正则弱Lipschitz函数的广义次梯度及其应用

给出了正则弱Lipschitz函数的定义 ,且针对这种函数定义了一种次梯度 ,并将它应用在非光滑分析中 研究表明 。

一类广义梯度及其在最优化中的应用

定义了一类D正则弱Lipschitz函数,给出了新的广义梯度.与已往的广义梯度作了比较,并得出若干性质;利用所定义的广义梯度于带不等式约束的非线性规划,分别得到了最优性必要条件和充分条件.

一类非光滑规划的最优性充分条件与Wolfe型对偶

研究仅含不等式约束的非光滑规划 (NP) minf(x) s.t.gi(x)≤ 0 ,x∈Rn,i=1 ,2 ,…… ,m其中 f是D正则弱L函数 ,gi是正则弱L函数 ,在D - (F ,ρ)凸性与 (F ,ρ)凸性下给出解的最优性充分条件 ,且讨论了规划 (NP)的Wolfe型对偶 ,得到了弱对偶定理、强对偶定理及严格逆对偶定理。