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锥约束优化:最优性理论与增广Lagrange方法 本书特色
张立卫编*的这本《锥约束优化－－*优性理论 与增广lagrange方法》系统介绍锥约束优化的*优性 理论与增广lagrange方法，主要内容包括变分分析的 相关基础、约束集合的切锥与二阶切集、对偶理论、 非线性锥约束优化的一阶*优性条件和二阶*优性条 件、三类重要的锥约束优化的*优性条件、凸规划的 内点算法以及非凸半定规划的增广lagrange方法的收 敛速度估计等。
本书可以作为非线性优化专业高年级大学生和研 究生的教材，也可供从事相关研究的科研人员参考。
锥约束优化:最优性理论与增广Lagrange方法 目录
《运筹与管理科学丛书》序前言第1章 变分分析基础 1.1 凸分析基础 1.2 集值映射的极限 1.3 方向导数 1.4 集合的切锥与二阶切集 1.5 度量正则性 1.6 半光滑映射第2章 约束集合的切锥与二阶切集 2.1 凸函数水平集的切锥 2.2 φ：=g-1(k)的切锥 2.3 约束规范条件 2.4 凸函数水平集的二阶切集 2.5 φ：=g-1(k)的二阶切集 2.6 负卦限锥的切锥与二阶切集 2.7 半负定矩阵锥的切锥与二阶切集 2.8 二阶锥的切锥与二阶切集第3章 对偶理论 3.1 共轭对偶性 3.2 lagrange对偶性 3.3 对偶理论的应用第4章 *优性条件 4.1 约束优化模型 4.2 一阶*优性条件 4.3 广义lagrange乘子 4.4 ekeland变分原理 4.5 二阶必要性条件的一般形式 4.6 二阶充分性条件的一般形式 4.7 “无间隙”二阶*优性条件第5章 三类约束优化的*优性条件 5.1 nlp问题的*优性条件 5.2 sdp问题的*优性条件 5.3 sop问题的*优性条件第6章 凸优化内点算法 6.1 自协调函数 6.2 自协调障碍函数 6.3 路径跟踪方法第7章 增广lagrange函数方法 7.1 非线性规划的惩罚与障碍函数方法 7.2 非线性规划的增广lagrange函数方法 7.3 半定规划的增广lagrange方法参考文献《运筹与管理科学丛书》已出版书目
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