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基于Greenberg-Pierskalla次微分的拟凸规划的KKT类最优性条件

Karush-Kuhn-Tucker Type Optimality Conditions for Quasiconvex Programming in Terms of Greenberg-Pierskalla Subdifferentiation
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摘要 考虑目标函数和约束函数都是上半连续拟凸函数的拟凸优化问题,引入较文献(Suzuki,2021)弱的约束规范条件,刻画了该问题基于Greenberg-Pierskalla次微分的KKT类最优性条件,改进了前人的相关结论. In this paper,we introduce a weaker constraint qualification than that in reference(Suzuki,2021)and establish a Karush-Kuhn-Tucker type optimality condition for quasiconvex programming in terms of Greenberg-Pierskalla subdifferential when the objective function and the constraint functions are extended real-valued upper semi-continuous quasiconvex functions.
作者 邱丽霞 方东辉 王俊颖 QIU Lixia;FANG Donghui;WANG Junying(College of Mathematics and Statistics,Jishou University,Jishou 416000)
出处 《系统科学与数学》 北大核心 2025年第2期554-562,共9页 Journal of Systems Science and Mathematical Sciences
基金 国家自然科学基金(12261037,11861033) 湖南省自然科学基金(2024JJ7396)资助课题。
关键词 拟凸优化问题 约束规范条件 最优性条件 Greenberg-Pierskalla次微分 Quasiconvex optimization problem constraint qualification optimality condition Greenberg-Pierskalla subdifferential
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