具有一个积极约束时Zoutendijk可行方向的确定

在只有一个约束g(x)≤0(x∈R~n)是积极约束时,Zoutendijk可行方向d(∈R~n)的确定归结为求解一个非线性规划     

一个改进的既约梯度法收敛性质的推广

我们考虑具有线性约束的非线性规划问题(?) f(x) R={x|x≥0,Ax=b,x∈E~n),(P)其中A是m×n矩阵,它的秩是m,b∈E~m,E~n和E~m分别是n维和m维欧氏空间。我们假定(H1)f(x)∈c~1,(H2)R非退化。P.Wolfe在1963年提出的解问题(P)的既约     

关于线性等式和不等式组的相容性问题

一、引言 关于线性等式和不等式组的相容性问题,其研究盛早,讨论甚多。然而,对一给定的问题,要判断其相容性却非易事。为探讨对一般线性等式和不等式组问题均有效的方法。本文     

一个对称型的变分方程问题

作者讨论了一个解为偶函数的变分方程,即附加不等式约束的微分方程参阅文献[1,2].问题来源于奇异型随机控制中的折扣费用问题研究.证明中除运用通常分析工具外,还运用了随机分析.下述本文主要结论.设μ(x),σ(x),g(x),h(x)为R上的实函数且满足:     

非线性极大极小问题的一个有效解法

一个非线性极大极小问题(A)通常表达为 minimizeφ(x)=max{f_i(x)},(1)式中F_i(x)一般为变量x∈R~(?)的光滑非线性函数,i=1,…,m。由于目标函数φ(x)是不可微的,故(A)是一个不可微的无约束优化问题,因此不能使用标准的无约束优化算法求解,通常将其化为下述等价的非线性规划问题(B):     

关于凸函数的一个不等式

一、引言 设M(x)是[0, ∞)上的凸单调增函数,f(x)是[0,a]上的非负有界变差函数,且M(0)=f(0)=0。 本文给出不等式V_0~a[M(f(x))]≤M(V_0~a[f(x)]),(1) 其中V_0~a[f(x)]表示函数f(x)在[0,a]内的全变差。作为一个应用,我们还将由此导出Opial-华氏不等式的一个推广。     

综合约束双下降法

本文提出一个求解非线性规划的“综合约束双下降法”.考虑非线性规划问题:     

完备Riemann流形上的Hardy不等式

1.引言令M为m维完备连通的Riemann流形,光滑而有定向。设点O∈M,用ρ(x)表点x∈M到点O的距离.设F:M→R为绝对连续函数,F(O)=0。当M之Ricci曲率非负,本文给出不等式     

约束最优化一类非单调信赖域算法

其中f(x):R~n→R在闭凸集Ω上连续可微,对于约束最优化问题(cop),本文第一节提出一类非单调信赖域算法,第二节证明此算法的全局收敛性.第三节给出关于Cauchy点的结论.此算法中的非单调技巧不同于现有的非单调算法中的,即带线搜索的无约束、约束最优化的非单调算法,以及无约束最优化的非单调信赖域算法.     

Sawver权对和Muckenhoupt猜想

设u(x),v(x)是R上非负函数,M为Hardy-Littlewood极大算子:H为Hilbert变换: 1982年,Sawyer给出了算子M的两个权的加权范数强型不等式的权函数特征。即     

非线性规划在线性约束退化时可行方向算法类的统一处理及其收敛性

对最优化算法的统一研究已有不少方法,诸如无约束最优化问题中的Broyden和Huang算法类,带线性约束的非线性规划问题中越民义等人引进的可行方向算法类。对非线性规划的退化问题理论上也有一些处理方法。例如,在迭代的每一次开始都求解一个线性     

随机规划中关于正态分布的若干凸性命题

随机规划中有一类机会约束规划问题,其一般形式为X<α>(?){x丨p(ω丨A(ω)x≥b(ω))≥α,x∈X}或者X_i(α_i)(?){x丨p(ω丨A_i(ω)x≥b_i(ω))≥α_i,x∈X}是否凸集。颜铁成讨论了A(ω)的所有元素为独立的正态分布随机变量而b(ω)固定时的凸性命题。本文讨     

关于单形的两个不等式

杨路、张景中将Neuberg-Pedoe不等式推广到高维空间,给出了一个涉及两个单形的不等式,本文得到了另外两个涉及两个单形的不等式。 定理 设∑_A、∑_(A′)为n维欧氏空间E~n(n≥3) 中的两个单形。其棱长分别为其体积分别为V、V′,则有     

一自对偶线性规划问题的性质

首先考虑以下的标准形式的线性规划问题(LP)及其相应的对偶规划(LD):(LP) min c~Tx,s.t.Ax=b,x≥0;(LD) max b~Ty,s.t.A~Ty+s=c,s≥0,其中A∈R~(m×n)(m≤n),c,x,s∈R~n,b,y∈R~m,并且rank(A)=m.以T表示相应于LP和LD中所有可行的x和(y,s)的集合.T~0={(x,y,s):(x,s)>0,(x,y,s)∈T}.由于近年来对线性规划内点方法所进行广泛和深入的研究,人们在理论上对各种不同形式的内点方法的计算复杂性、收敛性质等有较清楚的了解.大量的数值试验表明应用预纠正的原始-对偶内点方法(primal-dual method)是求解实际线性规划问题的最有效的方法之     

形如<(?)·(?)>的-正则半群簇

称半群S为~*-正则半群,如果有一个映射*:S→S,x|→x~*,使得下面等式成立:x=xx~*x,(x~*)~*=x,(xy)~*=y~*x~*,(?)_x,y∈S.记R~*为全体~*-正则半群构成的类,则作为(2,1)型泛代数,R~*被以下等式所确定:     

形如<(?)·(?)>的-正则半群簇

<正>称半群S为~*-正则半群,如果有一个映射*:S→S,x|→x~*,使得下面等式成立:x=xx~*x,(x~*)~*=x,(xy)~*=y~*x~*,(?)_x,y∈S.记R~*为全体~*-正则半群构成的类,则作为(2,1)型泛代数,R~*被以下等式所确定:     

一般约束优化的信赖域方法

信赖域方法是求解非线性优化的一类重要方法,近几年来一直是研究的热点。目前把它应用于求解无约束和等式约束优化问题已取得了较好的效果。然而用于求解一般非线性约束问题却还不够成熟,实用的方法十分缺少。本文提出一个可供计算机实现,且有较强收敛性的一般约束优化信赖域算法。 在本文中,考虑问题(GNP)     

带不等式约束数学规划的总极值问题

近年来国内外对数学规划方法都有广泛的研究,但大都在较强的条件下证明算法收敛于局部解,或在一些特殊类型问题时才讨论总体解问题。本文作者提出了在很弱条件下收敛于总极值的方法,这些方法已获得应用,本栏的《透镜初始解的自动创成》,一文即其一例。设f(x),g_i(x),i=1,…m是n维欧氏空间R~n中区域G上的连续函数,考虑带不等式约束的数学规划问题:     

关于Opial不等式

1.问题:对一个在(0,a)上绝对连续的函数y(x),我们有以下的不等式     

具有状态约束的由变分不等式表示的优化控制

本文中我们将研究具有如下形式的由非线性双曲型变分不等式表示的优化控制问题ｙ″ Ａｙ β(ｙ′) Ｂｕ ｆ,ａ.ｅ.ｉｎＱ =Ω× [0 ,Ｔ]　　　　　ｙ(0 ) =ｙ0 ,ｙ′(0 ) =ｙ1( )状态约束 :Ｆ(ｙ) Ｓ ,目标函数为Ｉ.　　这里 β是不连续、非线性、非单调的多值映射 .　　对由微分方程控制的优化控制问题 ,众多学者进行过研究 .对由变分不等式控制的优化控制问题 ,也有许多学者进行过研究 ,如Ｊ.Ｌ .Ｌｉｏｎｓ ,Ｖ .Ｂａｒｂｕ ,Ｄ .Ｔｉｂａ以及Ｆ .Ｍｉｇｎｏｔ等等 .然而这些研究中大部分是基于 β为极大单调算子这样一个假设[1 - 7]…