【摘 要】
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本文在凸性假设条件下,主要研究求解乐观半向量双层规划的算法问题.由于半向量双层规划问题的下层是多目标优化问题,难以求得绝对最优解,因此,希望下层决策者之间能达到均衡,同时使得在最不利的情况下能得到相对满意的解.为此,本文提出了一种求解乐观半向量双层规划（上层为单目标,下层为多目标规划）问题的混合算法.在原有标量化方法的基础上,基于多目标规划的极小-极大法,为下层增加一个目标,将其转化为下层为二目标
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本文在凸性假设条件下,主要研究求解乐观半向量双层规划的算法问题.由于半向量双层规划问题的下层是多目标优化问题,难以求得绝对最优解,因此,希望下层决策者之间能达到均衡,同时使得在最不利的情况下能得到相对满意的解.为此,本文提出了一种求解乐观半向量双层规划（上层为单目标,下层为多目标规划）问题的混合算法.在原有标量化方法的基础上,基于多目标规划的极小-极大法,为下层增加一个目标,将其转化为下层为二目标参数规划的双层规划问题,再标量化为通常的单目标双层规划问题.最后利用KKT条件,将其转化为MPEC问题进行求解.通过数值实验,表明了所构造的混合算法对于求解该类半向量双层规划问题是可行的.
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