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这是一本关于从线性规划看约束优化的最优性条件，适合机器学习与数据挖掘的研究人员使用 ~~~
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一类混合整数规划问题的全局最优性条件，王杉林，，本文研究了带箱约束混合二次规划问题的全局最优性条件。利用全局次微分（L-次微分）方法，对一般二次函数的L-次微分进行了全面刻�
二次等式约束非凸二次规划问题的全局最优性条件，王杉林，，本文研究了一类带二次等式约束的二次规划问题，利用全局次微分（L-次微分）的概念，对一般二次函数L-次微分进行了全面刻画，建立�
二层线性规划问题的优面算法,徐裕生, 叶提芳
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提出并研究了一类上层含约束条件且具有模糊决策变量的二层多随从线性规划模型, 利用结构元理论证明了该模型最优解等价于上层含约束条件的二层多随从线性规划模型最优解, 利用Kuhn-Tucker 方法得到了
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