国家自然科学基金(11171250)
- 作品数：7 被引量：8H指数：2
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- 混合约束Minimax问题的基于序列线性方程组的模松弛SQP算法被引量：3
- 2019年
- 本文针对带等式与不等式的混合约束Minimax问题,提出了基于序列线性方程组的模松弛SQP算法.在新算法中,我们首先引入了ε-积极约束集,在此基础上构造了—个模松弛QP子问题和序列线性方程组,以获得可行下降方向.另外,新算法采取了一种既无罚函数又无滤子的弧搜索步长策略,以避免罚参数的选取·新算法既克服了Maratos效应,又大大地减少了算法的计算工作量和储存量.在适当的假设条件下,证明了算法的全局收敛性.初步数值实验验证了该算法的有效性与优越性.
- 王福胜高娟赵媛璐姜合峰
- 关键词：线性方程组全局收敛性
- 次b凸函数和次b凸规划(英文)被引量：2
- 2012年
- 研究一种称为次b凸函数的广义凸函数,并介绍了次b凸集的概念.分别在一般情形及可微情形下讨论了次b凸函数的相关性质,得到了次b凸函数成为拟凸函数及伪凸函数的充分条件.最后,在次b凸函数的条件下给出了无约束及带不等式约束规划的最优性条件.
- 晁绵涛简金宝梁东颖
- 关键词：凸函数最优性条件
- 广义凸条件下一类多目标优化问题的对偶被引量：1
- 2014年
- 凸性是最优化理论中最常用的假设之一。在实际应用中目标函数的性质可能不是那么理想,为了减弱凸性要求,人们给出了各种各样的广义凸性概念。近年来,广义凸性成为数学优化研究的新发展趋势,越来越多的学者致力于讨论在各种广义凸性条件下多目标优化问题的对偶结论及其应用。在广义凸条件之下考察一类多目标优化问题,首先介绍一类广义凸函数的概念及相关性质。然后建立了多目标优化问题(即原问题)的Wolfe对偶模型,在广义凸条件下得到了原问题与Wolfe对偶问题之间的弱对偶,强对偶和逆对偶定理。最后建立了多目标优化问题的混合型对偶模型,并且得到了原问题的混合型对偶问题的弱对偶,强对偶和逆对偶定理。
- 张瑞芳王海军
- 关键词：广义凸函数多目标优化混合型对偶
- 不等式约束极大极小问题的一个新型模松弛强次可行SQCQP算法
- 2018年
- 针对带不等式约束的极大极小问题，借鉴一般约束优化问题的模松弛强次可行SQP算法思想，提出了求解不等式约束极大极小问题的一个新型模松弛强次可行SQCQP算法．首先，通过在QcQP子问题中选取合适的罚函数，保证了算法的可行性以及目标函数F（x）的下降性，同时简化QCQP子问题二次约束项参数ak的选取，可保证算法的可行性和收敛性．其次，算法步长的选取合理简单．最后，在适当的假设条件下证明了算法具有全局收敛性及强收敛性．初步的数值试验结果表明算法是可行有效的．
- 王福胜张瑞
- 关键词：极大极小问题全局收敛性
