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最小约束违背优化
字数: 416000
装帧: 平装
出版社: 科学出版社
作者: 戴彧虹,张立卫
出版日期: 2023-12-01
商品条码: 9787030765659
版次: 1
开本: 16开
页数: 332
出版年份: 2023
定价:
¥138
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舞蹈音乐的基础理论与应用
内容简介
本书介绍作者近年来提出的最小约束违背优化新方向和相关研究成果,主要内容包括最小约束违背线性锥优化、最小约束违背二次规划、最小约束违背非线性凸优化、一类最小约束违背极小极大优化问题、最小约束违背非凸约束规划和一般度量下的最小约束违背凸优化。
理论方面的进展包括以最小违背平移为工具,延拓了各类凸优化问题的对偶理论,证明了凸问题的可行性等价于对偶问题的有界性;建立了由Lagrange函数定义的对偶函数与由平移问题定义的很优值函数间的关系,用对偶函数刻画了平移凸优化问题的对偶问题的解集;证明了如果最小度量的平移集合非空,那么最小约束违背线性锥优化问题的对偶问题具有无界的解集,且负的最小度量的平移是这一对偶问题解集的回收方向算法方面的进展包括证明了增广Lagrange方法可以求解各种最小约束违背的凸优化问题,生成的平移序列收敛到最小度量的平移,生成的点列满足近似地用增广Lagrange函数刻画的很优性条件;对于线性规划、二次凸规划和凸的非线性规划的l1-范数最小约束违背优化问题,给出了l1-罚函数方法,建立了方法生成的平移向量序列到最小l1-范数平移的误差估计;证明了经典的罚函数方法在约束不相容时可以收敛到最小约束违背很优解;研究了非凸的最小约束违背的非线性规划问题的松弛MPCC问题的光滑函数方法,证明了由光滑函数方法生成的序列的任何聚点都是L-稳定点;对于G-范数最小约束违背凸优化问题,构造了G-增广Lagrange方法,证明了生成的平移序列收敛到最小G-范数度量的平移,生成的点列满足近似地用G-增广Lagrang函数刻画的很优性条件。
本书可以作为应用数学、计算数学、运筹学与控制论、管理科学与系统科学等相关专业的研究生以及从事很优化理论研究与应用研究的科研人员的参考书。
目录
《运筹与管理科学丛书》序
前言
符号说明
第1章问题模型与预备知识1
1.1约束非线性规划简述1
1.2最小约束违背优化的背景6
1.2.1数学建模的角度6
1.2.2算法分析的角度9
1.3最小约束违背优化模型11
1.3.1基于不可行性度量的最小约束违背优化问题11
1.3.2基于平移的最小约束违背优化问题12
1.3.3两种最小约束违背问题的等价性13
1.4本书内容介绍14
1.5预备知识18
1.5.1参数规划的很优值和很优解18
1.5.2地平锥与地平函数25
1.5.3共轭函数30
1.5.4凸函数的下卷积运算36
1.5.5凸优化的对偶理论39
1.5.6凸优化的很优性理论42
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