【摘 要】
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该文主要讨论了抽象空间中向量最优问题的一些理论,以及求解一般二次规划问题的一种新算法.文章分别在线性空间和线性拓扑空间中给出次似凸向量值映射的定义,在线性空间中给
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该文主要讨论了抽象空间中向量最优问题的一些理论,以及求解一般二次规划问题的一种新算法.文章分别在线性空间和线性拓扑空间中给出次似凸向量值映射的定义,在线性空间中给出(u,O<,2>;Y<,+>)-广义凸的定义,证明了这些凸性假设下相应的择一定理,然后应用择一定量分别给出了线性空间中两类广义凸规划的最优性条件,在线性拓扑空间中给出了无约束规划问题的最优性条件（结合G-导数）及Lagrange对偶定理.最后文章提出了含不等多约束的二次规划问题的一种新算法,该算法结合等式约束二次规划的降维算法,保证每次迭代点都是可行的,通过数值实验结果与精确解的比较表明了算法的有效性,整个算法程序用C++语言编制,并在微机上运行通过.
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