1) convexification
[,kɔnveksifi'keiʃən]
凸化
1.
A new method of convexification and concavification for one class of programming problems;
一类数学规划问题的新的凸化和凹化方法
2.
Secondly,several convexification and con- cavification transformations for the constrained problem with strictly monotone constraint functions are proposed according to the transformed problem with single constraint,then this constrained programming problem can be converted into a concave minimization or a reverse convex programming problem.
首先将一个具有多个约束的规划问题转化为一个只有一个约束的规划问题,然后通过利用这个单约束的规划问题,对原来的多约束规划问题提出了一些凸化、凹化的方法,这样这些多约束的规划问题可以被转化为一些凹规划、反凸规划问题。
3.
This paper proposes a new convexification or concavification transformation method to convert a monotone function into a convex or concave function.
本文对严格单调函数提出一种新的凸化、凹化方法,进而将单调优化问题转化为等价的凹极小问题或反凸规划或标准D。
2) LMI convex optimization
LMI凸优化
3) convex optimization
凸优化
1.
Computation of viability for a class of switched linear systems based on convex optimization;
基于凸优化的一类切换线性系统的生存域计算
2.
Adaptive layered multicasting based on convex optimization and genetic algorithm;
基于凸优化和遗传算法的分层多播自适应优化
3.
A New Tool in Solving Control Theory Problems:LMI Convex Optimization method;
一种求解控制理论问题的新工具:LMI凸优化方法
5) non-convex optimization
非凸优化
1.
Up to now,the theory and algorithms of interior point methods for solving the non-convex optimization problem have not been well studied.
目前同伦内点算法用于求解非凸优化问题的理论与算法尚未完善,本文主要总结求解非凸优化问题的同伦内点法相关研究成果,并指出求解非凸优化的同伦内点算法有待于进一步深入研究的主要问题。
6) convex optimization
凸最优化
1.
This paper presents a class of trust region algorithm for nonsmooth convex optimization:(I)min f(x),x∈R~n.
本文利用非光滑凸分析基本理论,对无约束非光滑凸最优化问题(I)min f(x),x∈R~n,提出了一类信赖域算法,在一定条件下证明了算法的全局收敛性,并指出了利用次梯度聚集方法实现算法的途径。
补充资料：凸凸
1.高出貌。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条