Lagrange对偶相关论文
半无限规划是指约束个数无限或约束条件无限的优化问题,而在现实生活中,往往存在由于数据的缺失,波动等因素引起的决策变量的不确......
学位
本文针对具有单个等式和上下界约束的二次规划问题提出了一个新算法.主要是建立了问题关于该等式约束的Lagrange对偶问题,其是一个......
会议
利用较多锥的内部和闭包, 引进多目标规划问题的严格强较多有效解等概念. 根据它们的表示定理, 建立各类较多有效解的最优性条件, ......
在金融、债券和股票等投资领域中,投资组合优化模型常被用来为投资人提供决策方案,衡量投资风险.然而在实际问题中,投资收益率受多......
本文主要研究带概率约的二次规划问题,该问题是一类具有挑战性的随机规划问题。本文首先利用p-有效点概念及基本性质分析概率约束......
本文主要研究分式优化问题及带复合函数的分式优化问题的Lagrange对偶.本文共分为五章.第一章主要介绍分式优化问题及带复合函数的......
分布鲁棒优化问题(Distributionally Robust Optimization Problems)是建立在考虑最坏情况下进行优化的所谓鲁棒优化问题(Robust O......
对全局收敛移动渐近线法构造的子问题进行了深入研究。基于子问题的凸性、可分性和保守性,应用Lagrange对偶方法求解子问题,给出了......
该文利用非线性分析的方法讨论了向量最优化理论的一系列基本问题,其主要结果如下:1.向量最优化问题的非线性择一定理,给出了一个......
最优性条件和对偶理论在最优化理论及算法的研究中具有十分重要的作用，许多关于最优化的论文和著作对于最优性条件和对偶理论都进行......
本文讨论集值优化理论的若干问题。在线性空间中引入近次似凸集值映射概念，获得了它的一些重要性质。在此假设下，运用线性空间中的凸......
本文主要讨论在局部凸Hausdorff拓扑向量空间和序线性空间上的最优化问题。
全文共分为四章,第一章给出了本文的背景和主要研......
本文将考虑一类均值方差分布鲁棒优化模型，其中的分布集合由随机变量一阶和二阶矩的上界定义.利用Lagrange对偶定理，我们证明这类分......
对于投资组合的优化问题,当目标函数和约束条件中具有不确定性时,应用Burg entropy-散度(BE-散度)理论、测度转化、对偶理论等将这......
根据凸函数的性质,讨论一般凸规划的Lagrange对偶、Subgradient对偶和Wolfe对偶等三种不同对偶形式之间的关系,给出它们之间等价性......
设计了求解稀疏优化模型的加速线性Bregman算法,该稀疏优化模型可以理解成基追踪模型的一个近似。设计的加速算法主要基于Lagrange......
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拉格朗日（Lagrange）对偶是最优化方法中的重要理论。通过扩展Ad Hoc网络的效用最大化模型，分别对其“联合拥塞控制和随机接入”及“联......
基于一类非线性Lagrange函数提出不等式约束优化问题的一类对偶问题，证明了在Jacobian惟一条件下，对偶问题的最优解处二阶充分性条件......
本文利用数学规划中的Ｌａｇｒａｎｇｅ对偶及Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子理论，并根据最优控制与数学规划的关系，给出了连续最优控制问题的有别于一般方法的解法－非线性规划的......
目前对二阶锥规划算法的研究是数学规划领域的研究热点之一，在这方面的研究成果初具规模。文中着重研究两方面问题：一是详细推导二阶......
利用目标函数值和近似次梯度，构建了非光滑无约束优化问题目标函数的一个下近似模型，通过对该近似模型取极小寻找下一个可能使目标函......
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......
最优化理论,特别是约束优化问题的Lagrange对偶理论是《最优化方法》课程的重要内容,也是难点内容。对此,我们从约束优化问题的最......
期刊
讨论了非凸无限维规划的弱有效解．其结果主要如下：广义次类凸与近次类凸条件下的Gordan择一定理；广义弱鞍点定理与Lagrange对偶；几种解......
主要研究含矩阵函数半定约束和向量函数等式约束以及多个目标函数的多目标半定规划的对偶和鞍点问题.首先在似凸条件下建立了一个......
首先利用Lagrange对偶 ,将球约束凸二次规划问题转化为无约束优化问题 ,然后运用单纯形法求解无约束优化问题 ,从而获得原问题的最......
最优化理论与方法广泛应用于工程、军事、商务等行业的决策中。在这些决策过程中,往往存在一些蕴含不确定因素的决策问题,数学上用......
本文研究的是基于χ~2-散度度量的一类具有线性形式的分布稳健优化问题的求解方法.研究的模型如下:(?)其中,(?)本文是根据χ~2-散......
学位
本文通过辅助规划和Lagrange对偶,把带等式和不等式约束的极大极小问题转化为带线性约束的凸规划问题,给出了一个信赖域方法,并证......
鲁棒优化作为一类特殊的优化问题,一直以来都是人们研究的热点问题,它在实际问题的建模过程中有很重要的应用.在许多实际问题中,决......
学位
本文在【1】的基础上，研究了一类(h，ψ)-不变凸函数的Lagrange对偶型规划，得出了一些弱和强对偶性结果。......
期刊
对一类绝对值方程问题,我们借助Lagrange对偶技术将其转化为一个连续可微的凸规划问题,然后设计了一种梯度型数值算法,并证明了算......
对于投资组合的优化问题,当目标函数和约束条件中具有不确定性时,应用Burgentropy-散度(BE-散度)理论、测度转化、对偶理论等将这......
本文讨论的是带有CVaR投资组合的分布鲁棒优化模型,该鲁棒优化模型的分布集合是由随机变量的一阶矩和二阶矩的上界来确定的.运用La......
支持向量机是由Vapnik等人提出的一种基于统计学习理论的新型机器学习算法,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,并广泛用于......
在许多实际问题中经常通过优化模型来指导决策.在这些模型中,存在着需要指定或估计的参数.而这些参数作为随机变量要限制在一个分......
通过介绍一类优化问题的原始问题和对偶问题，引入了混合逆变分不等式（简称IMVI）的三种对偶问题，即Lagrange对偶、Fenchel对偶和Fenchel......
多组变量间的极大相关问题（MCP）有重要统计应用。目前已有的求解MCP的算法都不能保证获得MCP的全局解。本文通过求解MCP的对偶问题,......
本文提出了支持向量分类的一种新方法,它和标准的支持向量分类方法不同:标准的支持向量分类方法要求每一个输入点(模式)都确切地属......
二次规划是一类重要的优化问题，它在运筹学、经济数学中有着广泛的应用，因此，对二次规划算法的研究具有重要意义。本论文着重研究了凸......
提出长株潭区域立体物流网络建构及其网络优化设计.精细化定义了模式分担率,构建了更切合实际的双准则双层规划模型.下层规划描述......
本文主要研究无约束优化问题的Fenchel对偶以及带无限不等式约束的优化问题Minimize h(x),的Lagrange对偶,其中f,h,ht,t∈T和g分别......
利用共轭函数的上图性质，引进新的约束规范条件，建立了带锥约束的分式优化问题的Lagrange对偶及Farkas引理，推广了前人的相关结论。......
利用共轭函数的上图性质,引入新的约束规范条件,等价刻画了带锥约束的复合优化问题与其Lagrange对偶问题之间的弱对偶,零对偶及强......
根据模型的低复杂性结构（如向量的稀疏性、矩阵的低秩性等）,如何高效地从病态的线性逆问题中唯一且稳健地恢复出特定的信息是当代应......
本文主要研究带无限凸不等式约束的凸复合优化问题及DC复合优化问题的Lagrange对偶.本文共分为五章.第一章主要介绍凸复合优化问题......
运用非线性规划的Lagrange对偶原理,对线性规划的弱对偶、强对偶进行了证明,并通过极小-极大对偶性Lagrange函数详细证明了线性规......
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