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非光滑非凸向量极值问题的真有效解 被引量:4
1
作者 刘三阳 游兆永 《应用数学》 CSCD 北大核心 1990年第4期34-39,共6页
本文考虑非光滑非凸向量极值问题的真有效解,其主要结果如下:(1)Borwein真有效解与Benson真有效解的等价性;(2)向量极值问题的真有效解与标量极值问题的最优解的等价性;(3)广义鞍点定理;(4)真有效解的必要和充分条件。
关键词 向量极值问题 真有效解 最优解
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序线性空间中向量极值问题的最优性条件 被引量:2
2
作者 李泽民 王其林 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2005年第2期75-81,共7页
本文在序线性空间中建立了广义次似凸映射下的择一定理,运用此定理,得出一类向量极值问题的最优性条件.
关键词 向量极值问题 最优性条件 序线性空间 次似凸映射 择一定理
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一个择一定理及其对向量极值问题的应用 被引量:2
3
作者 王其林 刘军 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期46-49,共4页
在线性拓扑空间中引入(u,O2)-广义次似凸集值映射,建立了此映射的一个择一定理.并利用此定理获得了带广义等式和不等式约束的向量极值问题的最优性条件.
关键词 (u 02)-广义次似凸集映射 择一定理 向量极值问题 最优性条件
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线性拓扑空间中向量极值问题ε-有效解的性质及标量化 被引量:2
4
作者 戎卫东 《内蒙古大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1992年第3期353-358,共6页
本文对线性拓扑空间中的向量极值问题引入了e-弱有效解和e-有效解的概念,获得了这类解的若干性质;考虑了相应的标量化问题,给出了几个重要的标量化定理.
关键词 向量极值问题 线性拓扑空间
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线性拓扑空间中一般向量极值问题的ε-共轭对偶定理 被引量:1
5
作者 戎卫东 《内蒙古大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1993年第5期471-479,共9页
在线性拓扑空间中引入ε-次微分和ε-共轭映射的概念,系统地讨论了它们的若干性质,建立了一般向量极值问题的ε-共轭对偶定理。
关键词 向量极值问题 ε共轭对偶 拓扑空间
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非光滑向量极值问题的真有效解与最优性条件 被引量:1
6
作者 陈修素 《运筹与管理》 CSCD 2000年第2期18-24,共7页
讨论了赋范线性空间中非光滑向量极值问题的 Hartley,Borwein,Benson真有效解之间的关系 ,指出了它们共同的标量极值问题的等价刻画 ,建立了问题 (VMP)的广义 KT—真有效解的充分条件 ,并给出了向量极小值问题在锥局部凸、拟凸、伪凸... 讨论了赋范线性空间中非光滑向量极值问题的 Hartley,Borwein,Benson真有效解之间的关系 ,指出了它们共同的标量极值问题的等价刻画 ,建立了问题 (VMP)的广义 KT—真有效解的充分条件 ,并给出了向量极小值问题在锥局部凸、拟凸、伪凸等条件下的最优性条件。 展开更多
关键词 非光滑向量 向量极值问题 真有效解 锥向部凸 伪凸 拟凸
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含有集约束向量极值问题的最优性条件(英文) 被引量:1
7
作者 吴泽忠 《成都信息工程学院学报》 2004年第2期258-262,共5页
在序线性拓扑空间里研究了含有集约束向量极值问题的最优性条件 。
关键词 集约束 向量极值问题 最优性条件 F-可微 次似凸映射 择一定理
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关于一类向量极值问题弱有效解的充分必要条件
8
作者 王其林 李泽民 《应用数学与计算数学学报》 2005年第1期70-74,共5页
本文研究带集合约束的向量极值问题。运用局部凸Hausdorff拓扑向量空间中广义次似凸映射的择一定理和其他一些结论,得到了关于集合约束向量极值问题弱有效解的几个充分必要条件.
关键词 向量极值问题 弱有效解 局部凸Hausdorff拓扑向量空间 择一定理 最优化
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乘积Banach空间中等式约束向量极值问题的最优性必要条件(英文)
9
作者 李泽民 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2005年第3期39-44,共6页
本文利用Banach空间中的隐函数定理和序线性拓扑空间中对于次似凸向量值映射的择一定理,得出了乘积Banach空间中具有等式约束向量极值问题的若干最优性必要条件.
关键词 运筹学 乘积空间 Banach空间 最优性必要条件 向量极值问题 等式约束 乘积 序线性拓扑空间 向量映射 隐函数定理 择一定理
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向量极值问题的二阶最优性条件
10
作者 李泽民 《运筹学杂志》 CSCD 1997年第1期63-63,共1页
关键词 向量极值问题 最优性条件 线性拓扑空间
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可微向量极值问题的Benson真有效解的最优性条件
11
作者 王其林 《重庆交通学院学报》 2007年第1期161-163,共3页
向量极值问题的Benson真有效解,是优化问题的一个最重要的方面,吸引了许多关注的目光.在序拓扑向量空间中,运用G-可微函数的性质和文献[1]中的定理4.1,获得了带集合约束的可微向量极值问题的Benson真有效解的几个最优性必要条件和充分条件.
关键词 向量极值问题 BENSON真有效解 G-可微 最优性条件
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关于向量极值问题ε-近似解的注记
12
作者 石连拴 《内蒙古工业大学学报(自然科学版)》 1997年第2期5-9,共5页
本文在线性拓扑空间中,讨论了向量优化问题的ε-近似解,获得了一些新的结果.
关键词 向量极值问题 拓扑空间 ε近似解 向量优化问题
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线性空间中向量极值问题的最优性条件 被引量:1
13
作者 詹茂豪 李泽民 黄永伟 《经济数学》 2001年第1期38-42,共5页
文 [1]建立了线性拓扑空间中向量极值问题的广义 Kuhn- Tucker条件和 L agrange乘子存在定理 .本文将在线性空间中讨论这方面问题 ,首先在线性空间中建立了次似凸向量值映射的择一定理 ,进而得出序线性空间中向量极值问题的最优性条件... 文 [1]建立了线性拓扑空间中向量极值问题的广义 Kuhn- Tucker条件和 L agrange乘子存在定理 .本文将在线性空间中讨论这方面问题 ,首先在线性空间中建立了次似凸向量值映射的择一定理 ,进而得出序线性空间中向量极值问题的最优性条件及其标量化定理 . 展开更多
关键词 序线性空间 次似凸映射 择一定理 弱有效解 标量化 线性拓扑空间 向量极值问题 凸锥
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一类集约束下的向量极值问题的最优性条件 被引量:3
14
作者 宋永明 《重庆工学院学报(自然科学版)》 2008年第2期60-63,共4页
利用序局部凸Hausdorff空间中的广义次似凸映射下的择一定理,得出带集约束的向量极值问题的最优性条件.
关键词 广义次似凸 择一定理 向量极值问题 F-可微 最优性条件
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局部凸空间中带有约束的向量极值问题的最优性条件
15
作者 杨瑞 朱建青 国起 《苏州科技学院学报(自然科学版)》 CAS 2011年第1期12-15,共4页
运用序局部凸空间的广义次似凸映射下的择一性定理,得出带有约束的向量极值问题的最优性条件。
关键词 广义次似凸 择一性定理 向量极值问题 G-可微 最优性条件
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序凸锥为非点式锥时向量极值问题的Lagrange乘子定理
16
作者 卢占禹 孙利民 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2001年第2期180-186,共7页
本文在非常一般的偏序线性空间中 ,利用 Morris序列以及商空间理论 ,讨论了序凸锥为非点式锥 ,且所含映射均为集到集映射的向量极值问题的Lagrange乘子定理 .
关键词 向量 非点式锥 LAGRANGE乘子定理 序凸锥 Morris序列 商空间理论 向量极值问题
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偏序线性空间中向量极值问题解的鞍点条件 被引量:2
17
作者 卢占禹 《江西大学学报(自然科学版)》 1991年第2期19-26,共8页
本文在抛弃拓扑结构的情况下,讨论了一类广义凸向量极值问题的有效解和弱有效解的鞍点充分和必要条件,是文献[1]中结果的推广。
关键词 偏序线性空间 鞍点 向量极值问题
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一类向量极值问题的标量化方法分析
18
作者 齐新安 《芜湖师专学报》 2001年第4期90-92,共3页
本文大定义向量极小值问题(VMP)非劣解、弱非劣解和最优解的基础上,讨论了数值极小化问题与模型(VMP)之间的关系,并给出了一个推广的结论。
关键词 向量极值问题 函数 标量化方法 多目标规划 小化问题 向量目标函数
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向量极值问题的一个标量化定理
19
作者 李仲飞 《内蒙古大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1993年第4期361-364,共4页
关键词 向量极值问题 标量化 真有效解
全文增补中
向量极值问题的回归点解释
20
作者 丁佐华 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 1993年第3期285-288,共4页
设 X 为欧氏空间 R^n,Y 为欧氏空间 R^m,g 为映 X 到 Y 的映射,A(?)X 是任意非空子集.在下述向量极值问题(VMP)(VMP) max g(x),s.t.x∈A中,K 是 Y 中非平凡闭凸锥,K≠{0},如果{x∈A|g(x)-g(x_0)∈K\{0}}=φ,则称 x_0∈A 为(VMP)的有效解... 设 X 为欧氏空间 R^n,Y 为欧氏空间 R^m,g 为映 X 到 Y 的映射,A(?)X 是任意非空子集.在下述向量极值问题(VMP)(VMP) max g(x),s.t.x∈A中,K 是 Y 中非平凡闭凸锥,K≠{0},如果{x∈A|g(x)-g(x_0)∈K\{0}}=φ,则称 x_0∈A 为(VMP)的有效解;如果 intK≠φ,并且{x∈A|g(x)-g(x_0)∈intK)=φ,则称 x_0∈A 为(VMP)的弱有效解. 展开更多
关键词 向量极值问题 回归点 有效解
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