【摘 要】
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在大系统稳态递阶优化与控制中,关联平衡法(IBM)是十分重要的方法。但有许多实际问题不能直接应用IBM。本文提出一种新的目标凸化方法——序列凸化技术(SCM),它可以对大部分
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在大系统稳态递阶优化与控制中,关联平衡法(IBM)是十分重要的方法。但有许多实际问题不能直接应用IBM。本文提出一种新的目标凸化方法——序列凸化技术(SCM),它可以对大部分不能应用IBM的问题进行凸化,使凸化后的问题可以用IBM来求解。与增广Lagrangian方法不同,SCM在凸化中保持了目标可分性,从而给分解带来很大的方便。本文证明了SCM的收敛性,给出了收敛速度的估界。并指出,对于具有凸目标(不必严格凸)的问题来说,SCM的收敛比可任意调节。更多还原
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