方差分量的极小极大不变二次无偏估计

对y～N(Xβ,pΣi=1θiVi),pΣi=1Vi＞0,0≤αi≤θi≤bi,bi＞0,i=1,…,p,给出了方差分量线性函数的极小极大不变二次无偏估计.     

一类不可微极大极小分式规划的最优性条件及其对偶

目的研究一类分子由可微函数和凸函数之和,分母由可微函数和凸函数之差的形式组成目标函数的广义分式规划问题。方法利用Abad ie约束条件下的最优性必要条件。结果导出此问题在(C,α,,ρd)-V-凸下的充分条件,同时建立一种对偶模型。结论其弱对偶、强对偶和严格逆对偶定理成立。     

关于极小极大算法的一个注记

给出求解临界点问题的极小极大算法中一个关键定理证明的改进方法．     

H-空间内的重合点定理及其应用

作者在没有线性结构的 H-空间内证明了某些重合点定理,推广了江嘉禾,Lassonde,Park,Brow-der,Ben-El-Mechaiekh-Dequire-Granas,Simons,Ko-Tan 和 Takahashi 等人的结果。应用所得的重合点定理,证明了某些新的择一型定理和函数取值于 Riesz 空间的极小极大不等式,推广了 Fan,Park,Las-sonde,Browder,Kim,lohvidov,Bardaro-Ceppitelli 等人的相应结果.     

MINIMAX PROGRAMMING UNDER GENERALIZED （p, r）-INVEXITY

Minimax programming problems involving generalized （p, r）-invex functions are consid- ered. Parametric sufficient optimality conditions and duality results are established under the aforesaid assumptions on the objective and constraint functions.     

自反Banach空间中随机混合双线性变分不等式

介绍了自反Banach空间中一类随机混合双线性变分不等式.利用极大极小不等式和辅助变分原理技巧证明了这类随机混合双线性变分不等式解的存在性与唯一性.     

集值向量变分不等式组的数量化方法

文章定义了四种集值变分不等式组,即分别具有强解和弱解的集值向量变分不等式组和集值数量化变分不等式组。通过运用Konnov的数量化方法,研究将一个集值向量变分不等式组转化为一个集值数量化变分不等式组,并给出了两种集值变分不等式组的等价条件。     

二次损失下可估函数在非齐次估计类中的条件Minimax可容许性

在二次损失下,关于任意矩阵V讨论了一般Gauss-Markov模型在非齐次线性估计类中可估函数的条件Mimimax可容许性.得出带约束的一般Gauss-Markov模型的可估函数在非齐次估计类中Minimax可容许的充分必要条件.     

具有随机扰动机制的改进QPSO算法及其应用

针对原始量子粒子群优化算法(QPSO)在面对复杂多模函数时容易出现早熟和收敛精度低的 情况,提出了一种具有随机扰动机制的改进 QPSO 算法(MQPSO)。在改进算法设计时,首先借鉴了遗传算 法中交叉算子的思想,并结合随机扰动操作,对单个粒子的历史最优位置和全局最优位置进行了重新设定, 以增强算法在迭代后期的收敛性能,同时维持种群的多样性;其次,对QPSO算法中的重要参数收缩-扩张因 子,进行了非线性调整,以提高算法的全局收敛速度和精度。 通过8个测试函数,将 MQPSO 算法与4个现有的改进算法从平均值、标准差和最好取值三个方面进行了对比;进而根据中国证券市场中 15 只股票的历史 数据,分别运用粒子群优化算法、量子粒子群优化算法、布谷鸟搜索、蝙蝠算法和 MQPSO 算法对一类具有最小最大风险的投资组合优化模型进行数值求解。实验表明:MQPSO算法无论在基准测试中还是在仿真应用上,其计算结果在收敛精度和稳定性方面均优于其他群智能算法。