| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·半无限规划问题的起源与发展 | 第9-14页 |
| ·带扰动项的最优化算法的已有结果 | 第14-17页 |
| ·本文内容介绍 | 第17-19页 |
| 2 广义半无限极大极小规划的一阶最优性条件 | 第19-47页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·符号与定义 | 第19-21页 |
| ·非紧致集上的最优值函数 | 第21-35页 |
| ·方向导数 | 第22-29页 |
| ·方向导数的基本性质 | 第29-31页 |
| ·次微分 | 第31-35页 |
| ·广义半无限极大极小规划 | 第35-41页 |
| ·模型 | 第35-38页 |
| ·一阶最优性条件 | 第38-41页 |
| ·某些特殊规划的求解方法 | 第41-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 3 三项记忆梯度算法与带扰动项的梯度型算法 | 第47-67页 |
| ·三项记忆梯度及其投影算法 | 第47-55页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·非单调三项记忆梯度算法 | 第48-52页 |
| ·记忆梯度投影算法 | 第52-55页 |
| ·非单调线搜索下带扰动项的梯度型算法 | 第55-66页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·带扰动项的梯度型算法 | 第55-61页 |
| ·带扰动项的混合投影算法 | 第61-64页 |
| ·数值算例 | 第64-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 4 带扰动项的Fletcher-Reeves共轭梯度算法 | 第67-85页 |
| ·主方向充分下降条件下带扰动项的FR共轭梯度算法 | 第67-73页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·带扰动项的FR共轭梯度算法 | 第68-73页 |
| ·主方向下降条件下带扰动项的FR共轭梯度算法 | 第73-84页 |
| ·引言 | 第73-74页 |
| ·算法 | 第74-75页 |
| ·算法1的收敛性证明 | 第75-81页 |
| ·算法2的收敛性证明 | 第81-84页 |
| ·小结 | 第84-85页 |
| 5 带扰动项的Dai-Yuan共轭梯度算法 | 第85-93页 |
| ·引言 | 第85页 |
| ·带扰动项的DY共轭梯度算法 | 第85-91页 |
| ·数值算例 | 第91-92页 |
| ·小结 | 第92-93页 |
| 6 结论与展望 | 第93-95页 |
| ·结论 | 第93-94页 |
| ·今后研究工作的展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-102页 |
| 附录A 符号说明 | 第102-103页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第105页 |