摘要：在不限制暂时性及永久性价格影响参数大小关系下,研究两阶段金融衍生品清算问题的半定规划(Semi-definite programming,SDP)松弛方法,其优化模型为一个带有线性和单个非凸二次约束的非凸二次规划(Quadratically constrained quadratic program,QCQP)问题。针对该非凸QCQP问题,给出了一个带有Secant割的SDP松弛,并估计了它与原问题之间的间隙。随机例子的数值结果表明该SDP松弛可以得到原问题更紧的上界,从而为寻求原问题的一个好的近似解提供方法。

摘要：针对单二次约束的非凸二次规划问题,首先提出一种DC算法,并证明了该算法收敛到问题的Karush-Kuhn-Tucker(KKT)点;其次利用KKT点提出了寻找新的初始可行点的方法;最后结合此方法,设计了一个求单二次约束非凸二次规划问题全局最优解的DC算法。数值结果表明,该全局算法能有效找到大规模单二次约束非凸二次规划问题的全局最优解。

摘要：不定二次约束二次规划问题广泛应用于芯片设计、无线通信网络、财政金融和众多工程实际问题.目前尚没有通用的全局收敛准则,这使得求解该问题的全局最优解面临着极大挑战.本文使用矩阵的初等变换技巧将原问题转化为等价双线性规划问题,基于等价问题的特征和线性化松弛技巧构造了等价问题的松弛线性规划,通过求解一系列松弛规划问题的最优解逐步逼近原问题的全局最优解.证明了算法的全局收敛性,并进行数值对比和随机实验,实验结果表明算法高效可行.