线性互补问题的序列凸近似方法

线性互补问题是一类有着广泛应用背景的重要数学问题,本文主要讨论其求解方法．本文首先将线性互补问题等价转化为目标函数含有Dc函数（两个凸函数的差函数）的优化问题,然后对该Dc问题目标函数的第二部分凸函数进行线性化,得到一列凸近似子问题．本文证明该列子问题的解的聚点是线性互补问题的稳定点．     

线性互补约束优化问题的一类修正SQP算法

提出了求解线性互补约束优化问题的一类修正逐步二次规划算法,数值实验表明了该算法有效。     

混合线性约束非线性最优化问题的一个新算法

在文献[1]的基础上,首先将线性等式约束非线性最优化问题转化为非线性最小二乘问题进行求解,得到了求解最优化问题的一种新思路;然后针对混合线性约束最优化问题,通过与积极集法相结合,在求解等式约束子问题时采用上述算法,而对于不等式约束子问题采用积极集算法,从而提出了混合线性约束非线性最优化问题的一个新算法.最后给出了该算法收敛性的证明,通过数值实验,说明新算法是可行的,有效的.     

求约束极值问题的修正共轭梯度投影法

针对带约束的非线性规划问题,提出一个修正共轭梯度投影算法,并且用不严格互补条件证明了算法具备全局收敛性和局部超线性收敛性;另一方面,算法的每步迭代只计算一次共轭投影矩阵,避免了求解二次规划或求两个投影矩阵,因而算法在计算量上有所改进.     

价格控制问题精确罚等价形式的研究

针对价格控制问题具有的内在特点,利用均衡互补及精确罚函数的相关理论,把具有二层特性的价格控制问题转化为与其等价的具有等式和不等式约束的单层数学规划,从而为研究此类问题的最优性条件和求解算法提供一定的依据.最后借助得到的结果求得了一个算例的局部最优解.     

扰动Newton法大范围求解P0—矩阵互补问题

利用扰动Ｎｅｗｔｏｎ法求解Ｐ０－矩阵线性互补问题，给出了大范围收敛性条件，证明了算法的大范围收敛性。     

一种基于信赖域约束的优化问题的求解方法

讨论一类仅含有线性约束条件的优化问题,在每次迭代过程中,用二次近似模型近似目标函数,从而构造一个子问题,以便于确定迭代方向.在每个子问题求解时引入一组共轭方向,子问题可以转化为一个线性规划问题和一个一维约束优化问题.为了保证算法的总体收敛性,应用信赖域算法代替一维搜索,确定下一个迭代点.证明了算法产生的点列如有聚点,则必有一个聚点是原问题的K-T点.     

一类非线性互补约束均衡问题的可行性条件

均衡约束优化问题在经济领域有着广泛的应用。研究了一类非线性互补约束均衡问题的可行性条件,其中约束条件不仅含有互补约束,而且还含有包括第一水平变量和第二水平变量的非线性约束,给出了两个新的假设,进而推广了线性互补约束优化问题的可行性条件。在一定条件下,分别证明了非线性互补约束的均衡问题是可行的和一类均衡问题中的SQP算法子问题的可行域非空。     

求解线性不等式组问题的一种新算法

通过引入线性不等式组问题的一类光滑价值函数,将其求解问题等价地转化为无约束优化问题的求解.利用这个价值函数,提出了求解线性不等式组问题的一种新的共轭梯度算法.在线性不等式组的解集非空有界条件下,证明了算法的全局收敛性.数值实验结果表明了算法具有稳定高效的实用性能.     

解线性互补问题的控制超松弛迭代算法

运用松弛迭代算法与矩阵分裂理论,提出了求解线性互补问题的控制超松弛迭代算法.这类算法设计了两个参数:第一个参数控制了迭代阵的谱半径,从而使算法收敛,适当选取第二个参数,加快了算法的收敛速度.在一定条件下证明了算法的全局收敛性.     

一类多乘积规划问题的单纯形分支定界方法

利用对数函数的性质将一类多乘积规划问题等价地转化为一个凹最小问题.针对这个问题的凹和特殊结构,利用单纯形上凹函数凸包络的线性性质,给出线性规划松弛问题以确定原问题最优值的下界,由此提出一类多乘积规划问题的单纯形分支定界算法,并且给出收敛性证明.数值例子表明所提出的算法是可行的和有效的.     

连续双线性系统鞍点均衡的迭代算法

研究有限时间段内的连续时不变双线性二次型性能指标的鞍点均衡问题。通过运用极大值原理,将鞍点均衡问题转化为双线性系统的非线性两点边值问题。再通过引入一个变换,将非线性两点边值问题转化成一个具有"分离"形式的"线性"两点边值问题,最后利用一种新的迭代算法对"线性"两点边值问题进行了求解,为基于双线性系统的微分博弈理论求解提供了一种新的思路。     

线性互补问题的内点正算法

针对线性互补问题，提出了具有稳健性质的内点正算法，并证明了收敛性定理，此外，还做了一些数值试验，得到了很好的数值结果。     

基于变分不等式KKT条件的等价关系的Levenberg-Marquardt算法

建立变分不等式问题KKT条件与光滑带约束方程组的等价关系,进而转化为约束优化问题。利用Levenberg-Marquardt方法给出求解变分不等式问题的算法,在不要求梯度矩阵非奇异的条件下得到了算法的全局收敛性。该算法在一定条件下是局部超线性或二次收敛的。     

凸二次规划的一个序列跟踪算法

本文对凸二次规划问题提出了一个多项式时间的内点算法，此算法通过对互补向量空间中一个ａ－序列的跟踪求得问题的解。其优点是对初始内部可行解可以任意，并且总迭代次数为Ｏ（√ｎＬ）。     

论交通网络均衡的非线性互补模型

利用例外族的概念研究了互补问题同伦算法的解路径性质.讨论了非线性互补问题(简记为NCP(f)),即求出一个向量x≥0,满足y=f(x)≥0,且xTy=0,给出了关于函数f的一种新的例外族,并证明了当f分别为单调函数、拟单调函数、P*-函数、拟P*-函数,分析交通网络均衡的非线性互补模型及应用.     

一般非线性规划的组合同伦牛顿法

把含等式和不等式约束的一般非线性规划问题转化为只含不等式约束的非线性规划问题,然后构造同伦方程来求解.在组合内点同伦算法中,每一次迭代,都用牛顿法计算变量的增量.在可行域满足法锥条件下,证明了该算法的全局线性收敛性.     

一种求解电磁场本征值问题的新方法

在齐次Ｈｅｌｍｈｏｌｔｚ方程的右端加上一个已知的激励函数，并给未知的本征值赋一个猜值，就得到的原本征值问题对应的定解问题，文中证明当这个猜值趋近正确的本征值时，定解问题解的范数将趋近于远穷大，用这一结论为判据就可将本征值问题的求解转化为定解问题的求解，这一新方法的主要特点是可以利用解释疏矩方程的算法求解非标准的稀疏矩阵本征方程。     

允许卖空条件下组合证券投资模型的一个新算法

提出了求解高维组合证券投资模型的一种新算法，该方法将带约束的二次规划问题转化为无约束的线性最小二乘问题，能伙速求出其最优解，取得了较好的数值结果。     

求解非线性互补问题的一个l1—模算法

提出了求解非线性互补问题的一个ｌ１－模算法并证明了其收敛性定理，数值例子表明这一算法是有效的。