率并进一步加快收敛速度.改进后的算法在cec2006的测试函数上进行了测试,结果表明该算法使大多数函数的收敛速度明显提高.     

约束优化问题的修正选择粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的修正选择粒子群优化算法(RSPSO).在这个算法中,利用动态多阶段罚函数方法处理约束,并加入一种违反约束的修正选择策略,采用线性递减违反约束容忍度来引导粒子,即利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,指引粒子迅速飞向可行域;考虑到粒子群中每个粒子周围的局部信息对它未来飞行的影响,改进了基本粒子群优化的速度方程.数值结果表明,所提出的算法求解约束最优化问题具有较高的计算精度、较好的稳定性和较强的全局寻优能力.     

约束优化问题的序列近似方法收敛性

对抽象约束优化问题的序列近似方法的收敛性进行讨论,证明了在目标函数序列连续收敛和约束集合序列收敛的条件下,序列近似问题的全局最优值收敛到原问题的最优值.进一步,证明了在序列近似问题目标函数和约束集合具有某些单调性质的前提下,把目标函数序列连续收敛减弱到上图收敛,该结论仍然成立.最后,将这一结果用于分析互补约束优化问题的光滑化方法的收敛性中.     

混合约束最优化问题的直接解法

针对可行域比较畸形的混合约束最优化问题 ,证明了联合应用消元法和随机方向搜索法求解该类问题的可行性 ,并给出了相应的算法和程序框图 .该算法具有良好的收敛性 ,但收敛速度将随着等式约束条件个数的增大而减小