随机规划经验逼近问题ε-最优解集的几乎处处Huasdorff收敛性

对随机规划经验逼近问题ε-最优解集序列的几乎处处Hausdorff收敛性进行了研究。首先依据上图收敛性讨论了随机规划经验逼近问题最优值序列的几乎处处收敛性,其次给出了随机规划逼近问题ε-最优解集序列的几乎处处Hausdorff收敛性。     

二层随机规划逼近解集的稳定性分析

以下层随机规划的最优值作为响应,反馈到上层的一类二层随机规划问题,可以放宽对下层随机规划需要提供唯一最优解的要求;首先讨论了下层随机规划逼近最优值的收敛性,然后将下层随机规划的最优值反馈到上层,得到了上层随机规划逼近最优解集序列的上半收敛性.     

二层随机规划逼近解集上半收敛性的一个充分条件

针对上、下层都含有目标函数和约束条件的一类二层随机规划逼近问题,首先在下层随机规划的目标函数和约束条件均为严格凸函数的情况下,给出了下层随机规划逼近问题的任意一个最优解序列连续收敛于下层随机规划的唯一最优解的一个充分条件;然后将下层随机规划的最优解反馈到上层随机规划的目标函数和约束条件,得到了上层随机规划逼近最优解集的上半收敛性.     

概率约束规划逼近问题最优解集的下半收敛性

在初始概率约束规划问题水平集正则的条件下,利用最优解集的结构特征给出了概率约束规划逼近问题最优解集下半收敛的一个充分条件,并由此结果给出了概率约束规划逼近问题最优解集Hausdorff收敛的一个充分条件.     

单目标机会约束规划逼近问题的稳定性分析

对机会约束规划逼近问题最优解集的上半收敛性进行了研究;在一定意义下,利用概率测度的收敛性,给出了逼近问题目标函数的连续收敛性,并通过上图收敛理论,得到了机会约束规划逼近问题的最优解集上半收敛于初始机会约束规划问题的最优解集.     

二层多目标随机规划逼近有效解集的上半收敛性

[目的]为了研究通过逼近方法求解二层多目标随机规划有效解集与精确的有效解集之间的相互关系,针对下层为单目标随机规划,上层为多目标随机规划的一类二层随机规划逼近问题,构建了二层多 目标随机规划逼近有效解集上半收敛性的理论框架.[方法]将多目标二层随机规划分解成多个单目标二层随机规划,利用每个单目标二层随机规划逼近最优解集...     

有限理性与图像拓扑下Ky Fan截口定理问题的稳定性

利用集值映射图像之间的Hausdorff距离定义度量,在图像拓扑意义下,建立Ky Fan截口定理问题的有限理性模型.借助于非线性问题的有限理性模型统一研究稳定性的方法,证明大多数的Ky Fan截口定理问题在Baire分类意义下都是结构稳定的,对ε-近似解集也是鲁棒的,从而可以用有限理性条件下得到的ε-近似解集来逼近完全理性条件下得到的解集.     

求解随机非线性互补问题的一种光滑化样本均值逼近方法

提出一种基于光滑Fischer-Burmeister函数的光滑化样本均值逼近方法,并用该方法求解随机非线性互补问题,在适当的条件下,证明了光滑化SAA问题的最优解几乎处处指数收敛到真问题的最优解.算例的数值计算结果验证了算法的合理性和有效性.     

联合机会约束问题的一个光滑保守近似方法

联合机会约束规划问题是随机规划中一类很重要的问题,在风险投资和安全评价中有着广泛的应用.但是,通常联合机会约束规划都是非凸非光滑的,求解十分困难.提出了一个光滑的保守近似方法,将联合机会约束规划转化为系列光滑近似优化问题,并证明其可行域的收敛性以及近似问题的最优值和最优解集分别收敛到原问题的最优值和最优解集.     

具空间扩散的时变种群系统最优分布控制计算的乘子方法

应用乘子方法研究了具空间扩散的时变种群系统最优分布控制的计算,用p和u作为两个相互独立变量的无约束的极小化问题的解簇{(pm,um)}来逼近有约束的极小化问题的解,得到了其解的逼近序列,并证明了该逼近序列的收敛性.     

年龄相关的时变种群系统最优边界控制计算的惩罚移位法

应用惩罚移位法研究一类时变种群系统最优边界控制的计算问题.用p和u作为两个相互独立变量的无约束极小化问题的解簇{(pm,um)}逼近有约束极小化问题的解(p(u),u),得到了其解的逼近序列,求得最优控制u的近似值um,并证明了该逼近序列的收敛性.     

s-集的Hs-几乎处处覆盖与Hausdorff测度

研究了比自相似集更广泛的一类分形集--s-集.利用Vitali覆盖定理得到了由Hs-几乎处处覆盖所描述的s-集的Hausdorff测度的一个基本性质;作为应用,得到了s-集的Hausdorff测度与Hausdorff容度相等的充分必要条件.此外,还给出了s-集存在最好Hs-几乎处处覆盖的一个充分条件.     

完全收敛性与可测函数序列几种收敛性的关系

本文讨论了完全收敛性与可测函数序列依测度收敛、几乎处处收敛以及强收敛之间的等价关系,并且给出了依测度收敛、几乎处处收敛与完全收敛之间等价的充分必要条件,即fn（x）单调增加,并且（An）两两不相交,其中An=[｜fn-f｜≥ε],任意ε〉0。     

_-混合序列的几乎处处收敛性

文章讨论了-混合序列的几乎处处收敛性,把独立同分布随机变量序列的相应结果较好地推广到同分布~ρ-混合序列,从而得到了若干个关于-混合序列的几乎处处收敛定理.     

集值映射的ε-强次微分及应用

在Hausdorff局部凸拓扑向量空间中引进了集值映射ε-强有效次微分的概念.在一定条件下,通过凸集分离定理证明了该次微分的存在性定理.作为应用,得到了约束集值优化问题ε-强有效解在Lagrange乘子形式下的最优性必要条件.     

多面体约束非光滑复合函数的序列有效集方法

对带多面体约束的非光滑复合函数问题的求解进行了研究。针对非光滑复合函数问题,首先,构造光滑函数来逼近非光滑目标函数,通过求解光滑近似问题来达到求解原问题的目的。在此基础上,考虑多面体约束的特殊结构,运用序列二次规划算法的思想,利用有效集策略,通过逐次求解一系列仅含等式约束的二次规划问题来逼近搜索方向的最优解,再通过线搜索求得步长,进而得到下一步的迭代点。最后,从理论上证明了算法的全局收敛性,并进行了初步的数值实验。将该算法与光滑序列投影收缩算法作对比,结果表明,该算法在迭代次数和计算时间上都有一定的优势。     

随机规划问题的最优值和最优解集的稳定性

引进了局部化形式的概念，研究了随机规划问题的局部化最优解集和局部化最优值关于概率分布μ的定量稳定性，讨论了随机规划问题局部化最优值关于概率分布μ的连续性及局部化最优解集的Berge上半连续性，结果表明，当随机规划问题的局部化最优解惟一，且在ξn b↑→ξ，lim↓n→∞E‖ξn‖=E‖ξ‖的条件下，随机规划P(ξn)的局部化最优值收敛于P(ξ)的局部化最优值，随机规划P(ξn)的局部化最优解集的任一选择收敛于随机规划问题的局部化惟一最优解。     

广义集值隐拟变分包含的迭代算法

引入了H空间中一类关于极大η-单调映象的广义集值隐拟变分包含，利用预解算子技术建立了这类变分包含解的一种新迭代算法逼近，证明了其解的存在性以及由算法生成的迭代序列的收敛性。     

求解随机互补问题的可微罚方法

【目的】研究随机互补问题的期望值模型。【方法】借鉴罚函数法和样本均值逼近方法求解随机互补问题的期望值模型。【结果】在适当假设下，证明了样本均值逼近问题最优解的收敛性和收敛率。【结论】所得结果为研究随机互补问题提供了新的思路。     

随机模糊映射的随机广义集值非线性混合变分包含(英文)

引入和研究了一新的随机模糊映射的随机广义集值非线性混合变分包含,并构造了新的逼近此变分包含随机解的随机迭代算法.利用广义单调映象的近似映射技巧,进一步讨论了随机模糊映射的随机广义集值非线性混合变分包含随机解的存在性及由此随机迭代算法生成的随机迭代序列的收敛性,所得结果推广与改进了文献中的一些相应的主要结果.