检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:周雪刚[1,2]
机构地区:[1]广东金融学院应用数学系,广州510521 [2]广州大学数学与信息科学学院,广州510006
出 处:《工程数学学报》2015年第1期21-28,共8页Chinese Journal of Engineering Mathematics
基 金:中国博士后科学基金(2014M562152);广东省自然科学基金博士科研启动基金(S2013040012506)~~
摘 要:本文讨论具有二次约束与超矩形约束的非凸二次规划问题的新型全局最优性充分条件,这些新的全局最优性充分条件是利用二次函数的二次下估计函数获得的.我们首先介绍如何构造二次函数的下估计函数.然后利用在KKT点处的拉格朗日函数的凸二次下估计函数建立非凸二次规划问题的全局最优性充分条件,再利用最小特征根与二次下估计函数获得它的全局最优性充分条件.最后利用二次下估计函数建立具有二次约束的非凸二次规划问题的全局最优性充分条件.In this paper, sucient global optimality conditions are presented for nonconvex quadratic programming problems with quadratic constraints as well as hyperrectangle constr-aints. The new conditions are obtained by making use of quadratic underestimators of quadratic function. We first introduce how to construct quadratic underestimators of quadratic function. Then, by using convex quadratic underestimators of the Lagrangian function at the Karush-Kuhn-Tucker point, we establish su?cient global optimality conditions for nonconvex quadratic programming problems. And we propose su?cient global optimality conditions by utilizing the minimum eigenvalue and quadratic underestimators. Finally, by using quadratic underestima-tors, we establish the su?cient condition for nonconvex quadratic programming problems with quadratic constraints.
分 类 号:O221.2[理学—运筹学与控制论]
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