导读:本文包含了最优性函数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:最优,函数,条件,广义,分式,对偶,极小。
最优性函数论文文献综述
李向有,李丽,侯萍[1]（2014）在《广义I型函数的最优性条件》一文中研究指出在B-(p,r,a)不变凸函数和I型函数的基础上,定义了一类新的广义凸函数:B-(p,r,a)-I不变凸函数、B-(p,r,a)-I不变伪拟凸函数,研究了涉及此类函数的分式规划,在更弱的凸性下得到了几个最优性条件.(本文来源于《河南科学》期刊2014年12期）
叶敏[2]（2013）在《二次弱凸函数极小化问题的全局最优性充分条件》一文中研究指出利用L-次微分和L-正则锥相结合的方法,给出了二次弱凸函数极小化问题的全局最优性充分条件,所得结果改进和推广了文献[1]中的相应结果。并通过一些实值例子说明了给出的最优性充分条件是可行和有效的。(本文来源于《贵州师范大学学报(自然科学版)》期刊2013年05期）
张强[3]（2013）在《广义凸函数和最优性条件》一文中研究指出多目标规划问题的最优性条件和对偶已经发展成为优化问题中最有意义的课题之一.我们知道凸的概念在最优性条件中扮演着重要的角色.为了弱化最优化问题中对函数凸性的设定,很多广义凸的概念被提了出来.许多作者已经在这方面做了很多工作,推广了凸的概念,并提出了多种广义凸的概念.其中有基于函数是可微的情形,也有基于函数是不可微的情形.Hanson和Mond[1]给出了F-convexity的概念,Jeyakumar[2]发展了Vial[3]提出的ρ-convexity的概念,给出了ρ-invexity的概念.Preda[4]结合F-convexity和ρ-convexity的概念,推广了F-convextity的概念,提出了(F,ρ)-convexity的概念.而后Giuseppe Caristi,Massimiliano Ferrara,及Anton Stefanescu [5]发展了(F,ρ)-convexity为(φ,ρ)一invexity,这一结果被很多作者引用并得到了一些相关成果.然而,以上提到的所有概念都是定义在函数是可微的假设之下的.众所周知,用广义凸函数替换凸函数,许多可微规划的理论问题都能得到解决[6-15].但借助于广义凸的概念,相关结论在不可微的情况下却不再适用,原因在于以上的广义凸的概念要用到函数的导数(梯度).对于局部Lipschitz函数,函数可能是不可微的,但是这类函数存在类似可微函数的导数和梯度的概念.Clarke[6]研究了这类函数的微分性质,给出了Clarke广义方向导数和Clarke广义梯度的概念,并且指出局部Lipschitz函数的广义梯度是凸的,这为研究优化问题开辟了一个广阔的天地.Zheng XJ和Cheng L[16]给出了函数不可微分情形下(F,ρ,θ)-d-univexity的定义.本文研究一类不可微优化问题,其中目标函数和约束函数既非可微也非凸的,并引入一类广义凸函数-(φ,ρ)-subvexormal函数,将(φ,ρ)-invexity的概念推广到了不可微的情形,并应用这一概念给出多目标规划问题的最优性条件和对偶条件.(本文来源于《吉林大学》期刊2013-04-01）
黄建明[4]（2012）在《一类(h,φ,η)-K次预不变凸函数及其在最优性问题中的应用》一文中研究指出把讨论的空间由欧氏空间推广到有序拓扑向量空间,在拓扑向量空间里讨论了一类广义(h,φ)-凸性函数及其在最优化理论中的应用.首先定义了(h,φ,η)-K次预不变凸函数,推广了(h,φ)-η预不变凸函数的概念,讨论了它的一些基本性质.然后讨论并得到了关于(h,φ,η)-K次预不变凸函数的一个择一性定理,并根据它得到了抽象空间规划(KMP)的最优性条件及约束品性.(本文来源于《商丘师范学院学报》期刊2012年09期）
臧子龙[5]（2012）在《拟可微函数优化的最优性条件》一文中研究指出给出了拟可微优化的Fritz John必要条件与Shapiro最优性必要条件的等价性质以及两个最优性充分条件(本文来源于《兰州交通大学学报》期刊2012年01期）
王彩玲,卢秀双[6]（2012）在《一类广义不变凸函数的最优性条件》一文中研究指出通过在Banach空间上定义一类新的广义不变凸函数,给出了这类函数的一些性质,并在该类广义不变凸的条件下,给出了目标函数是实值函数和向量函数的最优性必要条件及向量优化问题的充分必要条件.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2012年01期）
张永战,张庆祥[7]（2011）在《半E-预不变凸函数与多目标规划的最优性条件》一文中研究指出先对半E-预不变凸函数做了进一步研究,得到了它的几个性质及半E-严格预不变凸函数的判定定理,进而给出了半E-预不变凸函数在多目标规划问题中的最优性条件,进一步丰富了优化研究内容。(本文来源于《延安大学学报(自然科学版)》期刊2011年01期）
王文君,刘红卫[8]（2011）在《n集函数极小极大分数规划的最优性充分条件》一文中研究指出本文主要讨论了n集函数极小极大分数规划最优性问题.首先介绍了具有广义V不变凸的函数的概念,然后在这类广义凸性性质下证明n-集函数极小极大分数规划的最优性充分条件.(本文来源于《叁峡大学学报(自然科学版)》期刊2011年01期）
王文君[9]（2011）在《集函数极小极大分式规划的最优性与对偶理论》一文中研究指出极小极大分式规划是继多目标规划的评价函数法发展起来的规划,极小极大法是在对策论中经常用到的思想,即在最不利的情况下找出一个最有利的策略。集函数的多目标规划已有很多研究,分别从不同的凸性和可微性出发,研究规划的最优性充分条件和必要条件,根据不同的对偶模型,讨论了相应的强、弱和可逆对偶理论。由于多目标规划的强大的实用价值,并且多目标规划的研究成果对现代社会的经济、政治、科技乃至军事都产生过重要的影响,而极小极大分式规划又是多目标规划发展起来的分支,极小极大分式规划已经成为一个新的研究热点,因此研究集函数的极小极大分式规划有一定的理论意义。在极小极大规划中,定义域的选择是要点,定义域选择不同,则相应的理论研究也会发生变化。本文是基于测度空间里,在具有一定凸性的集函数条件下,探讨了极小极大分式规划的最优性条件和对偶性。本文首先主要给出已知集合的子集的σ代数n-折积的含义,定义了伪测度,并介绍了集函数可微和偏导的基本概念以及集函数多目标规划的最优性条件和对偶理论。其次,在给出极小极大分式规划的模型后,介绍广义V不变凸的函数的概念。然后在这类广义凸性条件下证明了集函数极小极大分式规划的一般的最优性充分条件和拉格朗日型的最优性充分条件。最后,给出极小极大分式规划的两种对偶模型,并给出相应的对偶定理的证明。从而丰富了极小极大规划的最优性和对偶理论,是对极小极大规划的理论研究的拓展。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2011-01-01）
王巧珍[10]（2010）在《具有不变广义B-凸函数的非光滑多目标规划的最优性条件和对偶性》一文中研究指出广义凸性是研究数学规划、变分学、最优化理论等学科的重要理论基础和有用工具.但是,实际问题中的大量函数都是非凸函数.近年来,为进一步讨论非光滑多目标规划中的有关优化问题,对凸性概念作了多种形式的推广.有的利用次微分,广义梯度进行讨论,有的将可微的凸函数推广到局部李普希茨函数,其中不变凸函数是一种十分重要的推广形式.本文是在前人的研究成果的基础上,沿用研究不变凸函数和B-函数的方法,在Clarke广义梯度的基础上,利用关于弧的右上导数对B-凸函数作了进一步的推广.本文提出了连通B-不变凸,连通B-不变拟凸,连通B-不变伪凸等概念,简单分析了他们的性质特点,并将这类广义连通B-凸函数应用于非光滑多目标规划问题,得到了相应的叁个充分性条件和Mond-Weir对偶性定理.从而补充和推广了前人的结果,完善了多目标规划解存在性的最优性条件及其相应的对偶性理论.最后总结全文并展望广义不变凸函数在多目标最优化问题上的发展前景.这些理论都是最优化算法的基石,为算法提供了强有力的理论基础.(本文来源于《武汉科技大学》期刊2010-11-03）
最优性函数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用L-次微分和L-正则锥相结合的方法,给出了二次弱凸函数极小化问题的全局最优性充分条件,所得结果改进和推广了文献[1]中的相应结果。并通过一些实值例子说明了给出的最优性充分条件是可行和有效的。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最优性函数论文参考文献
[1].李向有,李丽,侯萍.广义I型函数的最优性条件[J].河南科学.2014
[2].叶敏.二次弱凸函数极小化问题的全局最优性充分条件[J].贵州师范大学学报(自然科学版).2013
[3].张强.广义凸函数和最优性条件[D].吉林大学.2013
[4].黄建明.一类(h,φ,η)-K次预不变凸函数及其在最优性问题中的应用[J].商丘师范学院学报.2012
[5].臧子龙.拟可微函数优化的最优性条件[J].兰州交通大学学报.2012
[6].王彩玲,卢秀双.一类广义不变凸函数的最优性条件[J].吉林大学学报(理学版).2012
[7].张永战,张庆祥.半E-预不变凸函数与多目标规划的最优性条件[J].延安大学学报(自然科学版).2011
[8].王文君,刘红卫.n集函数极小极大分数规划的最优性充分条件[J].叁峡大学学报(自然科学版).2011
[9].王文君.集函数极小极大分式规划的最优性与对偶理论[D].西安电子科技大学.2011
[10].王巧珍.具有不变广义B-凸函数的非光滑多目标规划的最优性条件和对偶性[D].武汉科技大学.2010
论文知识图
