一类拟可微函数的优化算法

本文对于一类形如F(x)=g(x,maxΦ_(ij)(x),…,maxΦ_(mj)(x))+h(x)的拟可微函数(在Demyanov和Rubinov意义下)给出了一种优化算法,其中g,Φ_(ij)分别为R~(m+n)和R~n上的连续可微函数,且g(x,y_1,…,y_m)关于每一个y_i都是非增的,h(x)为R~n上的凸函数。     

不等式约束的广义拟可微优化问题最优性条件

Bracken—McGill双层规划问题和其他某些熏要的不可微优化问题均是广义拟可微优化问题,这类问题的最优性条件的研究是非常重要的．为此提出了一个关于一类正齐次函数的Farkas引理,基于这一引理,在一约束规范之下,建立了不等式约束的广义拟可微优化问题的最优性条件,并证明约束规范是一个正则条件的充分条件．     

多目标拟可微规划问题的最优性条件

本文利用拟可微函数的性质,构造了两种不同的方法,建立了带约束的拟可微多目标规划的最优性条件。方法一是将带约束的多目标规划问题化为无约束的多目标规划问题;方法二是将带约束的多目标规划问题化为带约束的单目标规划问题。     

约束拟可微优化的发展简述

拟可微优化是一类重要的非光滑优化，在存储问题、接触问题、电路最优设计问题中有广泛的应用。本文就约束拟可微优化的最优性条件的研究作了简短的综述，指出最优性条件与拟微分的选取密切相关是约束拟可微优化最优性条件研究工作中的主要问题。     

约束拟可微优化的发展简述

拟可微优化是一类重要的非光滑优化.在存储问题、接触问题、电路最优设计问题中有广泛的应用。本文就约束拟可微优化的最优性条件的研究作了简短的综述,指出最优性条件与拟微分的选取密切相关是约束拟可微优化最优性条件研究工作中的主要问题。     

一类拟可微函数在一点处可微性判别及在不可微优化中的应用

对于拟微分为有限点集凸包的拟可微函数 ,给出了判别其在任一点处是否可微的一种算法 .将此算法作为不可微优化的子算法 ,可得到不可微优化的一种可执行算法 .特别指出 ,所讨论的函数类包含光滑函数的极大值复合函数 .     

一维拟可微函数的星核

本文在一维情形下对拟可微函数的星核进行了讨论,证明了拟微分星-有界等价子类的存在性;给出了星核的具体表达式;讨论了星核的半连续,给出了其上半连续与下半连续的充要条件。最后指出了在一维情形下方向可微与拟可微是等价的。     

具有多个等式和不等式约束条件次可微优化的最优性条件

在一个正则性假设条件下,给出了具有多个等式约束与不等式约束条件可微优化的ＦｒｉｔｚＪｏｈｎ必要性条件和Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ必要性条件与充分性条件。     

拟可微函数最优化问题的极小化方法

研究一般拟可微集合上拟可微函数的最优化问题 ,给出问题的最速下降法 ,并在一定的条件和 inf驻点意义下证明其算法的收敛性 .     

一类加权函数满足的几个等价条件

鉴于加权函数对于超可微函数和超广义函数的重要性,文章考虑加权函数ω,给出了ω满足条件5）的一个充分条件以及5）的四个等价条件．     

全局最优化问题的全局最优性条件研究

给出了全局最优化问题的全局最优性条件并证明了相应的结论。     

向量优化问题拟有效解的最优性充分条件

在实拓扑向量空间中,利用距离函数,给出了向量优化问题局部拟有效解和拟有效解的概念,提出了四类新的广义近似凸函数并建立了向量优化问题局部拟有效解和局部有效解的最优性充分条件;其结果是对文献[5]的相应结果的推广.     

两层多目标集值优化问题的最优性条件

在集值分析的框架下,针对上、下层均为多目标且上层问题的集值函数是由下层问题的有效前沿隐性确定的这类两层多目标优化问题,建立了一个通用性结构化模型．研究了模型中构成函数的伴随导数、锥凸性、锥单调性和上局部Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ性．利用参数规划、非光滑分析和非线性分析的理论和方法,获得了模型锥有效解存在的最优必要条件和充分条件     

实线性空间中集值优化问题弱有效解的最优性条件

在实线性空间中,建立了广义锥次凸集值映射的择一定理。利用此定理,得到了集值优化问题弱有效解的最优性条件。     

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。     

带转移条件的Sturm-Liouville问题特征函数的振动性

将正则Sturm-Liouville问题的一些性质推广到一类带转移条件的Sturm-Liouville问题中,这类问题在内部点上或者解不连续或者拟导数不连续.重点研究了特征函数的振动性,并通过数值实例验证了相应的振动性结论.     

一类向量极值问题的最优性条件和Lagrange对偶

在序局部凸Hausdorff空间中利用广义次似凸映射下的择一定理,得出带集合约束的向量极值问题的一个最优性充要条件.利用此充要条件和二次G-可微函数的性质,获得了可微向量极值问题的几个最优性条件.最后,得到了此类向量极值问题的向量值Lagrange对偶.     

拓扑空间中非光滑向量极值的最值性条件

提出了向最值函数的锥D－s凸，锥D－s拟凸，s右导数及锥D－s伪凸等新概念，讨论了锥D－s凸函数的有关性质，建立了约束向量极值问题（VP）的最优性必要条件与涉及锥D－s凸（拟凸，伪凸）函数的约束极值问题（VP）的最优性充分条件，揭示了（VP）的局部最优解与整体最优解，（VP）的弱有效解与有效解的关系，所得结果推广了凸规划及部分广义凸规划的相关结论。     

Banach空间上一类非凸向量最优化问题的全局最优性条件

向量最优化是经济、工程、决策领域中的一个有用的数学模型.已有学者对目标函数及约束函数是定义在有限维线性空间的局部Lipschitz函数或Lipschitz无穷维空间上的优化问题作了研究,导出了一些最优性条件.在此基础上,进一步研究定义在Banach空间上目标函数及约束函数为不可微强紧Lipschitz的多目标规划,在满足Slater型约束品性条件假设下,利用定义在Banach空间之间的映射不变凸性,给出了所考虑问题的弱有效解新的全局最优性K-T型充要条件.