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.     

一类半无限分式规划问题的最优性条件及对偶性

利用Clarke广义梯度，定义了一类广义（F,a,ρ,d)-凸函数，研究了具有这种函数性质的半无限分式规划，得出了一些最优性条件和对偶结果。     

一类广义Eps-凸半无限规划的最优性条件

利用Minch对称梯度,定义一类Eps-凸函数,研究涉及Eps-凸函数和广义Eps-凸函数的半无限规划问题的最优性,得到一些最优充分性条件。     

非凸非光滑规划的最优性与对偶性

利用Ｃｌａｒｋｅ广义梯度定义的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ函数的广义凸性条件，首先讨论了非凸非光滑多目标规划的最优性，建立了其充分性条件与Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ型必要条件；然后讨论了非凸非光滑单目标规划的广义Ｍｏｎｄ－Ｗｅｉｒ型对偶，建立了相应的弱对偶定量、强对偶定理及逆对偶定理，所得结果涵盖并推广了许多已知的最优性条件与对偶性定理。     

半局部λ-次凸多目标半无限规划的最优性

利用半局部λ-次凸函数的性质,研究半局部λ-次凸函数在多目标半无限规划下的最优性,讨论其在多目标半无限规划下的广义F-J条件,K-T条件,使半局部λ-次凸函数的运用范围更加广泛。     

一类多目标半无限分式规划的最优性与对偶性

利用一类新的广义一致局部Q连通凸函数,讨论了一类多目标半无限分式规划的最优性与广义Mond-Weir对偶性,给出了相应的最优性条件以及对偶性定理.     

广义(h,(ψ))-不变凸多目标半无限规划的最优性条件

在(h,(ψ))凸函数的基础上,定义了一类(h,(ψ))-ρ不变凸函数,研究了涉及此类函数的多目标半无限规划,在更弱的凸性下,得到了一些最优性条件.     

B_ε-不变凸非光滑分式半无限规划的ε-最优性

引入非光滑的Bε-不变凸、Bε-不变拟凸和Bε-不变伪凸函数等概念,对"Bε-不变凸分式半无限规划的E-最优性"定义的相应可微不变凸函数概念进行了推广,然后在这些非光滑凸性条件下研究了一类非光滑分式半无限规划问题,获得了一些ε-最优性条件.推广了文"Bε-不变凸分式半无限规划的E-最优性"的相应结果.     

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．     

某些半无限凸规划的最优性条件

本文给出并证明某些具有凸性或广义凸性的半无限规划的最优性条件。     

解型线性双层规划的对偶规划

讨论了解型线性双层规划的对偶规划问题,利用Lagrange对偶规划的思想,建立了解型线性双层规划的Lagrange对偶规划,并证明了基本对偶定理.     

解型线性双层规划的Lagrange对偶规划

讨论了一类解型线性双层规划的Lagrange对偶规划及其鞍点条件,并讨论了鞍点条件与K-T条件的关系.     

巴拿赫空间参数凸规划问题的对偶定理

证明在比斯来脱条件弱的约束规格条件下，参数凸规划问题的对偶定理成立，由此可以导出一些有名的定理。     

l1模最优场址问题及最优性条件

利用ｌ１模定义了最优场址问题，给出了ｌ１模最优场址问题的最优条件。     

一类不可微多目标规划、的最优性条件及对偶定理

本文讨论了一类不可微多目标规划问题,它的每一个目标函数都是一个可微函数和一个二项式的平方根的和,在月一凸性的条件下,我们建立了最优性条件及弱衬偶定理,强村偶定理和逆对偶定理。     

解决三角债问题的线性规划模型及解法

考虑如下问题：银行给出一笔贷款来解决三角债，如何分配这笔贷款，使银行贷款效益最大。作者把该问题归结为一个特殊类型的分式线性规划问题，并给出了一个类似图上作业法的简单解法。     

解二次规划的Lagrange方法

本文讨论解二次规划问题的 Lagrange 方法。我们分析了解正定二次规划和某些半正定二次规划的对偶算法,指出这些算法可以从 Lagrange 方法直接导出。此外我们还给岀了解不定二次规划的一个新的 Lagrange 算法。这一算法在投影矩阵为不定矩阵时,利用广义的 Cholesky 分解技术由 Lagrange 方程解得二次目标函数的负曲率方向,以此作为该步迭代寻查方向。算法还采用了有效集策略。     

多目标不可微规划的最优性条件

本文利用Clarke广义Jacobi短阵的概念,研究了n维欧氏空间中几类多目标不可微规划,并得到相应的最优性条件和Kuhn-Tucker定理。在研究方法上,将目标函数和约束条件结合起来,作为一个整体统一处理,并采用了经典的罚函数方法。     

凸二次规划的不可行内点算法

给出了一个求解凸二次规划的不可行点内点算法，算法的初始迭代点为非负不可行内 ，证明了算法的全局收敛性。该算 法可以看作是Ｋｏｊｉｍａ算人关于线性规划算法的推广，也可以看作是Ｍｏｎｔｅｉｒｏ等人关于可行内点算法的推广。     

求解线性规划问题的一种新方法

本文介绍一种求解线性规划问题的新方法,该方法的特点是初始基不必是可行基。