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相似文献
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1.
利用强预不变凸函数的性质,提出了多目标规划问题的Mond-Weir型对偶理论中的弱对偶定理、强对偶定理以及逆对偶定理.  相似文献   

2.
定义了强半G-预不变凸函数类,说明了此广义凸函数类的存在性,讨论了强半G-预不变凸函数的基本性质及其在多目标规划问题对偶中的应用.  相似文献   

3.
在B-预不变广义凸性条件下,研究一类多目标规划问题,得到了Kuhn-Tucker型最优性充分条件.  相似文献   

4.
B-预不变凸函数在多目标规划中的对偶问题   总被引:3,自引:3,他引:3  
B-预不变凸函数是一类十分重要的广义凸性函数,是对B-凸函数的一种十分重要的推广形式。自S.K.Suneja等人建立B-预不变凸函数的概念以来,许多学者对其进行了更加深入的研究,得出了一系列十分重要的结果。本文基于广义凸性在数学规划及最优化理论中的重要作用,在已有文献的基础上,利用函数的B-预不变凸性,给出了多目标规划的一些对偶性结果,分别建立了Mond-Weir型对偶模型和Wolf型对偶模型的强对偶性和弱对偶性结果,本文的结论是对最近一些文献中相应结论的改进与推广。  相似文献   

5.
本文定义了一类ρ不变凸函数,研究了不可微多目标分式规划问题,得出了涉及这类函数的多目标分式规划的对偶性,在更弱的凸性下,获得一些重要的结果.  相似文献   

6.
在Ⅰ型不变凸函数的基础上,引入Vp不变凸函数,定义了一类Vp-Ⅰ型不变凸函数,然后研究了这类函数的对偶性,获得一些重要的结果。  相似文献   

7.
强预不变凸函数   总被引:15,自引:7,他引:15  
预不变凸函数是凸函数的重要推广函数之一,它在数学规划中有许多的应用.本文在给出一类特殊的预不变凸函数--强预不变凸函数定义的基础上,举例说明这类函数的存在性,并讨论了它和强不变凸函数之间的关系,另外还给出了它的一些基本性质和等价命题.  相似文献   

8.
提出了在一点处ρs-凸函数,ρs-严格凸函数,ρs-不变凸函数和ρs-严格不变凸函数的概念,这些广义凸性下,讨论了一类非光滑多目标规划的Wolfe型对偶性。  相似文献   

9.
利用H-切导数,给出一类新的广义一致H-V-I型不变凸函数等,并在这些新广义凸函数的约束下,讨论了一类非光滑多目标规划问题的最优性,得到了若干个最优性条件.  相似文献   

10.
定义ε-预不变凸函数、ε-严格预不变凸函数等广义凸函数概念,对已有的凸函数进行推广,研究并得到了这些广义凸函数的性质.并讨论涉及这类函数的一类多目标半无限规划及其Mond-Weir型对偶规划,得到若干有意义的最优性条件和对偶定理.  相似文献   

11.
给出了在上半连续(下半连续)条件下判别一个函数是强预不变凸函数的两个条件。另外还给出了强预不变凸函数、严格预不变凸函数和半严格预不变凸函数的一些性质。  相似文献   

12.
先对半E-预不变凸函数做了进一步研究,得到了它的几个性质及半E-严格预不变凸函数的判定定理,进而给出了半E-预不变凸函数在多目标规划问题中的最优性条件,进一步丰富了优化研究内容。  相似文献   

13.
多目标半定规划的Lagrange对偶与鞍点定理   总被引:1,自引:0,他引:1  
主要研究含矩阵函数半定约束和向量函数等式约束以及多个目标函数的多目标半定规划的对偶和鞍点问题.首先在似凸条件下建立了一个含矩阵函数半定约束系统的择一性定理,由此得到多目标半定规划及其在弱有效解意义下的Lagrange对偶理论,包括弱对偶、强对偶和逆对偶等.然后利用鞍点的等价定义,得到多目标半定规划的鞍点最优性条件.  相似文献   

14.
半(E,F)-凸函数多目标规划的对偶性   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用半(E,F)-凸函数的有关性质讨论了半(E,F)-凸函数多目标规划的弱对偶定理,直接对偶定理和逆对偶定理.  相似文献   

15.
首先在更弱的条件下,讨论半连续函数与强预不变凸函数之间的关系,从而简化了强预不变凸函数一些性质定理的证明.进一步给出强预不变凸函数在数学规划问题中的两个应用,这些结果在一定程度上完善了对强预不变凸函数的研究.  相似文献   

16.
在文献[1]中,作者给出了强预不变凸函数的一些性质。本文首先通过对文献[1]中定理条件的减弱,得出相同的结果;而后对文献[1]中建立在下半连续条件下的强预不变凸函数的性质,做了一个更简单的证明。最后得到一个关于强预不变凸函数的新性质。  相似文献   

17.
本文利用不可微函数和ρ-不变凸的概念建立了不可微多目标规划Hartley真有效解的Wolfe型有对偶理论。  相似文献   

18.
本文证明了在欧几里得空间不变闭凸集上的连续强预不变凸函数在一定条件下的下确界就是它在此集合上的最小值。  相似文献   

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