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【2h】

Duality and exact penalization via a generalized augmented Lagrangian function

机译:通过广义增强拉格朗日函数的对偶和精确惩罚

摘要

In this paper, we introduce generalized augmented Lagrangian by relaxing the convexity assumption on the usual augmenting function. Applications are given to establish strong duality and exact penalty representation for the problem of minizing an extended real valued function. More specifically, a strong duality result based on the generalized augmented Lagrangian is established, and a necessary and sufficient condition for the exact penalty representation in the framework of generalized augmented Lagrangian is obtained.
机译:在本文中,我们通过放宽通常增强函数上的凸性假设来引入广义增强拉格朗日方程。针对最小化扩展的实数值函数的问题,给出了建立强对偶性和精确惩罚表示的应用。更具体地,建立了基于广义增强拉格朗日的强对偶结果,并且获得了在广义增强拉格朗日框架内精确惩罚表示的充要条件。

著录项

  • 作者

    Huang XX; Yang XQ;

  • 作者单位
  • 年度 2005
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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