3. 可微的情况(KKT条件) 考虑部分多面体约束下的凸规划问题, 其中X是凸集,g(x)=(g1(x),⋯,gr(x))′,f:X→R和gj:X→R,j=1,⋯,r是凸函数,A是m×n矩阵,而b∈Rm。 如果f(x),gj(x),j=1,⋯,r均可微,那么最优性条件可以表述为更具体的形式(KKT条件): ...
强拟不变凸函数多目标规划把多目标规划问题转化为单目标规划问题,利用强伪不变凸函数和强拟不变凸函数,得出了在K-T条件下多目标规划问题(VP)(弱)有效解存在的存在性定理,并给出了相应的证明.doi:10.3969/j.issn.1671-1785.2009.10.005王艳,WANGYan内江师范学院学报王艳.广义凸规划的最优性条件.内江师范学院学报...
该定理可以用凸函数等价条件轻松证明 一般非线性规划问题 分析: 起作用的约束为积极约束(可想想象凸集中贴着边缘) h与起作用的g线性无关,则为正则点 这很好理解,可以想象在空间中,x为了取得能取到的最优值,努力贴近约束边缘(起作用的g)的样子 KKT一阶必要条件 上述是一个基本的KKT条件,其逆(如果KKT点,则是...
广义凸规划问题的最优性条件
非光滑准不变凸规划的最优性条件与对偶定理 维普资讯 http://www.cqvip.com
黎曼流形上非线性凸规划最优性条件的研究
三、已知约束非线性优化问题(1)判断该问题是否为凸规划;(2)写出该问题的Kuhn-Tucker条件;(3)利用Kuhn-Tucker条件,求出该问题的K-T点和最优解。
最优性条件闭凸锥约束近似鞍点经典的数学规划中,在已知准确的数据下,可以建立相应的模型,利用优化方法求解.对于凸优化问题,若其约束条件中含有不确定数据,处理不确定优化问题的方法有很多,其中鲁棒优化是比较常用的办法.知道鲁棒优化问题就是约束条件满足不确定性因素下,并且使在最坏情况下目标函数的函数值最优.本文...
强拟不变凸函数多目标规划把多目标规划问题转化为单目标规划问题,利用强伪不变凸函数和强拟不变凸函数,得出了在K-T条件下多目标规划问题(VP)(弱)有效解存在的存在性定理,并给出了相应的证明.王艳重庆师范大学内江师范学院学报王艳.广义凸规划的最优性条件.内江师范学院学报.2009.30-32...