带多乘积约束的线性规划问题的求解新方法

根据问题的最优性和可行性提出一新的区域删除准则以排除问题(P)的可行域中不存在全局最优解的部分,结合区域删除准则和分支定界理论给出新算法.数值算例表明算法是有效可行的.

带指数的多乘积约束下多项式函数的全局最优解

对广泛应用于金融、证券投资等实际问题中的带指数的多项式函数的极小值问题(P1)提出了一种有效的全局优化算法.从理论上证明了本算法的收敛性,数值实验表明提出的方法是可行和有效的.

一类多乘积优化问题求解的新方法

利用所考虑问题的结构特点,提出一种新的线性化方法.该方法利用函数的二阶导数信息,线性化过程更为直接.为改善算法收敛速度,提出一个新的区域缩减准则.理论上证明了算法的收敛性,数值算例表明算法是有效可行的.

求一类优化问题全局解的线性化方法

对广泛应用于金融及经济等实际问题中的一类带有多乘积约束的线性规划问题提出一种全局优化算法.利用对数的性质和线性化技术,建立了问题的等价问题的松弛线性规划,并通过对可行域的细分以及一系列求解过程的讨论,从理论上证明了算法收敛到问题的全局最优解,并用数值结果验证了方法的可行性.