一类带有一个反凸约束全局规划的收敛算法  

A CONVERGENT ALGORITHM FOR A CLASS OF GLOBAL OPTIMIZATION WITH A REVERSE CONVEX CONSTRAINT

作　　者：邵建峰[1] 

机构地区：[1]南京化工学院基础科学系

出　　处：《南京化工学院学报》1994年第4期34-39,共6页

摘　　要：讨论一类带有一个反凸约束的全局规划（Ｐ）：ｇｌｏｂａｌｍｉｎｆ（ｘ）＝ＣＴｘ，ｓ．ｔ．ｘ∈Ｄ＝｛ｘ｜ｈ（ｘ）≤０｝和ｇ（ｘ）≥ｏ，其中Ｃ≤Ｒｎ，ｇ（ｘ），ｈ（ｘ）是Ｒｎ上的有限凸函数。我们给出这类问题的一个外切型算法。在不需要稳定性假定的一般意义下，证明了算法有限终止于（Ｐ）的全局解，或者算法产生一个收敛到全局解的点列。In this paper, we are concerned with a class of global optimization problem (P) with a reverse convex constraint:global minf(x)=CTx, subject to x∈D={x|h(x)≤0}, g(x)≥0where C∈Rn, g(x),h (x) are convex finite functions on Rn. An outer cutting algorithm is presented,and under the general meanings, without the stability hypothesis[4], we prove that the algorithm either terminates at after finite steps or converges to the global optimal solution of the problem.

关 键 词：全局规划 反凸约束 稳定性假定 算法 

分 类 号：O221.2[理学—运筹学与控制论]