序线性空间中(y,O_Z;U_+)-广义次似凸集值映射的最优性条件

讨论序线性空间中(y,OZ;U+)-广义次似凸集值映射的性质,且对此类映射证明了Farkas-Minkowski型择一性定理。并利用此定理,讨论了集值映射向量最优化问题的最优性条件。

(u,02)-广义次似凸映射的择一定理及其对向量优化的应用

在序线性拓扑空间中,引入(u,02)-广义次似凸映射,建立了(u,02)-广义次似凸映射的一个择一定理.最后,利用此定理,在序线性拓扑空间中得到了带广义不等式约束的向量极值问题的最优性必要条件和充分条件.

广义锥次似凸集值映射向量优化的Benson真有效性

研究一类广义锥次似凸集值映射向量优化问题,首先建立一个择一定理,然后,讨论了标量下关于此类问题的Benson真有效性的一些性质。

近似锥一次类凸集值向量优化问题强有效解的广义鞍点刻画

本文研究了近似锥一次类凸集值向量优化强有效解的广义鞍点表示问题.利用择一定理,得到了近似锥-次类凸集值优化问题强有效解为广义鞍点的充分条件和必要条件.所得结果丰富了集值优化理论,并且拓广了广义鞍点的应用.

近似锥-次类凸集值优化问题严有效解的广义鞍点刻画

本文研究集值优化问题严有效解的广义鞍点刻画问题。利用广义鞍点的性质和凸集分离定理,得到了广义鞍点的一个集分离性质,并且在近似锥-次类凸假设下建立了集值优化问题严有效解为广义鞍点的充分条件和必要条件。

次似凸、近次似凸集值映射的等价性

本文在线性拓补空间中 ,首先引进了近次似凸集值映概念 ,并获得了它的一些性质 ,最后我们给出了次似凸、近次似凸集值映射等价性的证明。

序线性空间中广义半似凸集值映射向量优化的Benson真有效性

在序线性空间中建立了广义半似凸集值映射的择一定理.利用向量闭包,引进了集值优化的Benson真有效解.在广义半似凸的假设下,获得了Benson真有效性意义下的标量化定理,Lagrangian乘子定理和鞍点定理.

广义锥凸映射的Gordan-Farkas型定理及其在优化问题中的应用

讨论几类广义锥凸映射的关系和性质 ,研究它们的Gordan Farkas型定理 ,给出它们在无穷维空间向量最优化问题中的应用 ,得到强Lagrange对偶等结果。

一类广义凸集值映射优化问题弱有效解的最优性条件

在拓扑向量空间中定义了(u,0V)-广义次似凸集值映射.在相对内部的条件下,利用凸集分离定理,建立了此映射的择一定理.利用此择一定理,获得了带广义等式和不等式约束的优化问题的弱有效解的最优性条件.

含非紧值映射广义拟-似变分包含组解的存在性

引进一类新的具有非紧值映射的广义拟-似变分包含组.使用η-近似映射技巧,证明一个新的N-步迭代算法的收敛性和解的存在性.结果改进和推广了近期一些熟知的结果.

内部锥-凸集值映射Henig有效性的Morea-Rockafellar定理

本文利用集值映射弱次梯度的Morea-Rockafellar定理,在内部(锥)-凸性假设下,得到了集值映射关于Henig有效性的Morea-Rockafellar定理.其结论为:在内部(锥)-凸条件下,两个集值映射和的Henig有效次梯度可以表示成它们Henig有效次梯度的和.

广义度量S-KKM映射的性质及其对鞍点问题的应用(英文)

引入了S为集值映射情况下的广义度量S-KKM映射和超S-γ-广义拟凸(凹)函数,建立了广义度量S-KKM映射原理和广义度量S-KKM映射与超S-γ-广义拟凸(凹)函数的关系.作为应用,获得了超凸度量空间中的新的Ky Fan极大极小不等式和鞍点定理.

广义度量S-KKM映射的性质及其对变分不等式的应用

引入了超S-γ-广义拟凸(凹)函数,建立了广义度量S-KKM映射与超S-γ-广义拟凸(凹)函数的关系.作为应用,获得了超凸度量空间中的新的KyFan极大极小不等式和鞍点定理.

Banach空间中一类新的完全广义拟似变分包含

在自反的Banach空间中引入和研究了一类新的完全广义拟似变分包含，利用J″-逼近映射给出了求此类变分包含近似解的迭代算法，并证明了所构造的迭代算法生成的迭代序列的强收敛性。

参数多目标规划的最优多值函数的广义凸性

讨论了参数多目标规划问题P(u) :minf(x ,u)s .t.x∈R(u)其最优多值函数H (u) =E[f(x ,u) |x∈R(u) ]的K—凹性、锥类凸、锥次类凸性、锥次似凸性及其它一些广义凸性性质。借助于它 ,我们可以找到一种解决二层多目标问题的方法 。

广义集值向量似变分不等式解的存在性

在新的条件下研究了一类广义集值向量似变分不等式解的存在性问题,所得结果推广了文献[3,4,8]中的相应结果。

广义凸性下多目标分式规划的鞍点及对偶

通过对文献中的择一定理作了一些修改,证明了一个引理,并利用这个引理在次似凸及广义次似凸的条件下,讨论了多目标广义分式规划的有效解,通过对其鞍点型最优性条件以及Lagrange对偶的研究,在更弱的条件下得到了相应的结果。

集值映射向量优化问题的ε-真有效解(英文)

本文讨论集值映射向量优化问题的ε－真有效解．在集值映射为广义锥－次类凸的假设下，建立了这种解的标量化定理，ε－Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子定理，ε－真鞍点定理和ε－真对偶性定理．

线性空间中集值映射向量优化问题的最优性条件与Lagrangian乘子(英文)

本文在广义次似凸性假设下，利用择一性定理，在线性空间中获得了含等式与不等式约式集值向量最优化问题的 Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ型最优性条件及 Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ乘子定理．

线性空间中集值映射向量最优化的最优性条件

李泽民建立了实线性空间中次似凸集值映射向量最优化问题的K T条件和Lagrange乘子定理。笔者首先引进了广义次似凸集值映射的概念。然后 ,在实线性空间中建立了一个广义次似凸集值映射的择一性定理。最后 ,利用择一性定理 。