一类非光滑多目标半无限规划的对偶性

在由作者[1]引入的广义一致凸(广义Univex)函数、广义一致伪凸函数和广义一致拟凸函数等几类非光滑非凸函数的基础上,得到了一类非光滑多目标半无限规划的一些Mond—Weir型对偶性结果．     

求解一类半无限多目标规划的神经网络算法

考虑了一类半无限多目标规划问题.根据极大熵方法,先将其转化为半无限单目标可微凸优化问题.再由原问题和对偶问题之间的关系,提出了求解它的能量函数和神经网络模型,并证明该神经网络模型的解是一致渐近稳定的.该模型结构简单,规模小.     

多目标minimax问题的极大熵方法及其收敛性

研究了多目标ｍｉｎｉｍａｘ问题的极大熵方法的构成．在较弱的条件下证明了极大熵方法导出的多目标逼近问题的ＦＪ点列的任一极限点均为原多目标ｍｉｎｉｍａｘ问题的ＦＪ点     

非光滑半无限多目标规划的最优性及混合对偶(运筹学与控制论)

本文研究了非光滑半无限多目标规划(NSIMP)的最优性条件及混合型对偶。首先,在Fritz-John必要条件的基础上建立了Karush-Kuhn-Tucker必要条件,即设为(NSIMP)的有效解和gj,j∈()为关于η的严格不变凸函数,则存在0,μj≥0,j∈J且ūj≠0对有限多个j∈J,使得(4)-(6)成立。然后建立了Karush-Kuhn-Tucker充分条件,即设x为(NSIMP)的可行解,在x处满足Karush-Kuhn-Tucker条件(4)-(6)式,fi,i∈I是关于η的不变凸函数,gj,j∈J()是关于相同η的严格不变凸函数,则为(NSIMP)的有效解。最后在不变凸性条件下,证明了混合对偶模型的弱对偶,强对偶和逆对偶定理。本文的主要结果推广并改进了一些已有的结论。     

解多目标规划的区间极大熵方法

利用极大熵原理及有关逼近结果,使之与区间算法结合,提出一类求解多目标规划问题的区间极大熵方法,并证明算法的收敛性,给出风险投资的多目标规划问题的数值解.     

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。     

求解具有非精确信息的非光滑凸半无限规划束方法

提出一种邻近束方法来求解带有非精确信息的非光滑凸半无限规划问题.基本思想是通过离散化方法对下水平问题进行近似,然后提出一种新的邻近束方法求解近似问题.收敛性分析中证明了方法的收敛性,并且表明,在适当条件下,迭代点的任何聚点对于原始问题都是可行的.数值实验说明了该方法的有效性.     

极大熵聚类算法的收敛性定理

讨论了极大熵聚类算法的收敛性,构造了极大熵聚类算法的收敛点集,并证明了极大熵聚类算法的收敛性定理.结果表明,极大熵聚类算法不一定收敛到局部极小点,有时收敛到鞍点.同时,也给出了如何判断极大熵聚类算法的收敛点是局部极小点还是鞍点的方法.     

半无限规划可行解的一个有效算法

基于极大值函数的校大熵，给出求解半无限规划问题可行解的一个有效算法，在一定的假设下，证明了算法的收敛性。数值实验表明，该算法是有效的。     

用同伦方法求解一类半无限规划问题

给出一种求解半无限规划问题的同伦内点方法,在适当的条件下,构造性地证明了连接X内部任意给定点与半无限规划的解同伦路径的存在性,从而构建了可数值实现的全局收敛性算法。     

二次规划的极大熵方法

利用对偶变换,将二次规划问题转化为无约束极大极小问题,然后运用极大熵方法,将极大极小问题的转化为求解一个无规划极值问题,从而能够同时求出问题及其对偶问题的近似解,数值试验结果表明该方法是有效的。     

半无限规划的一个对偶参数化的SQP算法

基于非单调SQP算法的优点,给出半无限规划问题的一个结合SQP技术的对偶参数化算法,并给出了算法的收敛性证明。     

半定规划问题的筛选算法及其收敛性

给出了解决半定规划问题的一种新的算法.首先采用低秩分解技术将一般的半定规划问题转化为与其等价的非线性规划问题;然后利用多目标优化中的占优概念,来建立一个有效的筛子,使目标函数和不可行性达到最优,建立了半定规划的筛选法;最后给出了算法的收敛性分析.     

组合极大熵同伦方法求解一类非凸非线性规划问题的K-K-T点

利用组合极大熵同伦方法, 研究一般的非凸非线性规划问题. 首先运用极大熵函数将多约束的规划问题转化为单约束规划问题, 然后构造求解单约束规划问题的K K T系统的同伦方程, 得到了求解大型约束规划问题的一种有效路径跟踪方法, 并证明了其大范围收敛性.     

有限长观测数据的最大熵谱分析与算法

利用长度有限的观测数据估计随机过程的功率谱，是随机信号理论的主要应用之一，常规的谱分析方法，往往无法兼顾分辨力和平滑性两方面的需要，而用最大熵谱分析方法则可得到分辨力很高的，平滑的谱估计，在观测数据较少时，这种方法更能显示出其较之于常规谱分析方法的优越性，本文简要介绍了最大熵谱分析方法的基本概念及算法，通过计算机模拟的结果和常规的谱分析方法进行了比较和分析，从中得出了一些较有实用价值的结论。     

不可微规划的极大熵方法

解约束不可微规划问题的极大熵方法一般是不收敛的,本文在较弱的条件下给出了该方法的收敛性定理,并且给出了解约束不可微规划问题的一个改进的极大熵方法。