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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