序凸锥为非点式锥时向量极值问题的Lagrange乘子定理

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 .

非光滑复合多目标规划的Lagrange乘子定理

利用复合(V,ρ)-凸复合向量值函数的定义,对于真有效解建立了一类非光滑复合多目标规划的鞍点存在性定理。

Banach空间中的Lagrange乘子定理

本文利用Banach空间中的局部精细概念和广义原像定理，拓宽了经典的Banach空间中的Lagrange乘子定理约束条件，特别地，将Lagrange乘子A用泛函f在临界点的Frechet导数和约束g在该点的Frechet导数的广义逆的乘积表示出来，即λ=f'(x)·g'+(x)。

向量优化问题ε-弱有效解的Lagrange乘子定理

本文在邻近锥次似凸性假设下,建立了集值映射向量优化问题ε-弱有效解的Lagrange乘子定理。首先,利用择一性定理,给出了集值优化问题ε-弱有效解的一个必要性条件。进一步,建立了集值优化问题ε-弱有效解的充分必要条件。最后,在邻近次似凸性假设下,建立了集值映射向量优化问题ε-弱有效解的Lagrange乘子定理。本文的主要结果推广了已有文献中的相应结果到近似解的情形,同时将次似凸性条件减弱到邻近次似凸的假设下。

集-集映射向量极值问题的Lagrange乘子和鞍点定理

本文先建立了集－集映射的一个广义择一性定理．在目标为锥凸和满足 推广了的Ｓｌａｔｅｒ约束规格的条件下，我们利用本文的择一性定理，给出了集一集映射 向量极值问题关于锥－超极小解的Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子定理和鞍点定理．

Jacobi最后乘子在二阶微分方程Lagrange结构中的应用

寻找微分方程的变分结构即Lagrange结构对于理解方程的性质非常重要。本文针对一些二阶常微分方程,通过求解它们的Jacobi最后乘子并结合方程的Lie对称,获得了这些方程的Lagrange函数,从而将其转化为某些变分问题的运动方程。此外,我们推导了这些微分方程的多个Jacobi最后乘子和多个Lagrange函数,因而证明了常见微分方程有很多个不等价的Lagrange结构。

采用结构进化策略的Lagrange乘子法优化换热网络

针对罚函数法处理有约束问题时存在的不足,采用Lagrange乘子法优化换热网络。为求解Lagrange函数方程组,根据确定性方法,提出最速下降法求解策略以及Powell法求解策略。通过极小值判断机制,保证Lagrange函数方程组的解是原换热网络目标函数值的极小值。根据实际工况,提出结构进化策略,与Lagrange乘子法相结合,实现了换热网络全局最优化。通过经典算例验证了两种求解策略的有效性、准确性以及结构进化策略的通用性。与文献结果进行对比,结果表明本算法具有较强的局部搜索能力以及全局搜索能力,能够找到更优的换热网络结构,有利于在工业生产中节约成本。

基于Lagrange乘子法的非线性规划神经网络

本文针对文献[1]中非线性规划神经网络的缺点，提出一种新的非线性规划神经网络．在文中，我们分析了网络的收敛性和稳定性，并给出其电路实现．仿真结果证明了该神经网络能有效地求解非线性规划问题．

基于扩展Lagrange乘子的Clough接触面模型及应用

双曲线接触面本构模型能比较真实地模拟堆石材料与混凝土面板间的接触关系,扩展Lagrange乘子法能比较精确地计算接触面间接触状态。在吸取Clough双曲线接触面本构关系应用于无厚度的Goodman单元和有厚度的Desai薄层单元的成功经验的基础上,将Clough双曲线接触面模型引入扩展Lagrange乘子法进行摩擦接触问题的求解。介绍了基于扩展Lagrange乘子法的序列二次规划法(SQP)提法,详细推导了在扩展Lagrange算法的非线性接触计算中引入Clough双曲线接触面本构关系的数值列式和实施步骤。数值算例和工程实例的计算结果证明该方法是成功的,能够比较真实地模拟堆石-混凝土墙(混凝土面板)之间的接触状态。

拟可微约束优化的次线性Lagrange乘子法则

约束拟可微优化的Lagrange乘子型最优性条件,往往与某些特殊对象(超梯度,方向)的选取有关,这是拟可微优化的核心问题之一.应用凸紧集与次线性函数的Minkowski对偶,利用次线性泛函产生的非线性Lagrange函数,对于具有有限个等式和不等式约束的拟可微优化,给出了一个与特殊对象选取无关的次线性的Lagrange乘子法则,推广了已有的结果.

多体系统动力学优化设计的增广Lagrange乘子法

针对多体系统的非线性受约束动态优化设计通用模型,基于连续可微目标函数和一阶、二阶灵敏度分析给出多体系统动力学优化设计的增广Lagrange乘子法。其中基于多体系统动力学方程的一阶设计灵敏度采用伴随变量方法进行计算,二阶设计灵敏度使用混合方法进行计算,在设计变量较多时具有较高的计算效率。最后对曲柄-滑块系统数值算例使用增广Lagrange乘子方法进行约束优化,通过对使用不同方法进行一阶灵敏度分析和二阶灵敏度分析所得的最优值、迭代次数及运行时间的比较,得出一阶灵敏度分析中使用变尺度方法效率较高,而使用二阶灵敏度分析可以进一步提高优化效率。

互补问题的一种新Lagrange乘子法

利用文献中给出的NCP函数,将互补问题转化为非光滑方程组的求解问题.构造了解该方程组的新的Lagrange乘子法,在函数为一致P函数的条件下,证明了算法的全局收敛性、局部超线性收敛性和二次收敛性,以及对线性互补问题的有限步终止性.数值实验表明,算法是有效的.

机械可靠性计算的Lagrange乘子法

本文基于最优化原理,提出了可靠性计算的Lagrange乘子法,该方法具有迭代步骤简单,收敛速度快,通用性强且易于在计算机上实现等优点,可用于各种分布类型的机械零部件的可靠度计算。

关于Lagrange微分中值定理的逆问题

近年来,若干文章对"Lagrange微分中值定理的逆问题"进行了讨论,但其表述均不完整,且证明也较繁琐。本文使用严格凸(严格凹)函数的性质,给出该问题一个条件较弱且表述较完整的结果,其证明也较简洁.

改进Lagrange乘子法及收敛性分析

将与不等式约束相关的乘子重新定义为原乘子的正定函数,则Karush-Kuhn-Tucker必要条件中关于不等式约束乘子的非负约束可以去掉,并能构造出直接处理不等式约束的Lagrange乘子法.分析了算法的收敛性,利用LaSalle不变集原理揭示其稳定机制,并讨论如何减弱收敛条件和扩大收敛域.

El-Nabulsi模型下非标准Lagrange函数的动力学系统的Noether定理

研究El-Nabulsi模型下基于非标准Lagrange函数的动力学系统的Noether定理.建立了基于指数Lagrange函数和Lagrange函数幂函数等两种非标准Lagrange函数的Hamilton原理,得到了系统的Euler-Lagrange方程;依据Hamilton作用量在无限小变换下的不变性,给出了Noether对称变换与准对称变换的条件,建立了动力学系统基于非标准Lagrange函数的Noether定理.文末举例说明结果的应用.

Lagrange中值定理的一个推广

利用区间序列的性质以及极限基础理论研究了微分中值定理中ξ的趋近性质,并证明了Lagrange中值定理中当ab,相互靠近时其中间值ξ→x0的渐进性质.

基于Lagrange乘子法神经网络求解弹塑性力学有限元问题

根据人工神经网络的基本优化机理,研究了基于Lagrange乘子法神经网络求解弹塑性力学有限元问题.该神经网络对弹塑性力学有限元问题模型的不等式约束直接进行处理,无需添加松弛变量,降低了网络模拟和硬件实现的复杂程度.还分析了该神经网络的收敛性和稳定性.最后对一个简单弹塑性问题进行了数值仿真,计算结果表明了该神经网络求解弹塑性力学有限元问题的可行性.

Lagrange微分中值定理的分析证明法

本文通过对Lagrange定理的分析证明,提出了微分中值定理证明中辅助函数的引进方法。