区间线性规划问题弱最优解的判别

带区间目标函数系数的线性规划,并通过切锥给出了它的一个弱可行解是弱最优解的充要条件。该文考虑区间线性规划的弱最优解,并对其进行判断,考虑一般的区间线性规划,通过转化切锥的形式得到了它的一个弱可行解是弱最优解的充要条件。

区间凸二次规划问题弱最优解的判别

基于凸二次规划的可行方向和KKT条件,讨论了目标函数和约束域都带区间数的凸二次规划的最优解问题。给出了两种不同的方法检验区间凸二次规划问题的弱可行解是否为弱最优解,其中变量非负且均为等式约束。

区间凸二次规划问题弱最优解的判别

基于凸二次规划中的KKT条件,讨论了带区间数的凸二次规划的最优解问题.针对约束域为不等式且变量有符号限制的区间凸二次规划,给出了检验弱可行解是否为弱最优解的充要条件.

多目标规划问题的aκ—弱较多最优解的有关性质

在文 [1]、[2 ]、[3]的基础上 ,提出了aκ -弱较多最优解的概念 ,并讨论了其相应的性质。

无穷维向量优化问题的弱Pareto最优解的充分条件

文[1]在无穷维空间中建立了可微多目标规划的最优性条件,并得到了一些有意义的结论.文章用ρ-不变凸来代替η-凸,得到了无穷维向量最优问题的弱pareto最优解的一些充分条件.

含区间右端线性规划的弱最优性

在研究区间线性规划时,如何判定可行解是否为弱最优解是一个比较重要的问题。讨论了区间右端值线性规划的一般约束问题,通过运用线性规划中的KT条件,得到了检验可行解是否为弱最优解的充要条件。方法简单实用,且在多项式时间内可解。

广义凸性假设下的集合最优化解的性质

集合最优化与向量最优化同属于多目标最优化的范畴,后者依赖于目标空间向量之间的序关系,而前者则依赖于集合之间的序关系.介绍了由Kuroiwa引入的拓扑线性空间中集合之间的序关系(下关系和上关系)及与此相关的集合最优化问题;探讨了其最优解和弱最优解的性质,并把向量最优化问题的相关结论推广到集合最优化;在一些广义凸性假设下,得到了集合最优化问题的最优解与弱最优解的关系以及局部最优解和全局最优解的关系.

基于三元区间数的区域煤炭资源配置优化模型

在MARKAL模型的基础上,建立了体现区域特点的煤炭资源配置优化模型。利用三元区间数的弱偏好序关系及弱最优解的求法,处理了三元区间线性规划优化模型中参数的不确定性,并求出了相应模型的解。结果表明:利用三元区间数规划得到的弱最优解,一定程度上决策者可以根据主观偏好及区域的实际情况,灵活调整决策变量值,得到满意的方案,为区域煤炭资源优化配置决策提供技术支持。

一类非光滑多目标分式优化问题的二阶最优性条件

本文研究一类带不等式约束和退化等式约束的多目标分式优化问题(FOP)存在局部弱Pareto最优解、二阶严格局部Pareto最优解的二阶必要条件,建立了(FOP)关于局部弱Pareto最优解的对偶Fritz-John型二阶必要条件,通过约束条件,将Fritz-John型必要条件变为Kuhn-Tucher型,并举例说明主要定理的适用性。本文主要工作旨在将多目标整式优化问题二阶最优性条件的研究推广到多目标分式优化问题。

多目标规划问题的ak-弱较多最优解的有关性质

在文献 [1～ 3]基础上 ,首次提出了ak 弱较多最优解的概念 ,推广了文献 [3]的一些结果 ,并进一步讨论了ak

线性拓扑空间中向量值函数的广义鞍点理论

介绍了序线性拓扑空间中向量值函数的广义鞍点概念及广义鞍点存在的条件 ,给出了广义鞍点与普通鞍点 。

S-d-invexity条件下的多目标规划和凸规划问题

新定义了一种广义的d-invexity函数,(记为S-d-invex),进而考虑了一类非线性多目标规划问题,且通过引入Pareto最优解,凸集,和凸函数的概念,得到了凸规划问题的最优结果.

拓扑向量空间中向量极值问题的广义鞍点及对偶定理

【目的】研究拓扑向量空间中向量极值问题的广义鞍点最优性条件及Lagrange对偶问题。【方法】引入拓扑向量空间中广义次似凸映射和择一定理,并以广义鞍点理论为分析基础。【结果】在刻画广义鞍点性质的基础上构建了拓扑空间中广义鞍点与向量极值问题弱Pareto最优解之间的关系及其对偶定理。【结论】理论分析结果表明向量极值问题的广义鞍点是弱Pareto最优解的必要不充分条件,给出了目标函数在其约束映射满足广义Slater约束规格条件下的Lagrange强、弱对偶定理。