约束极大极小问题的光滑化方法

基于Karush-Kuhn-Tucker最优性条件和Fischer-Burmeister非线性互补函数，建立了约束极大极小问题等价的非光滑无约束优化问题和等价的非光滑方程组．然后，利用光滑化方法求解这两个问题．     

一类求解极值问题的ε-算法

针对极值函数的特性 ,给出了一种计算极大值函数的ε 次梯度的数值方法 ,从而构造出了一种求解极小极大问题的ε 算法 ,并且证明了算法的收敛性 ,初步的数值例子表明算法是有效的     

L-凸空间的一个极大极小不等式及应用

运用L-凸空间中的一个极大极小不等式,对L-凸空间中的抽象变分不等式和似变分不等式解的存在性,Ky Fan型截口定理,以及具有扰动的二人零和博弈和多人非合作博弈均衡的存在性进行研究,从而得到没有线性结构的L-凸空间中一些新的抽象变分不等式和似变分不等式解的存在性结果和一个Ky Fan型截口定理.最后得到了一个具有扰动的二人零和博弈和一个多人非合作博弈的均衡存在性结果.计算结果与其他相关结果相比,条件是比较弱的.     

向量值函数Minimax问题

研究了向量值函数f:X_0×Y_0→R~n的最小最大值问题,证明了f在一定条件下的Min-Max定理,得到了f存在鞍点的充分条件以及鞍点和极大极小集之间的关系。     

测量参数估值和误差分析的最大最小准则法

本文建议一种平差方法.与最小二乘平差不同,它除了利用观测值以外,还使用我们对观测质量的评价即测量误差范围(可以根据所采用的观测方法的精度以及测量仪器的特性来确定).应用线性规划理论的单纯形法,该方法是以所估参数的最大可能误差最小为目标,最后可得未知参数的最佳估值及其最大可能的误差.     

半无限极大极小问题的信赖域方法

对半无限极大极小问题给出了一个信赖域方法，并且在较弱的条件下证明了其全局收敛性．     

SGA(Simplex-Genetic Algorithm):一类求解Minimax问题的通用算法

在指出一般的迭代法不能保证收敛性之后,将注意力投向基于Stackelberg-NashEquilibrium的遗传算法(GA)的解决方法,并根据Minimax问题的特点指出该方法的不足之处.在此基础上,提出了SGA(Simplex-GeneticAlgorithm).仿真实例表明,这种方法速度和精度较之GA都有了很大提高,是求解最小最大问题的有效通用方法.     

极小极大值理论的历史发展

就博弈论早期史这一问题,采用考证原著的方法,针对极小极大值理论早期发展的历史进行了研究。认为:历史上第一个极小极大值解是法国数学家瓦德哥锐于1713年得到的,但在此后的两个世纪中,这一结果一直没有引起人们的注意。直到20世纪20年代,波莱尔在研究二人零和博弈时才重新得出了极小极大值解的概念,而极小极大值定理的正式提出和证明则是由冯·诺伊曼于1928年完成的。此后,这一定理的证明又进一步得到了简化和完善。