求线性二层规划∈-全局最优解的一种方法

本文研究了线性二层规划问题.利用下层问题的KKT最优性条件将其转化为一个具有互补约束的数学规划问题,提出了一种新的求解方法.该方法仅仅需要求解若干个双线性规划问题,便可以获得原问题的-全局最优解.最后,通过一个算例说明了所提出方法的可行性.

树上的限制性node multicut问题

割集问题在图论和组合优化中占有重要地位,限制性node multicut问题是割集问题的一类比较重要的推广问题。树上的限制性node multicut问题是值得研究的一个问题。首先说明此问题是NP难的,其次用线性规划理论中的互补松弛条件设计了一个近似值2且时间复杂度为O(max{kn,n log n})的算法。并进一步说明了通过算法得到的解具有半整数的性质。

互联网信息组织中一个模型的对偶求解

讨论了互联网信息组织和规划的一个新问题 :带拒绝装箱问题 ,利用原始对偶互补松弛条件给出此问题的一个最优值的下界 ,利用下界值对应解的性质得到带拒绝装箱问题的一个近似算法 .

非凸半定规划的一个等价性问题

求解具有等式约束的非线性优化问题的方法已经很完善,有乘子法,惩罚函数法等,其中将具有不等式约束的优化问题转化为具有等式约束的优化问题进行求解是一种重要途径.将具有不等式约束的非凸半定规划问题(NCSDP)转化为具有等式约束的非线性规划问题(ESDP),证明了在(NCSDP)局部解的充分性条件及严格互补与非退化条件之下两个问题的局部等价性.

线性规划的对偶理论在图解法中的应用

对于多个变量两个约束的线性规划,首先利用线性规划的对偶理论,写出其对偶问题;其次利用图解法求出对偶问题的最优解,最后利用互补松弛条件求出原问题的最优解.

(m,n,k)指派问题的最小费用流模型及其算法

构造(m,n,k)指派问题的最小费用流模型,并将基于对偶原理的最小费用流的允许边算法求解该模型,提出求解(m,n,k)指派问题的一种算法.算法直接在其对应的网络中保持互补松弛条件不变,通过调整节点势以扩大允许网络从而寻求增广链并进行流量增广,直至在网络中得到流量为k的最小费用流,此时非O流边对应(m,n,k)指派问题的最优解.给出了(m,n,k)指派问题的最优解及多重最优解的重要性质,数值试验表明算法有效可行.