S-次可微下多目标优化问题的最优性条件

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本文系统地研究了非光滑多目标优化问题的最优性条件,首先利用集合的局部锥逼近,定义了一般非光滑函数的S-方向导数和S-次微分,并建立了关于支撑函数的择一性定理,利用这一定理证明了S-次可微条件下的多目标优化问题弱有效解的必要条件。然后再利用S-次可微条件下所定义的各类广义凸函数,建立了多目标优化问题有效解和弱有效解的充分条件。最后给出两类对偶问题及对偶定理。 本文的具体安排如下: 在第一章,简单介绍了有关多目标优化的研究现状。 在第二章,引入了局部锥逼近的概念,并致力于将其应用到多目标优化中,首先利用局部锥逼近将向量值函数的方向导数与次微分进行推广,然后建立了关于支持函数的择一性定理,并利用该定律证明了S-次可微条件下的多目标优化问题弱有效解的必要最优性条件。 在第三章,首先,利用局部锥逼近研究不变凸性,定义了若干种广义凸函数,并讨论了它们之间的关系。然后,在广义不变凸性的假设之下,给出了多目标优化问题的充分最优性条件。 第四章在广义不变凸性下,给出了多目标优化问题的两类对偶问题,并建立了相应的对偶定理。
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