基于非光滑优化的投资组合问题

采用HT∞(X)风险函数衡量组合风险,建立新的双标准优化模型.该模型所反映的均衡关系,可作为投资者进行投资组合的依据.由于风险函数是不可微的,故传统的优化方法在此并不适用.利用非光滑优化方法可以很好地解决该问题并得出其有效前沿.     

非光滑多目标规划的对偶理论

本文建立了非光滑多目标规划的对偶规划,讨论了关于 intM 非控解的直接对偶定理、逆对偶定理和弱对偶定理的对偶结果.     

非光滑多目标规划解的必要条件

ＦｒｉｔｚＪｏｈｎ型和Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ型的必要条件一直是最优化理论中引起人们极大兴趣的问题。本文利用右上Ｄｉｎｉ导数，引用集合在一点的收敛向量的概念，建立了非光滑多目标规划中的ＦｒｉｔｚＪｏｈｎ型和Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ型的必要条件。     

非光滑集函数多目标规划的对偶理论

建立了非光滑集函数多目标规划的Ｗｏｌｆｅ型和Ｍｏｎｄ－Ｗｅｉｒ型对偶规划，讨论了关于有效解的弱对偶定理、直接对偶定理的逆对偶定理。     

非光滑非凸多目标规划的最优性条件

本文讨论一类函数为（Ｆ，ρ）类的非光滑非凸多目标规划的最优性条件。     

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。
     

一类非光滑分式优化问题的最优性条件和对偶

研究了一类非光滑多目标分式优化问题,利用变分分析和广义微分中的工具,在新的凸性假设下,建立了此类优化问题有效解的必要条件和充分条件.这些结果都是用极限次微分来刻画的,这在非光滑多目标分式优化问题的研究中是一个比较新的结果,而对于极限次微分的研究是近年来国内外优化领域的研究学者比较关注的一个课题.此外,文中第二部分提出了此类优化问题的Mond-Weir对偶模型,并研究了弱对偶、强对偶的结果.     

凸复合多目标优化问题的最优性条件

对于经济、工程、决策等领域中带有冲突目标的实际问题,多目标优化是一个有用的数学模型。已有学者对凸复合不等约束下一般凸复合我目标非光滑优化问题作了研究,且在零空间条件假设下导出了一阶最优性条件。在此基础上,进一步研究闭凸约束下凸复合多目标优化的最优性条件,根据非空内点条件假设,对凸复合多目标优化问题的弱有效解给出了新的一阶最优性充分条件。     

求解复杂约束优化问题的演化多目标算法

在分析了传统的求解带约束的单目标优化问题存在的问题的基础上,利用多目标优化算法的框架,把单目标优化问题中的软性约束化为新增的目标,把原问题化为一个多目标优化问题,然后利用演化多目标优化算法求解转化后的问题,分析了该方法处理约束的优势,并给出了初步实验结果.     

特殊布局无人机多目标气动外形优化设计

从无人机外形设计的总体、气动设计要求出发,根据多目标优化的基本概念,将Pareto方法与遗传优化搜索相结合,并采用了群体排序、基于共享机制的小生境等技术,使解集具有良好分布特性。在此基础上建立了一套可满足无人机气动外形综合优化设计优化模型和优化方法。针对无人机外形优化设计要求,提出了复杂外形参数化和设计变量的选取原则。根据某无人机的设计要求,以亚声速和超声速气动特性为设计目标的无人机外形综合优化设计,取得了良好的优化设计结果。     

复合非光滑最优化线搜索方法的全局收敛性

考虑复合非光滑最优化问题minh(f(x))，其中f是一个局部Lipschitzian函数，h是一个连续可微凸函数。本文给出了复合非光滑最优化问题的一个线搜索算法，并且在一定条件下证明了该算法的全局收敛性。     

船舶设计中的多目标模糊优化方法

分析了船舶设计中所包含的模糊因素,运用模糊数学方法给出各类模糊因素和模糊主观信息的解析化方法,在此基础上建立了船舶设计的多目标模糊优化模型,并根据工程需要给出了相应的求解方法,最后用算例给予说明.     

次梯度法在求解非光滑最优化问题时的计算效果研究

本文研究了次梯度法的一些重要问题。次梯度法是梯度法在非光滑优化中的直接推广。在每一步的迭代中,选取一个负次梯度方向为搜索方向,并以一定的规则设置搜索步长。次梯度法的每一步迭代不一定都下降,但是可以证明,对于非光滑凸优化问题,次梯度法能够保证全局收敛性。次梯度法的搜索步长是预先设置的,步长设置准则包括常值步长准则、有限平方和步长准则和已知全局极小值的步长准则。本文对各种步长准则的收敛性进行了证明。为了验证次梯度法在不同的步长准则下的计算效果,本文应用次梯度法对一系列非光滑最优化问题进行了计算实验,并分析了他们的计算结果。数值实验结果表明,常值步长准则收敛速度慢,精度不高,而且步长的选择困难。而有限平方和步长准则收敛速度更快,也能够达到更高的精度。至于已知全局极小值的步长准则,虽然精度也较高,但是因为需要事先已知凸优化问题的全局极小值,所以这种步长准则的应用范围有限。     

基因算法在求解非光滑优化问题中的应用 (三峡地区资源环境生态研究)

本文考虑了基因算法在求解非光滑优化问题中的应用。非光滑优化方法致力于求解目标函数为连续不可微函数的数学规划问题。因为目标函数的不可微性,传统的以梯度为基础的确定性算法在求解非光滑问题时会遇到障碍,所以运用不需要梯度信息而只需要目标函数值信息的遗传算法来求解非光滑问题是一个不错的选择。遗传算法是基于自然界生物遗传变异过程而设计的一种优化算法,它首先对问题的可行解进行编码,编码方法有0-1编码,格雷编码和实数编码,然后运用交叉算子,变异算子和选择算子产生下一代种群。当种群迭代达到一定的次数后,种群中的最优染色体就会收敛到原问题的最优解。本文设计的基因算法基于实数编码,算子分别采用算术交叉算子,非一致变异算子,最佳选择算子。     

绩效评价中分值聚合的多目标优化方法*

评价分数的优化处理在绩效评价中具有重要意义,绩效评价中的分值处理过程包括评价分数的归一化处理和分数的聚合两个阶段;针对绩效评价中评价分数的聚合问题,建立了新的多目标优化模型,并利用遗传算法对模型进行了求解,其研究结果克服了最近由Andrés等人提出的360度绩效模型存在的一些不足。     

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}。     

工业大系统递阶多目标优化的分解协调方法

研究了工业大系统递阶多目标优化问题,将其归纳为三种基本形式,并提出了三种相应的新算法。这些方法的基本思想是利用分解协调原理和多目标优化技术,将原问题化为一个二级优化问题。第一级求解一系列低维数的多目标子问题,第二级进行协调。这样大大节省了所需的计算机内存容量,加快了算法的收敛速度。这些算法还具有简单、实用等优点。数值例子证明了以上的结论。     

近次似凸集值优化的最优性条件与Lagrange乘子存在性

在序线性空间中,引入近次似凸集值映射向量优化问题的数学模型.利用近次似凸集值映射下的择一性定理,在弱有效解意义下,建立了序线性空间中近次似凸集值优化问题的最优性条件,标量化定理及其Lagrange乘子存在性.