纯拟凸函数的KKT型最优性条件  

Karush-Kuhn-Tukcer Type Optimality Conditionsfor Neatly Quasiconvex Function

作　　者：卢光靖 游曼雪 LU Guang-jing;YOU Man-xue(School of Mathematics&Information,China West Normal University,Nanchong Sichuan 637009,China)

机构地区：[1]西华师范大学数学与信息学院,四川南充637009

出　　处：《西华师范大学学报(自然科学版)》2025年第2期156-161,共6页Journal of China West Normal University(Natural Sciences)

基　　金：国家自然科学基金项目(12001438);西华师范大学校级科研项目(18Q059,19B043)。

摘　　要：最优性条件在优化问题中起着非常重要的作用,尤其是对优化算法的研究。但是在拟凸规划的研究中,关于不可微拟凸规划的Karush-Kuhn-Tukcer型(KKT型)最优性条件的研究比较少。文章研究了纯拟凸函数的Greenberg-Pierskalla次微分(GP次微分)和下全局次微分之间的关系,并且在此基础上基于下全局次微分和GP次微分刻画了一些纯拟凸函数的KKT型最优性条件。Optimality conditions play a very important role in optimization problems,especially for optimization algorithms.However,in the study of quasiconvex programming,there is little research on the Karush-Kuhn-Tukcer type(KKT type)optimality conditions for non-differentiable quasiconvex programming.In this paper,we study the relationship between Greenberg-Pierskalla subdifferential(GP subdifferential)and lower global subdifferential of neatly quasiconvex function,and characterize some KKT type optimality conditions for neatly quasiconvex function based on lower global subdifferential and GP subdifferential.

关 键 词：最优性条件 拟凸规划 全局次微分 Greenberg-Pierskalla次微分 下水平集 

分 类 号：O224[理学—运筹学与控制论]