一类随机规划问题的近似Lagrange-Newton算法  

Approximate Lagrange-Newton Algorithms for a Class of Stochastic Programming Problems

作　　者：周长银[1] 贺国平[1] 

机构地区：[1]山东科技大学信息科学与工程学院,山东泰安271019

出　　处：《山东科技大学学报（自然科学版）》2005年第2期80-83,共4页Journal of Shandong University of Science and Technology(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10171055)

摘　　要：通过利用MonteCarlo模拟方法近似目标函数及其一(二)阶信息,给出了带有补偿的随机二次规划问题的一个近似不可行Lagrange-Newton算法,并在依概率1条件下证明了它的全局收敛性和局部超线性收敛性。By using Monte Carlo simulation-based approximate objective function and its first (second) derivative information, an infeasible approximate Lagrange-Newton algorithm is proposed for stochastic quadratic programs with recourse property. With probability one, the global convergence and local super-linear convergence of the algorithm are shown.[JP2]

关 键 词：Lagrange—Newton方法 随机二次规划 MONTE CARLO模拟 收敛性 

分 类 号：O221.5[理学—运筹学与控制论]