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纯拟凸函数的KKT型最优性条件 被引量:1

Karush-Kuhn-Tukcer Type Optimality Conditionsfor Neatly Quasiconvex Function
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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.
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)
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)。
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 optimality condition quasiconvex programming global subdifferential Greenberg-Pierskalla subdifferential sublevel set
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献8

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共引文献1

同被引文献6

引证文献1

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