一类非凸集值优化问题的对偶定理

对偶理论是数学规划研究领域的重点问题之一,通对偶模型可以实现一个最小化问题与一个最大化问题之间的相互转化.本文的目的是建立一类非凸约束集值优化问题的对偶理论,在逼近多值函数定义的不变凸性假设下,研究了原集值优化问题的Mond-Weir型和Wolfe型对偶问题.利用分析的方法,本文得到了两种对偶模型下关于弱极小元的弱对偶定理,强对偶定理和逆对偶定理.这些对偶定理揭示了原问题与所讨论的Mond-Weir型和Wolfe型对偶问题之间存在着明确的对偶关系.本文所得结果丰富和深化了集值优化理论及其应用的研究内容.     

近似锥-次类凸集值优化问题严有效解的广义鞍点刻画

本文研究集值优化问题严有效解的广义鞍点刻画问题。利用广义鞍点的性质和凸集分离定理,得到了广义鞍点的一个集分离性质,并且在近似锥-次类凸假设下建立了集值优化问题严有效解为广义鞍点的充分条件和必要条件。     

集值函数逼近的Korovkin型定理

得到了在自反空间中的连续集值函数逼近的Ｋｏｒｏｖｋｉｎ型逼近定理。     

可导集值向量优化的最优性条件

本文研究了集值优化问题的最优性条件.引入了集值映射Clark切导数的概念,利用Clark切导数,给出了集值优化弱有效解的一个最优性必要条件.建立了集值映射伪凸和拟凸的概念,并获得了弱有效解的两个最优性充分条件.     

集值函数关于实值单调非减函数的集值Riemann-Stieltjes积分

本文首先建立了集值函数关于实值单调非减函数的集值Riemann-Stieltjes积分,然后讨论了集值Riemann-Stieltjes积分的性质,给出了集值Riemann-Stieltjes可积的充要条件,最后引入集值Riemann-Stieltjes随机积分。     

集值优化问题严有效意义下的鞍点与对偶

本文研究集值优化问题在严有效意义下的鞍点理论及对偶理论。首先,给出集值优化问题在严有效意义下鞍点的一个等价命题和鞍点定理。其次,在某种凸性假设下,研究严有效意义下鞍点最优性条件、弱对偶性、强对偶性、逆对偶性。     

广义锥次似凸集值映射向量优化的Benson真有效性

研究一类广义锥次似凸集值映射向量优化问题,首先建立一个择一定理,然后,讨论了标量下关于此类问题的Benson真有效性的一些性质。     

参数规划最优值函数的B-预不变凸凹性

本文利用点到集映射图的概念,提出了一种新的不变凸(凹)点到集映射的概念,讨论了参数规划问题最优值函数的B-预不变凸凹性,研究了最优值函数的B-预不变凹性与其最优解集映射的不变凸性之间的关系,得到了若干新的结论,所得结果包含并推广了已有文献中的相关研究结果。     

集合函数多目标规划的二阶最优性条件

在给出了集合函数多目标规划的一阶最优性条件的基础上,进一步给出了集合函数多目标规划问题弱有效解的二阶充分条件和强有效解的二阶充分条件以及局部弱有效解的二阶充分条件。     

复多值函数动力系统的广义M-J分形图

在研究一般复幂函数f(z)=z^α iβ C的动力系统分形图的结构时,针对在其构造其动力系统分形图时,无法确定其符合Mandelbrot集定义的迭代初始点Z。而无法得到严格意义下的Mandelbrot集分形图的问题,提出一种研究动力系统性质的方法,即构造由这些多值函数各分枝组成的随机复迭代动力系统的广义Mandelbrot集与广义Julia集。     

关于集值映象方程的正解问题

本文用某种同伦方法,借助于一些适当的变换,讨论了有序的局部凸拓扑线性空间中集值凝聚映象方程的正解问题。     

关于多值凝聚映像方程的正解及其应用

用fp-同伦方法,在特定的边界条件下,研究集值凝聚映像方程的正解。     

Properly efficient solutions for vectorial norm approximation

In the present paper a general vectorial best approximation problem using vectorial norms with respect to properly efficient solutions is considered. Necessary and sufficient optimality conditions for such solutions are derived. This is done on base of scalarization and studying a corresponding dual problem to the scalar optimization problem. Also optimality conditions in subdifferential form are formulated. For the necessity of the optimality conditions especially convexity assumptions are essential. But under only very weak supposition these conditions are sufficient.     

一类不可微广义凸多目标规划的最优性条件和对偶

本文研究带不等式约束的不可微多目标规划问题,引入了广义d-I型一致不变凸函数的概念,证明了Pareto有效解和Pareto弱有效解的Karush-Kuhn-Tucker型充分条件.构造出了混合对偶模型,并证明了相应的对偶定理.     

线性空间中一类向量优化问题的最优性条件

在序线性空间中,引入(u,0_2;Y_ )-广义次似凸映射,建立了此映射下的一个择一定理。利用此定理,得到了带广义不等式约束的向量优化问题的最优性必要条件和充分条件。     

On the equivalence of optimality criterion and sequential approximate optimization methods in the classical topology layout problem

We study the ‘classical’ topology optimization problem, in which minimum compliance is sought, subject to linear constraints. Using a dual statement, we propose two separable and strictly convex subproblems for use in sequential approximate optimization (SAO) algorithms. Respectively, the subproblems use reciprocal and exponential intermediate variables in approximating the non‐linear compliance objective function. Any number of linear constraints (or linearly approximated constraints) are provided for. The relationships between the primal variables and the dual variables are found in analytical form. For the special case when only a single linear constraint on volume is present, we note that application of the ever‐popular optimality criterion (OC) method to the topology optimization problem, combined with arbitrary values for the heuristic numerical damping factor η proposed by Bendsøe, results in an updating scheme for the design variables that is identical to the application of a rudimentary dual SAO algorithm, in which the subproblems are based on exponential intermediate variables. What is more, we show that the popular choice for the damping factor η=0.5 is identical to the use of SAO with reciprocal intervening variables. Finally, computational experiments reveal that subproblems based on exponential intervening variables result in improved efficiency and accuracy, when compared to SAO subproblems based on reciprocal intermediate variables (and hence, the heuristic topology OC method hitherto used). This is attributed to the fact that a different exponent is computed for each design variable in the two‐point exponential approximation we have used, using gradient information at the previously visited point. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.