Решение некоторых оптимизационных задач с квадратичными ограничениями

Рассматриваются две оптимизационные задачи на пересечении конечного числа шаров в пространстве Rⁿ. Получены достаточные условия сведения первой задачи к специальной задаче выпуклого программирования. Приводится случай, когда достаточные условия не выполняются. Вторая задача сводится к минимизации кв...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2008
Main Author: Ненахов, Э.И.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2008
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/12702
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Решение некоторых оптимизационных задач с квадратичными ограничениями / Э.И. Ненахов // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2008. — № 7. — С. 80-87. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Рассматриваются две оптимизационные задачи на пересечении конечного числа шаров в пространстве Rⁿ. Получены достаточные условия сведения первой задачи к специальной задаче выпуклого программирования. Приводится случай, когда достаточные условия не выполняются. Вторая задача сводится к минимизации квадратичной выпуклой функции на единичном симплексе. Розглянуто дві оптимізаційні задачі на перетині кінцевого числа куль в Rⁿ. Отримані достатні умови зведення першої задачі до спеціальної задачі опуклого програмування. Описано випадок, коли достатні умови не виконуються. Друга задача зводиться до мінімізації квадратичної опуклої функції на одиничному симплексі. The two optimization problems on a set, determined by the intersection of a finite collection of balls in Rⁿ is considered. Sufficient conditions of reducing a first problem to special convex programming problem are formulated. A case with violation of the sufficient conditions is proposed. A second problem can be reduced to minimizing a convex quadratic function over the unit simplex.
ISSN:XXXX-0013