求解一类均衡约束优化问题的交替束方法

非光滑均衡问题包括很多优化问题,例如变分不等式问题、互补问题、约束为广义方程的数学规划问题、标准的约束优化问题等等。目前求解均衡问题的算法有邻近点算法、直接搜索法、投影收缩算法、光滑化投影梯度算法等,而交替束方法是一类求解目标函数具有可分离结构的有效算法,可以看成是一类特殊的邻近点法。针对均衡约束数学规划问题中的双层规划问题,首先最为核心的思想是应用参数极小化技术将该约束优化问题转化为一序列的极小化两个凸函数和的无约束单层优化问题;然后构造两个近似的子问题,应用交替束方法交替求解,最后建立算法的收敛性分析。     

基于非精确光滑牛顿法的二次规划逆问题的研究

近年来,逆问题已成为数学规划领域中一个非常重要的研究方向.研究二次规划问题的逆问题及其求解方法具有广泛的应用价值.针对一类二次规划逆问题的决策变量数目多,为了降低问题的复杂度,将二次规划逆问题转换成决策变量相对较少的对偶问题;针对牛顿算法的运行时间长的问题,提出了求解二次规划逆问题的非精确光滑牛顿算法,该算法通过引入光滑函数将对偶问题的子问题转换成连续的无约束优化问题,提出求解二次规划逆问题的非精确光滑牛顿算法.数值实验结果表明:该方法可行有效,与牛顿法相比,速率高、运行时间短.     

二次规划子问题的一种非精确光滑牛顿法

二次规划子问题的求解是解决规划问题的关键。针对二次规划子问题,利用最优性条件,借助光滑逼近函数将其转化为光滑方程组,结合非精确牛顿法得到一种求解二次规划子问题的非精确光滑牛顿法。一定条件下证明其全局收敛性。数值实验表明此算法对二次规划子问题有效。     

二维线性双层二阶锥规划问题的Kth-best算法（英文）

当双层规划（BLP）的下层问题存在不确定性时,运用鲁棒优化方法可转化成双层二阶锥规划问题（SOCBLP）.由于SOCBLP通常是非凸不可微问题,难以直接处理.本文将二维线性SOCBLP转化为线性BLP,并给出一些理论性质.基于这些性质,给出求解二维线性SOCBLP的一种Kth-best算法.算例表明该算法的有效性.     

关于二次双层规划全局最优解算法的研究简

本文综述了非线性双层规划问题的几种常见算法,并且主要研究了二次双层规划问题,利用最速下降法求解二次双层规划问题的全局最优解,且给出了相应的例子,最后,分析了双层规划研究的发展趋势。     

关于二次双层规划全局最优解算法的研究

本文综述了非线性双层规划问题的几种常见算法,并且主要研究了二次双层规划问题,利用最速下降法求解二次双层规划问题的全局最优解,且给出了相应的例子,最后,分析了双层规划研究的发展趋势。     

一种求解约束非线性方程组的非精确Levenberg-Marquardt算法

利用绝对值函数的光滑函数将约束非线性方程组转化为一个光滑方程组,用非精确Levenberg-Mar-quardt方法求解该光滑方程组,得到一种求解约束非线性方程组的非精确Levenberg-Marquardt算法,证明该算法具有全局收敛性,并给出数值实验.     

一类非光滑广义凸函数的数值解法

讨论一类非光滑广义凸函数（即：一个可微严格拟凸函数加上一个凸函数）的全局优化算法问题.通过引入广义梯度,给出下降方向和终止条件,提出一种算法,并且证明了这种算法是全局收敛的.     

一类复变量优化问题的次梯度投影算法

利用CR微分理论,提出求解一类线性等式约束的复变量非光滑凸优化问题的复值次梯度投影算法（CSPM）,该算法能完全基于复域上运行。在较弱的条件下证明了算法的全局收敛性,数值实验进一步表明了CSPM的可行性和有效性,该算法尤其适合大规模优化问题的求解。     

自适应步长投影梯度算法的收敛速率分析

梯度投影法在求解约束优化问题时具有单步计算量小的优点,但其求解效率受步长规则影响较大。自适应步长梯度投影算法虽然通过改进步长规则提高了梯度投影算法的计算效率,但缺少其收敛速率的分析。基于此,从两个角度分析了当目标函数是二次函数时自适应步长投影梯度算法的收敛速率。