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强对偶造句

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  • 该方法根据次微分理论与半定规划的强对偶定理,通过求解对偶问题得到原始问题的最优值。
  • 依所给约束函数的不同条件来恰当划分约束集,在广义( f , )凸性下,证明了弱对偶定理、强对偶定理以及严格逆对偶定理。
  • 接着建立了含有等式约束和不等式约束的非线性多目标规划问题的wolfe型对偶和mond - weir型对偶及原问题的混合类型对偶,并获得了相应类型下的弱对偶定理和强对偶定理。
  • 鉴于此,本文的第二部分,我们仅在函数( f , ) ?凸性假设下,给出了广义分式规划的二个最优性充分条件,这些充分条件较文献中的相关的条件有更广泛的适用性;同时还给出了混合型对偶,并且在适当的条件下,给出了相应的弱对偶定理、强对偶定理,以及严格逆对偶定理。
  • 强对偶造句挺难的,這是一个万能造句的方法
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