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1、一类反凸规划算法的收敛性
2、线性约束凸规划问题的仿尺度算法
3、求解凸规划问题的一种拟牛顿算法
4、求解线性约束凸规划的势下降内点算法
5、最后研究了广义集值变分包含问题与非凸规划之间的关系。
6、五是研究了凸规划包括线性规划和凸二次规划的参数控制算法及其收敛性。
7、最后，还证明了得到的凹规划和反凸规划的全局最优解就是原问题的近似全局最优解。
8、结果基于问题自身的结构特点和射影方法，提出了求解一类线性约束非线性凸规划的两个神经网络模型。
9、摘要利用同伦内点算法求解多目标非凸规划在拟锥条件下的最小弱有效解，并证明了算法的大范围收敛性。
10、利用次微分的概念给出了一种非光滑凸规划割平面的构造技巧，找到了半定规划可行域的一个支撑超平面，从而给出了求解半定规划的一种割平面算法
