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。     

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。     

拟可微约束优化的次线性Lagrange乘子法则

约束拟可微优化的Lagrange乘子型最优性条件．往往与某些特殊对象（超梯度,方向）的选取有关．这是拟可傲优化的核心问题之一,应用凸紧集与次线性函数的Minkowski对偶．利用次线性泛函产生的非线性Lagrange函数．对于具有有限个等式和不等式约束的拟可微优化,给出了一个与特殊对象选取无关的次线性的Lagrange乘子法则,推广了已有的结果．     

混合整数非线性规划问题的全局最优性条件

近年来混合整数非线性规划问题的应用非常广泛。本文给出了带界约束的混合整数非线性规划问题全局极小点的必要条件,包含连续优化和离散优化问题。同时得到了带界约束的混合整数非线性规划问题的充分全局最优性条件。所针对的优化问题的目标函数只需要是二次连续可微的。如何目标函数的二次的,所得的最优性条件非常容易验证。我们给出了数值例子以说明全局最优性条件的意义。     

混合整数非线性规划问题的全局最优性条件（英文）

本文给出了带界约束的混合整数非线性规划问题全局极小点的必要条件,该问题包含连续优化问题和离散优化问题为特殊情形,得到了带界约束的混合整数非线性规划问题的充分全局最优性条件,其中规划问题的目标函数只需要二次连续可微.如果目标函数是二次的,则所得的全局最优性条件易于验证.数值例子说明了全局最优性条件的意义.     

拟可微B－preinvex规划的最优性条件

本文借助文献［１］中Ｂ－ｐｒｅｉｎｖｅｘ函数的概念及文献［２］中可拟可微的定义，讨论了当目标函数与约束函数均为拟可微Ｂ－ｐｒｅｉｎｖｅｘ函数时的数学规划问题的最优性条件     

带有不等式约束极小问题的全局最优充分性条件

通过抽象凸分析理论,给出了带有不等式约束的非线性规划问题的全局最优充分性条件。并利用（L,X）一次微分给出了目标函数是连续可微,约束函数不必是连续可微的极小化问题的全局最优性充分条件。     

拟凸多目标规划问题解的最优性条件

考虑约束集为凸集,目标函数为拟凸函数的多目标规划问题,利用次微分为工具研究拟凸多目标规划问题的最优性条件.在拟凸单目标规划问题最优性条件的基础上,在一定约束条件下,利用标量化方法得到拟凸多目标规划问题的最优性条件.     

关于拟可微优化问题的三个优化条件及其等价性

本文给出了具有不等式约束的拟可微优化问题的三个优化条件,并且证明了它们的等价性。     

Demyanov差的两个运算

Demyanov差是非光滑分析与优化,尤其是拟可微分析与优化中的一个重要概念．基本的运算法则已经形成,包括加法运算、效乘运算、加法的消去律等．但是,其中部分公式是用包含关系表达的,这给使用造成了很大的不便．为此给出了两个关干Demyanov差的新的用等式表述的运算法则：两个彼此互补的凸紧集对的和的Demyanov差,有限个凸紧集的凸包和与这些凸紧集正交互补的凸紧集的Demyanov差．这两个法则可以用于计算和函效和极大值函数的次微分与超微分的Demyanov差,从而有助于表述既含等式约束,又含不等式约束的拟可微优化的最优性条件．     

凸复合多目标优化问题的最优性条件

对于经济、工程、决策等领域中带有冲突目标的实际问题,多目标优化是一个有用的数学模型。已有学者对凸复合不等约束下一般凸复合我目标非光滑优化问题作了研究,且在零空间条件假设下导出了一阶最优性条件。在此基础上,进一步研究闭凸约束下凸复合多目标优化的最优性条件,根据非空内点条件假设,对凸复合多目标优化问题的弱有效解给出了新的一阶最优性充分条件。     

次可微函数的一阶最优性条件

讨论了具有等式与不等式约束条件的次可微优化问题的一阶最优性条件．在等式约束只有一个的情形下．给出了ＦｒｉｔｚＪｏｈｎ必要条件．并在一定凸性假设下．讨论了Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ必要条件和充分条件．     

一类不确定半无限多目标优化问题的鲁棒逼近最优性

考虑一类含有不确定数据的半无限多目标优化问题,先引入该不确定半无限多目标优化问题的鲁棒逼近拟Pareto弱有效解,再借助鲁棒型次微分约束规格和一类广义凸性假设,给出该多目标优化问题的鲁棒逼近拟Pareto弱有效解的必要和充分最优性条件.     

约束集值优化问题的二阶最优性条件

给出集值映射二阶导数的定义, 并讨论了其相关性质. 运用此二阶导数及二阶相依导数, 建立了约束集值优化问题的二阶必要最优性条件. 在有限维空间中得到了约束集值优化问题的二阶充分最优性条件.     

集值优化Benson真有效解的高阶最优性条件

本文主要讨论约束集值优化问题Benson真有效解的高阶最优性条件。在广义凸性条件下,获得集值映射广义高阶上图导数的重要性质和约束集值优化问题的高阶最优性充分与必要条件,所获得的结果推广了文献中的相应结果。     

分式优化问题的局部和全局最优性条件

借助Dinkelbach方法,将分式优化问题转化为约束优化问题；利用次微分性质,通过引入新的约束规范条件,等价刻画了分式优化问题的局部和全局最优性条件.     

含参广义集值优化问题解集映射的连续性

在拓扑向量空间中考虑双参广义集值优化问题解集映射的连续性. 当目标函数构成的序偶映射为l严格锥拟凸时, 在较弱的约束品性假设下, 得到了双参广义集值优化问题解集映射连续的最优性条件.     

非光滑γ凸规划的最优条件

借助于γ次微分, 在γ凸条件下, 在一维空间R上讨 论了约束非光滑优化问题的最优性条件. 证明了γ凸函数的局部极小一定是整体极小, 并且给出了约束非光滑规划的必要条件以及最优性充分条件.     

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.