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一类悲观二层规划问题的一阶必要最优性条件
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作者 刘兵兵 郝庆一 《山东大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期44-50,共7页
在Hilbert空间中,考虑上层约束为有限个不等式,下层为锥约束的一类悲观二层规划问题。首先利用上层问题的极大化最优值函数和下层问题的极小化最优值函数将原问题化为单层约束优化问题,在适当的假设条件下,结合上层极大化最优值函数的... 在Hilbert空间中,考虑上层约束为有限个不等式,下层为锥约束的一类悲观二层规划问题。首先利用上层问题的极大化最优值函数和下层问题的极小化最优值函数将原问题化为单层约束优化问题,在适当的假设条件下,结合上层极大化最优值函数的次微分估计和下层极小化最优值函数方向导数上下界的性质得到了原问题一阶必要最优性条件的详细刻画。 展开更多
关键词 悲观二层规划问题 一阶必要最优性条件 robinson约束规范 最优值函数方法 方向导数 约束非退化条件
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Hilbert空间中的一类双层规划问题的一阶与二阶最优性条件
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作者 王韵 张立卫 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2008年第3期90-102,共13页
本文考虑Hilbert空间中的,上层为有限个不等式约束,下层是一锥约束参数规划的双层规划问题的最优性条件.首先,利用下层问题最优值函数的方向导数的上下界的性质给出一阶最优性条件.之后,在使下层问题的最优值函数是二阶方向可微的条件下... 本文考虑Hilbert空间中的,上层为有限个不等式约束,下层是一锥约束参数规划的双层规划问题的最优性条件.首先,利用下层问题最优值函数的方向导数的上下界的性质给出一阶最优性条件.之后,在使下层问题的最优值函数是二阶方向可微的条件下,证明了二阶必要性条件. 展开更多
关键词 运筹学 双层规划 一阶最优性条件 二阶最优性条件 robinson约束规范 约束非退化条件 最优值函数 方向导数
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核范数函数的广义变分不等式问题的稳定性
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作者 赵亚莉 张语乐 张立卫 《中国科学:数学》 CSCD 北大核心 2022年第1期85-104,共20页
本文主要研究凸函数为线性矩阵映射核范数的广义变分不等式(generalized variational inequality,GVI)问题的稳定性,提出GVI问题的严格Robinson约束规范和二阶充分最优性条件,并证明它们是KKT(Karush-Kuhn-Tucker)映射逆映射孤立平稳性... 本文主要研究凸函数为线性矩阵映射核范数的广义变分不等式(generalized variational inequality,GVI)问题的稳定性,提出GVI问题的严格Robinson约束规范和二阶充分最优性条件,并证明它们是KKT(Karush-Kuhn-Tucker)映射逆映射孤立平稳性的充分条件;还给出GVI问题的约束非退化条件和强二阶充分最优性条件,并证明它们是KKT系统强正则性的充分条件. 展开更多
关键词 广义变分不等式 核矩阵范数 稳定性 孤立平稳性 强正则性 严格robinson约束规范
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A COMPLETE CHARACTERIZATION OF THE ROBUST ISOLATED CALMNESS OF NUCLEAR NORM REGULARIZED CONVEX OPTIMIZATION PROBLEMS 被引量:1
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作者 Ying Cui Defeng Sun 《Journal of Computational Mathematics》 SCIE CSCD 2018年第3期441-458,共18页
In this paper, we provide a complete characterization of the robust isolated calmness of the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) solution mapping for convex constrained optimization problems regularized by the nuclear norm fun... In this paper, we provide a complete characterization of the robust isolated calmness of the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) solution mapping for convex constrained optimization problems regularized by the nuclear norm function. This study is motivated by the recent work in [8], where the authors show that under the Robinson constraint qualification at a local optimal solution, the KKT solution mapping for a wide class of conic programming problems is robustly isolated calm if and only if both the second order sufficient condition (SOSC) and the strict Robinson constraint qualification (SRCQ) are satisfied. Based on the variational properties of the nuclear norm function and its conjugate, we establish the equivalence between the primal/dual SOSC and the dual/primal SRCQ. The derived results lead to several equivalent characterizations of the robust isolated calmness of the KKT solution mapping and add insights to the existing literature on the stability of nuclear norm regularized convex optimization problems. 展开更多
关键词 Robust isolated calmness Nuclear norm Second order sufficient condition Strict robinson constraint qualification
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