1) linear programing
线性规划、正则化
2) regularization/Lipschitz programming
正则化/Lipschitz规划
3) Positive nonliear programming
正项非线性规划
4) linear programming/two-level programming
线性规则/两层规划
5) Degenerate linear programming
退化线性规划
6) degeneracy in linear programming
线性规划的退化
补充资料：非线性规划
| 非线性规划 nonlinear programming 目标函数是非线性函数或约束条件不全是线性等式（不等式）的一类数学规划。在科学管理和其他领域中，很多实际问题可以归结为线性规划，但还有另一些问题属于非线性规划。由于非线性规划含有深刻的背景和丰富的内容，已发展为运筹学的重要分支，并且在最优设计、管理科学、系统控制等领域得到越来越广泛的应用。 非线性规划的研究始于1939年，是由W.卡鲁什首次进行的，40年代后期进入系统研究，1951年H.W.库恩和A.W.塔克尔提出最优化的判别条件，从而奠定了非线性规划的理论基础，后来在理论研究和实用算法方面都有很大的发展。 非线性规划求解方法可分为无约束问题和约束问题来讨论，前者实际上就是多元函数的极值问题，是后一问题的基础。无约束问题的求解方法有最速下降法、共轭梯度法、变尺度法和鲍威尔直接法等。关于约束问题情况比较复杂，因为在迭代过程中除了要使目标函数下降外，还要考虑近似解的可行性。总的原则是设法将约束问题化为无约束问题；把非线性问题化为线性问题从而使复杂问题简单化。求解方法有可行方向法、制约函数法、简约梯度法、约束变尺度法、二次规划法和约束集法等。虽然这些方法都有较好的效果，但是尚未找到可以用于解决所有非线性规划的统一算法。 |
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参考词条