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利用对偶方法刻画数据不确定性优化问题的加权鲁棒最优解集。 (英语) Zbl 1462.49059号

摘要:本文的主要目的是通过一个混合型鲁棒对偶问题,获得一类凸优化问题在目标和约束条件都存在数据不确定性的情况下的加权鲁棒最优解集的特征。我们首先在确定性对应项之间建立鲁棒强对偶性,然后建立与拉格朗日乘子相关的拉格朗奇型函数的一些新性质。这些结果用于刻画这类不确定优化问题的加权鲁棒最优解集。

MSC公司:

49甲15 对偶理论(优化)
49K35型 极小极大问题的最优性条件
90C25型 凸面编程
90立方厘米 数学规划中的最优性条件和对偶性
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