1) nonlinear fractional programming
非线性分式规划
1.
In this paper,a class of new generalized invexity concept is defined on basis of[1],and then Mond-Weir duality theorems with the weakduality theorems,strong duality theorem and converse duality theorem are proved under this new generalized invexity condition for a classof nonconvex nonlinear fractional programming.
本文对不变凸函数概念推广,引入了一类更为广泛的广义不变凸性概念,并证明了在该类新广义不变凸性条件下,一类非凸非线性分式规划的Mond-Weir对偶的弱对偶、强对偶和逆对偶定理。
2.
And then some optimal sufficient conditions are proved under these new generalized invexity sufficient conditions for a class of nonconvex nonlinear fractional programming.
引入了广义不变凸、广义不变伪凸和广义不变拟凸等几类新的广义不变凸函数概念,使凸函数得到更广泛的推广,并由此进一步给出并证明了在这些新广义不变凸性条件下,一类非凸非线性分式规划的一些最优性充分条件。
2) nonlinear fractional semi-infinte programming
非线性分式半无限规划
1.
, unified F_b-convex,unified F_b-pseudo convex,unified F_b-quasi convex functions),and then some optimality sufficient conditions for a class of nonlinear fractional semi-infinte programming are proved under these smooth nonconvex functions.
将一致 Fb-凸、一致 Fb-伪凸和一致 Fb-拟凸等几类非光滑非凸函数的概念改为在可微时的特殊情形 ,得到了一致 ( F,ψ,b) -凸、一致 ( F,ψ,b) -伪凸和一致 ( F,ψ,b) -拟凸等几类特殊的可微的非凸函数概念 ,并证明了在这些可微的非凸函数条件下 ,一类非线性分式半无限规划的一些最优性条件 。
3) linear fractional programming
线性分式规划
1.
An interactive linear fractional programming algorithm is presented to solve multiple attribute decision problems based on the assumption that the decision-maker has a linear utility function.
基于决策者的线性效用函数提出了一种求解多属性决策问题的交互线性分式规划算法。
2.
In this paper, the authors present an algorithm to handle linear fractional programming in the general form directly, which need not transform the constraints of the problem into the stan dard form.
本文提出一个直接处理一般形式线性分式规划的算法而不需要把问题的约束条件转化为标准形式。
3.
In this paper, a numerical example of linear fractional programming (LFP) has beenconstructed in which a finite sequence of degenerate bases obtained by the LFP’s primalsimplex algorithm in referenes [1] and [2] may yield basis cycling and hence no opti-mum solution could be got.
本文用一个数值例子说明用[1] 和[2] 中的原始单纯形算法求解退化的线性分式规划(LFP) 可能会出现基循环,从而得不到最优解。
4) the parametric linear fractional programming problems
分式线性规划
5) non-linear 0-1 fractional integer programming
非线性0-1分式整数规划
6) non-linear programming
非线性规划
1.
Solution of non-linear programming model in analysis of heat exchanger network;
换热网络分析中非线性规划模型的求解
2.
Research on convex polyhedron collision detection algorithm based on non-linear programming;
基于非线性规划的凸多面体间碰撞检测算法
3.
The realization of a non-linear programming question using Java;
利用Java实现一个非线性规划问题
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。 |
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