非凸二次规划的单纯形分支与对偶界算法

提出了求解目标函数是非凸二次函数约束是线性不等式的非凸二次规划问题的单纯形分支与对偶定界的全局优化算法.算法在分支定界搜索过程中,下界只需要求解利用拉格朗日对偶得到的一系列线性规划,利用这些线性规划的最优对偶解求得非凸二次规划问题的可行解.最后证明了算法的收敛性并通过一个实例说明算法的可行性.     

替代对偶方法在整数规划中的应用

总结了替代对偶方法在整数规划中的应用,分别介绍了它在线性整数规划（LIP）和非线性整数规划中的理论及应用,然后给出了用替代对偶方法来解决多约束非线性背包问题（MNKP）的算法并举例说明．     

一种线性比式和问题的对偶界方法

对一般线性比式和问题(P)提出了一种全局优化算法,此方法利用拉格朗日对偶中的弱对偶定理建立原问题(P)的线性松弛规划,运用分枝定界方法只需解一系列线性问题。从理论上证明了算法能收敛到线性比式和问题的全局最优解。数值计算结果表明提出的方法是可行的。     

线性规划的原始基线算法

线性规划的基线算法是一类求解线性规划问题新算法，它视目标函数值ν为参数，把目标函数的表达式也作为一个约束．通过对基线表的旋转运算寻找ν的最优值．介绍了基线算法的基本概念，总重介绍了原始基线算法及它的一种变形——二维搜索．     

一类模糊线性规划的新算法

提出了一种将模糊线性规划转化为常规线性规划的方法,即将目标系数是三角模糊数的线性规划转化为目标系数为L—R型模糊数的线性规划,然后转化为模糊线性多目标规划,并对其模糊线性多目标规划用了一种新的算法求解．最后通过实例说明了该算法的有效性．其运算结果表明：新算法比一般的算法迭代过程更为简洁,收敛速度更快,容易用matlab在计算机上操作．     

矩阵对策的基线算法

对线性规划的基线算法作了简要的介绍,提出了用基线算法求解矩对策的方法,这种方法操作简便,效率比单纯形法高.     

广义(F,α,ρ,d)-凸性条件下多目标分式规划问题的K-T条件及对偶

利用次线性函数和广义(F,,α,ρd)-凸性概念,讨论了多目标分式规划问题的K-T条件和对偶结果.     

广义凸性条件下一类多目标分式规划问题的最优性条件和对偶

本文在广义凸性条件下讨论了一类带扰动的多目标分式规划问题的最优性条件和对偶．将这类多目标分式规划问题转化为多目标规划问题,我们给出了原问题的最优性充分条件,并得到了弱对偶和强对偶结果．     

Zpq线性码

定义了环Zpq上线性码及其对偶码的概念,讨论了它们的生成矩阵,给出了一个Zpq上线性码为自对偶码的必要条件.     

一类二次约束二次半定规划最优性条件

在Lagrange对偶理论基础上,讨论一类二次约束二次半定规划的对偶规划及其最优性条件,并证明了原规划与对偶规划之间具有零对偶间隙,为利用最优性条件设计算法提供了一个途径。