无约束极值问题的拟合方法(英文)

我们在本文中从一个完全不同的观点提出了一个用于求解无约束最优化问题 的拟合算法.算法中的迭代方向是从函数拟合中得到,而不是由传统的拟牛顿方程得到. 此方法有许多好的性质,并且在较弱的假设下证明算法是线性收敛的.

关于约束极值问题降维法的探讨

讨论等式约束极值问题的降维法,分析了可能出现的几种问题,并给出相应的求解方法,最后还提出了约束极值问题的逆向思维求解法,并给出了具体的例子.

无约束最优化问题的二次梯度算法

根据无约束最优化问题的梯度算法 ,提出了二次梯度算法 ,并证明了其收敛性 .

二次规划的极大熵方法

利用对偶变换 ,将二次规划问题转化为无约束极大极小问题 ,然后运用极大熵方法 ,将极大极小问题转化为求解一个无约束凸规划极值问题 ,从而能够同时求出原问题及其对偶问题的近似解 .

供应链中委托代理模型及其促销策略

供应链领域的供应、制造、销售基本环节存在委托代理关系·针对这种关系 ,构造了制造商、销售商和消费者的委托代理模型·其中制造商即委托人的目标函数是利润最大化 ,销售商即代理人的激励条件是不低于最低销售利润 ,销售商及消费者即代理人的参与条件是一组动态方程·这一模型的控制变量是商业折扣和广告费用·文中将上述问题化为一个无约束极值问题 。