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严格凸优化问题在理论上已证明有唯一的全局最优解，并且可应用快速的多项式时间算法和软件求解这一全局最优解。所有的优化问题都体现出凸性，故优化问题的分水岭不是线性与非线性，而是凸性与非凸性。本文叙述了广义凸性下部分研究成果，广义凸函数是凸函数的弱化及推广，它与函数数的作用一样，当目标函数或约束奈件是具备某些广义凸性，即拟凸，伪凸，似不变凸等等件时，也能获得多目标规划的最优有效解，相应地也可得到弱对偶和强对偶的一些结果。