Luận án tiến sĩ: Phương pháp kết hợp giải bài toán chấp nhận lồi suy rộng - Đặng Văn Hiếu, ĐHQG Hà Nội 2016

Luận án tiến sĩ đề xuất phương pháp kết hợp giải bài toán chấp nhận lồi suy rộng, cải tiến hiệu quả cho các vấn đề tối ưu trong toán học và ứng dụng.

Chuyên ngành
Toán Ứng Dụng
Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ

Năm xuất bản

Số trang

151

Thời gian đọc

23 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

50 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
1. Tổng quan bài toán chấp nhận lồi suy rộng
Số trang:
151 trang
Trường:
Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội
Chuyên ngành:
Toán Ứng Dụng
Tác giả:
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I. Tổng quan bài toán chấp nhận lồi suy rộng

Luận án tập trung giải quyết bài toán chấp nhận lồi suy rộng. Đây là một vấn đề quan trọng trong tối ưu hóa toán học. Bài toán có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực thực tiễn. Nó liên quan đến việc xác định các tập chấp nhận lồi trong không gian vector topo. Hiểu rõ cấu trúc của các tập này là chìa khóa. Các hàm chấp nhận đóng vai trò trung tâm. Chúng định nghĩa các điều kiện cho việc chấp nhận giải pháp. Nghiên cứu này đặt nền móng lý thuyết. Nó phát triển các công cụ mới. Mục tiêu là tìm kiếm giải pháp hiệu quả. Sự phức tạp của bài toán chấp nhận lồi suy rộng đòi hỏi cách tiếp cận đa chiều. Luận án xem xét cả khía cạnh lý thuyết và ứng dụng. Việc giải quyết bài toán này mở ra hướng đi mới. Nó góp phần vào lý thuyết lồi suy rộng.

1.1. Định nghĩa và bối cảnh nghiên cứu

Bài toán chấp nhận lồi suy rộng mở rộng khái niệm chấp nhận lồi truyền thống. Nó áp dụng cho các không gian phức tạp hơn. Trong tài chính, nó giúp mô hình hóa rủi ro. Trong kinh tế, nó hỗ trợ ra quyết định. Bối cảnh nghiên cứu là tối ưu hóa lồi và phi lồi. Mục tiêu là phát triển phương pháp giải. Chúng phải đảm bảo tính chính xác và hiệu quả. Luận án đi sâu vào định nghĩa toán học. Nó khám phá các tính chất cơ bản. Bằng cách đó, các giới hạn và tiềm năng của bài toán được xác định. Việc này rất cần thiết cho việc xây dựng thuật toán. Nó cũng là nền tảng cho lý thuyết chấp nhận lồi suy rộng.

1.2. Khái niệm chính và thách thức đặt ra

Các khái niệm chính bao gồm tập chấp nhận lồi và hàm chấp nhận. Chúng là các đối tượng toán học cơ bản. Việc xử lý tính không lồi là một thách thức lớn. Các bài toán tối ưu hóa phi lồi thường rất khó. Chúng đòi hỏi các phương pháp đặc biệt. Luận án đặt ra mục tiêu khắc phục thách thức này. Nó tìm kiếm cách chuyển đổi bài toán. Từ đó, các công cụ tối ưu hóa lồi có thể được áp dụng. Điều này liên quan đến việc xây dựng các phương pháp kết hợp. Chúng khai thác điểm mạnh của nhiều thuật toán. Các thuật toán lai có tiềm năng lớn. Chúng giải quyết hiệu quả các vấn đề phức tạp. Thách thức khác là tính toán trên không gian lớn. Luận án đề xuất giải pháp cho những vấn đề này.

II. Khai thác lý thuyết lồi suy rộng trong tối ưu

Lý thuyết lồi suy rộng là nền tảng toán học cho luận án này. Nó cung cấp các công cụ mạnh mẽ. Chúng dùng để phân tích và giải quyết bài toán tối ưu. Đặc biệt, nó hữu ích cho các vấn đề không thỏa mãn điều kiện lồi truyền thống. Nghiên cứu đi sâu vào các khái niệm mở rộng. Chúng bao gồm các tập và hàm lồi suy rộng. Việc này giúp mở rộng phạm vi ứng dụng của tối ưu hóa lồi. Các phương pháp dựa trên phân tích lồi được điều chỉnh. Chúng phù hợp với bối cảnh chấp nhận lồi suy rộng. Luận án chứng minh rằng lý thuyết này có thể giải quyết nhiều vấn đề thực tế. Nó mang lại cái nhìn sâu sắc về cấu trúc của các bài toán. Việc này quan trọng cho việc phát triển thuật toán hiệu quả.

2.1. Nền tảng phân tích lồi mở rộng cho bài toán

Phân tích lồi truyền thống là cơ sở vững chắc. Tuy nhiên, nó có giới hạn khi đối mặt với các bài toán phi lồi. Luận án mở rộng nền tảng này. Nó sử dụng các khái niệm như quasi-convexity hoặc pseudo-convexity. Những khái niệm này giúp xử lý tính lồi suy rộng. Chúng cho phép áp dụng một số kỹ thuật tối ưu hóa lồi. Mặc dù bài toán gốc có thể là phi lồi. Việc này giúp thu hẹp khoảng cách. Nó nối liền lý thuyết lồi và phi lồi. Mục tiêu là xây dựng các điều kiện tối ưu mới. Chúng phù hợp với bài toán chấp nhận lồi suy rộng. Luận án phát triển các tiêu chí hội tụ cho thuật toán. Chúng dựa trên nền tảng phân tích lồi mở rộng này.

2.2. Vai trò tập chấp nhận lồi và hàm chấp nhận

Tập chấp nhận lồi và hàm chấp nhận là hai khái niệm then chốt. Chúng định hình bài toán và giải pháp. Tập chấp nhận lồi là miền khả thi của bài toán. Hàm chấp nhận đánh giá 'chất lượng' của các giải pháp. Trong lý thuyết lồi suy rộng, các khái niệm này được tổng quát hóa. Chúng cho phép mô hình hóa các tình huống phức tạp hơn. Luận án phân tích cấu trúc của các tập này. Nó xem xét các tính chất của hàm chấp nhận. Việc này giúp hiểu rõ hơn về hành vi của bài toán. Từ đó, các phương pháp tối ưu hóa thích hợp được lựa chọn. Việc hiểu sâu về chúng là cực kỳ quan trọng. Nó dẫn đến việc xây dựng các thuật toán hiệu quả.

III. Phát triển phương pháp kết hợp giải bài toán

Luận án đề xuất một số phương pháp kết hợp mới. Chúng được thiết kế để giải quyết bài toán chấp nhận lồi suy rộng. Các phương pháp này kết hợp các ưu điểm của nhiều kỹ thuật khác nhau. Chúng bao gồm các thuật toán tối ưu hóa lồi và phi lồi. Việc này giúp khắc phục nhược điểm của từng phương pháp riêng lẻ. Mục tiêu là đạt được hiệu quả cao. Đồng thời, nó vẫn đảm bảo tính chính xác. Các thuật toán lai thường có khả năng tìm kiếm tốt hơn. Chúng tránh được các điểm cực tiểu cục bộ. Luận án trình bày chi tiết về cấu trúc của các phương pháp này. Nó giải thích cách chúng tương tác với nhau. Các phương pháp này được kỳ vọng sẽ cung cấp giải pháp mạnh mẽ. Chúng phù hợp với các bài toán phức tạp trong thực tế.

3.1. Ưu điểm của thuật toán lai tối ưu hóa

Thuật toán lai (hybrid algorithms) mang lại nhiều ưu điểm. Chúng kết hợp các chiến lược tìm kiếm cục bộ và toàn cục. Điều này giúp chúng thoát khỏi các điểm cực tiểu cục bộ. Chúng cũng có khả năng khám phá không gian giải pháp rộng hơn. Một lợi thế khác là tính linh hoạt. Các thuật toán này có thể được điều chỉnh. Chúng phù hợp với nhiều loại bài toán khác nhau. Trong bối cảnh tối ưu hóa phi lồi, đây là một điểm mạnh lớn. Luận án chứng minh rằng phương pháp kết hợp cải thiện hiệu suất. Chúng tăng cường tốc độ hội tụ. Chúng cũng nâng cao chất lượng của giải pháp tìm được. Các kỹ thuật kết hợp giúp tận dụng sức mạnh tính toán. Chúng làm cho quá trình giải bài toán chấp nhận lồi suy rộng hiệu quả hơn.

3.2. Các kỹ thuật kết hợp được đề xuất

Luận án đề xuất một số kỹ thuật kết hợp cụ thể. Chúng bao gồm việc tích hợp các phương pháp gradient. Nó kết hợp với các thuật toán tiến hóa hoặc heuristic. Một kỹ thuật là kết hợp phương pháp xấp xỉ liên tiếp. Nó dùng với các phép chiếu. Một phương pháp khác là lai ghép giữa phương pháp điểm nội. Nó kết hợp với các thuật toán tìm kiếm cục bộ mạnh mẽ. Luận án cũng khám phá việc sử dụng các mô hình surrogate. Chúng giảm thiểu chi phí tính toán. Các kỹ thuật này được thiết kế cẩn thận. Chúng tối ưu hóa quá trình tìm kiếm giải pháp. Các thử nghiệm số sẽ đánh giá hiệu quả của chúng. Việc này chứng minh tính khả thi của các phương pháp kết hợp.

IV. Giải pháp tối ưu hóa cho thách thức phi lồi

Bài toán chấp nhận lồi suy rộng thường mang bản chất phi lồi. Điều này đặt ra một thách thức lớn trong tối ưu hóa. Các giải pháp tối ưu hóa lồi truyền thống không thể áp dụng trực tiếp. Luận án phát triển các phương pháp tiếp cận mới. Chúng đặc biệt để giải quyết tính phi lồi này. Mục tiêu là tìm kiếm giải pháp tối ưu toàn cục hoặc gần toàn cục. Các kỹ thuật chuyển đổi và xấp xỉ được sử dụng. Chúng biến đổi bài toán phi lồi thành một chuỗi các bài toán dễ giải hơn. Nghiên cứu tập trung vào việc đảm bảo tính hội tụ. Đồng thời, nó duy trì hiệu quả tính toán. Các giải pháp này mở rộng phạm vi ứng dụng của tối ưu hóa. Chúng giải quyết các vấn đề phức tạp trong kỹ thuật và khoa học.

4.1. Tiếp cận tối ưu hóa phi lồi hiệu quả

Tiếp cận tối ưu hóa phi lồi đòi hỏi các chiến lược đặc biệt. Luận án sử dụng các phương pháp như nhánh và cận. Nó kết hợp với các kỹ thuật thư giãn. Điều này giúp tìm kiếm không gian giải pháp một cách có hệ thống. Một phương pháp khác là sử dụng các thuật toán heuristic và meta-heuristic. Chúng bao gồm thuật toán di truyền hoặc tối ưu hóa bầy đàn. Các thuật toán này có khả năng tìm kiếm tốt trong không gian lớn. Chúng phù hợp với bài toán chấp nhận lồi suy rộng. Việc kết hợp chúng với các phương pháp chính xác. Điều này tạo ra các giải pháp lai mạnh mẽ. Luận án đưa ra phân tích về điều kiện tối ưu. Nó cũng xem xét tính chất của các điểm dừng. Việc này quan trọng để đánh giá chất lượng của các giải pháp phi lồi.

4.2. Đánh giá hiệu suất và tính hội tụ

Đánh giá hiệu suất là một phần quan trọng của luận án. Các phương pháp được thử nghiệm trên nhiều bộ dữ liệu. Chúng bao gồm các bài toán kiểm tra tổng hợp. Chúng cũng có các ví dụ từ ứng dụng thực tế. Các chỉ số như tốc độ hội tụ và chất lượng giải pháp được phân tích. So sánh với các phương pháp hiện có được thực hiện. Điều này nhằm chứng minh tính ưu việt của các phương pháp đề xuất. Luận án cung cấp các bằng chứng lý thuyết về tính hội tụ. Nó cũng chứng minh hiệu quả của các thuật toán lai. Phân tích này khẳng định rằng các giải pháp tối ưu hóa phi lồi là khả thi. Chúng mang lại kết quả đáng tin cậy cho bài toán chấp nhận lồi suy rộng.

V. Ứng dụng và tiềm năng nghiên cứu chấp nhận

Luận án không chỉ dừng lại ở lý thuyết. Nó còn khám phá các ứng dụng thực tiễn của bài toán chấp nhận lồi suy rộng. Các kết quả có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực. Chúng bao gồm tài chính, kỹ thuật, và quản lý. Đặc biệt, trong mô hình rủi ro và ra quyết định đa mục tiêu. Các phương pháp đề xuất cung cấp công cụ mới. Chúng giúp các nhà khoa học và kỹ sư giải quyết các vấn đề phức tạp hơn. Luận án cũng chỉ ra tiềm năng phát triển tương lai. Nó mở ra hướng nghiên cứu mới. Việc này nhằm tối ưu hóa lồi suy rộng. Nó cũng hướng đến các bài toán tương tự. Các đóng góp của luận án có ý nghĩa khoa học và thực tiễn sâu sắc.

5.1. Mở rộng ứng dụng bài toán tối ưu thực tế

Các phương pháp được phát triển có thể mở rộng ứng dụng. Chúng giải quyết các bài toán tối ưu trong thực tế. Ví dụ, trong quản lý danh mục đầu tư. Các nhà đầu tư có thể sử dụng chúng. Họ xác định các tập chấp nhận lồi cho lợi nhuận và rủi ro. Trong điều khiển tự động. Chúng tối ưu hóa quỹ đạo của hệ thống phức tạp. Luận án cung cấp một khuôn khổ linh hoạt. Nó giúp giải quyết các bài toán với nhiều ràng buộc. Chúng có thể là lồi hoặc phi lồi. Việc này góp phần vào việc đưa lý thuyết lồi suy rộng vào thực tiễn. Nó tạo ra các giải pháp có giá trị cho ngành công nghiệp và nghiên cứu.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo và đóng góp

Luận án mở ra nhiều hướng nghiên cứu tiếp theo. Một hướng là phát triển các thuật toán lai mạnh mẽ hơn. Chúng xử lý các bài toán chấp nhận lồi suy rộng có kích thước lớn. Một hướng khác là tích hợp học máy. Nó giúp tối ưu hóa và dự đoán tốt hơn. Nghiên cứu cũng có thể mở rộng sang các loại lồi suy rộng khác. Ví dụ như các khái niệm về lồi yếu hoặc lồi tổng quát. Luận án đóng góp vào lý thuyết tối ưu hóa. Nó cung cấp các công cụ mới cho lý thuyết lồi suy rộng. Nó cũng đưa ra các phương pháp thực tế cho bài toán chấp nhận lồi. Các kết quả này là nền tảng cho các công trình tương lai. Chúng thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này.

Mục lục chi tiết luận án

Lời cam đoan
Lời cảm ơn
Bảng kí hiệu
Bảng các chữ viết tắt
MỞ ĐẦU
1. Chương 1: Kiến thức chuẩn bị
1.1. Hình học không gian Banach
1.1.1. Không gian Banach lồi, trơn, lồi đều, trơn đều
1.1.2. Ánh xạ đối ngẫu và một số tính chất
1.1.3. Phép chiếu metric và phép chiếu tổng quát
1.2. Phương trình toán tử trong không gian Banach
1.2.1. Các khái niệm liên tục của toán tử phi tuyến
1.2.2. Toán tử khả vi
1.2.3. Phiếm hàm lồi và dưới vi phân của phiếm hàm lồi
1.2.4. Bài toán đặt không chỉnh và phương pháp hiệu chỉnh
1.3. Phương trình với toán tử J - đơn điệu
1.3.1. Toán tử J - đơn điệu (accretive) và toán tử đơn điệu
1.3.2. Phương trình với toán tử J - đơn điệu
1.4. Bài toán tìm điểm bất động
1.4.1. Ánh xạ không giãn
1.4.2. Ánh xạ không giãn tiệm cận
1.5. Bất đẳng thức biến phân và bài toán cân bằng
1.5.1. Bất đẳng thức biến phân
1.5.2. Bài toán cân bằng
1.6. Mối liên hệ giữa các bài toán EP, VIP, FPP và giải phương trình toán tử
1.7. Một số bất đẳng thức sử dụng trong luận án
2. Chương 2: Một số phương pháp giải hệ phương trình toán tử
2.1. Hệ phương trình với các toán tử J - đơn điệu đều ngược
2.2. Điểm bất động chung của một họ các ánh xạ
2.2.1. Các phương pháp lai ghép song song
2.2.2. Các phương pháp lai ghép tuần tự
2.3. Thử nghiệm số
3. Chương 3: Một số phương pháp tìm nghiệm chung của bài toán cân bằng, bài toán bất đẳng thức biến phân và bài toán điểm bất động
3.1. Phương pháp điểm gần kề
3.1.1. Phương pháp lai ghép trong không gian Banach
3.1.2. Phương pháp lai ghép trong không gian Hilbert
3.2. Các phương pháp chiếu
3.2.1. Phương pháp chiếu EGM
3.2.2. Phương pháp chiếu GLM
3.2.3. Phương pháp tìm kiếm theo tia Armijo
3.2.4. Thử nghiệm số
3.2.4.1. Thử nghiệm số cho phương pháp điểm gần kề
3.2.4.2. Thử nghiệm số cho phương pháp chiếu EGM
3.2.4.3. Thử nghiệm số cho phương pháp chiếu GLM
4. Chương 4: Một số phương pháp giải bài toán cân bằng tách và ứng dụng
4.1. Các thuật toán hội tụ
4.2. Ứng dụng cho bài toán biến phân tách
4.3. Thử nghiệm số
Kết luận
Danh mục công trình khoa học của tác giả liên quan đến luận án
Tài liệu tham khảo
Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ hus một số phương pháp kết hợp giải bài toán chấp nhận lồi suy rộng 60 46 01

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (151 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ———————- ĐẶNG VĂN HIẾU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP KẾT HỢP GIẢI BÀI TOÁN CHẤP NHẬN LỒI SUY RỘNG LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Hà Nội - 2016 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ———————- ĐẶNG VĂN HIẾU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP KẾT HỢP GIẢI BÀI TOÁN CHẤP NHẬN LỒI SUY RỘNG Chuyên ngành: Toán ứng dụng Mã số: 62460112 LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS. Phạm Kỳ Anh Hà Nội - 2016 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan những kết quả trình bày trong luận án này, dưới sự hướng dẫn của GS. Phạm Kỳ Anh, là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình của ai khác. Những kết quả viết chung với giáo sư hướng dẫn và các cộng sự đã được đồng ý khi đưa vào luận án.

Hà nội, tháng 12 năm 2016 Nghiên cứu sinh Đặng Văn Hiếu 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI CẢM ƠN Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc tới Thầy hướng dẫn, GS. Phạm Kỳ Anh. Tôi vô cùng biết ơn sự giúp đỡ tận tình, quý báu mà Thầy đã dành cho tôi trong suốt quá trình thực hiện luận án. Nhờ những ý tưởng mà Thầy đã gợi ý, những góp ý, hướng dẫn của Thầy, những tài liệu bổ ích mà Thầy đã cung cấp cũng như những cuộc trao đổi thú vị của Thầy về công việc nghiên cứu, tôi đã hoàn thành đề tài của mình.

Thầy đã dành cho tôi rất nhiều sự quan tâm, chỉ dẫn và giúp đỡ quý báu không chỉ trong nghiên cứu khoa học mà cả trong cuộc sống. Chính nhờ sự quan tâm của Thầy, tôi đã thấy mình được tin tưởng ngay cả khi gặp khó khăn, vấp váp, thậm chí thất bại. Điều đó đã giúp tôi vững tin thực hiện quá trình nghiên cứu. Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy và anh chị em trong Trung tâm Tính toán Hiệu năng cao, ĐHKHTN, ĐHQG Hà Nội.

Đặc biệt, tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc tới PGS. TS Nguyễn Hữu Điển. Thầy đã giúp đỡ tôi rất nhiều trong việc sử dụng các công cụ phần mềm trong toán học. Trong suốt thời gian làm nghiên cứu sinh, Thầy đã tạo cho tôi môi trường làm việc hết sức thuận lợi, cũng như cho phép tôi tiếp cận các phương tiện, máy móc để thực hiện đề tài của mình.

Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy và anh chị em trong Bộ môn Toán học tính toán và Toán ứng dụng nói riêng và Khoa Toán Cơ Tin học, ĐHKHTN nói chung. Những ý kiến quý báu của các thầy và các bạn ở các kỳ Xêmina bộ môn cũng như sự tạo điều kiện của Khoa, của bộ môn đã giúp tôi rất nhiều trong việc hoàn thành luận án này. Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới các thầy, các anh chị và các bạn trong nhóm Xêmina liên cơ quan ĐHKHTN, ĐHBK, Viện nghiên cứu cao cấp về Toán. Nhóm đã tạo cho tôi nhiều cảm hứng trong nghiên cứu khoa học và sự gắn bó với môi trường nghiên cứu.

Tôi cũng rất biết ơn Trường ĐHKHTN, ĐHQG Hà Nội. Công tác quản lý đào tạo và môi trường nghiên cứu của Trường đã góp phần không nhỏ để cho luận án này được hoàn thành đúng dự định. Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô và các anh chị em trong Bộ Môn Toán 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Tin nói riêng và Khoa Cơ Bản, Trường Sĩ Quan Không Quân nói chung. Đơn vị đã tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi yên tâm học tập, nghiên cứu và công tác.

Sự quan tâm và những lời động viên, khích lệ của các thầy cô, các anh chị em và các bạn đã giúp tôi rất nhiều trong việc hoàn thành luận án của mình. Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS. TSKH Vũ Hoàng Linh. Thầy đã dạy dỗ chỉ bảo tận tình cho tôi về cách học tập và nghiên cứu các chuyên đề cao học và nghiên cứu sinh.

Thầy có nhiều góp ý rất quan trọng trong các kỳ Xêmina, giúp tôi có nhiều ý tưởng và động lực để phát triển và hoàn thành luận án của mình. Từ tận đáy lòng tôi xin gửi lời cảm ơn tới GS. TSKH Lê Dũng Mưu. Thầy đã giúp đỡ tôi rất nhiều về chuyên môn, cách nghiên cứu, xây dựng ý tưởng và giải quyết các vấn đề.

Chính nhờ sự chỉ bảo tận tình của Thầy, tôi thấy mình tự tin hơn, độc lập hơn trong nghiên cứu và đề xuất các ý tưởng. Thầy có ảnh hưởng không nhỏ tới các nghiên cứu gần đây của tôi. Tôi xin chân thành cảm ơn GS. Đặng Quang Á, GS.

Phạm Thế Long, TS. Nguyễn Thế Vinh, TS. Nguyễn Trung Hiếu và các thầy, các anh chị khác, những người đã dành thời gian đọc và cho em nhiều ý kiến quý báu về nội dung và hình thức trình bày luận án. Tôi xin gửi lời cảm ơn tới TS.

Vũ Tiến Dũng đã dành nhiều thời gian chia sẻ, hướng dẫn và giúp tôi thực hiện các thử nghiệm số trên bó máy tính tại Trung tâm Tính toán Hiệu năng cao, ĐHKHTN, ĐHQG Hà Nội. Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới TS. Trần Đình Quốc - Department of Statistics and Operations Research, University of North Carolina. Anh đã giúp đỡ, chia sẻ kinh nghiệm lập trình và cung cấp các gói phần mềm hỗ trợ cho tôi dễ dàng thực hiện các thử nghiệm số trong luận án này.

Tôi xin cảm ơn bạn bè tôi, những người đã quan tâm và động viên tôi cả trong cuộc sống lẫn công việc nghiên cứu khoa học. Cuối cùng, luận án này sẽ không thể hoàn thành nếu như không có sự động viên và hỗ trợ về mọi mặt của gia đình. Tôi không thể diễn đạt được bằng lời lòng biết ơn đối với những gì gia đình dành cho tôi từ trước đến nay. Qua đây, tôi gửi lời cảm ơn tới vợ, con tôi, những người luôn cho tôi động lực, tiếng cười và tạo điều kiện thời gian cho tôi học tập và nghiên cứu.

Luận án này, và những gì tôi 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com đang cố gắng thực hiện, là để gửi tới cha mẹ, vợ con, anh chị em và những người thân trong gia đình, với tất cả lòng biết ơn sâu sắc nhất. 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỤC LỤC Trang Lời cam đoan 2 Lời cảm ơn 3 Mục lục 6 Bảng kí hiệu 8 Bảng các chữ viết tắt 9 Mở đầu. Kiến thức chuẩn bị 24 1.1 Hình học không gian Banach .1 Không gian Banach lồi, trơn, lồi đều, trơn đều .2 Ánh xạ đối ngẫu và một số tính chất .3 Phép chiếu metric và phép chiếu tổng quát .2 Phương trình toán tử trong không gian Banach .1 Các khái niệm liên tục của toán tử phi tuyến .2 Toán tử khả vi .3 Phiếm hàm lồi và dưới vi phân của phiếm hàm lồi .4 Bài toán đặt không chỉnh và phương pháp hiệu chỉnh .3 Phương trình với toán tử J - đơn điệu .1 Toán tử J - đơn điệu (accretive) và toán tử đơn điệu .2 Phương trình với toán tử J - đơn điệu .4 Bài toán tìm điểm bất động .1 Ánh xạ không giãn .2 Ánh xạ không giãn tiệm cận .5 Bất đẳng thức biến phân và bài toán cân bằng .1 Bất đẳng thức biến phân .2 Bài toán cân bằng .6 Mối liên hệ giữa các bài toán EP, VIP, FPP và giải phương trình toán tử .7 Một số bất đẳng thức sử dụng trong luận án. 49 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Chương 2.

Một số phương pháp giải hệ phương trình toán tử 50 2.1 Hệ phương trình với các toán tử J - đơn điệu đều ngược .2 Điểm bất động chung của một họ các ánh xạ .1 Các phương pháp lai ghép song song .2 Các phương pháp lai ghép tuần tự .3 Thử nghiệm số. Một số phương pháp tìm nghiệm chung của bài toán cân bằng, bài toán bất đẳng thức biến phân và bài toán điểm bất động 76 3.1 Phương pháp điểm gần kề .1 Phương pháp lai ghép trong không gian Banach .2 Phương pháp lai ghép trong không gian Hilbert .2 Các phương pháp chiếu .1 Phương pháp chiếu EGM .2 Phương pháp chiếu GLM .3 Phương pháp tìm kiếm theo tia Armijo .4 Thử nghiệm số .1 Thử nghiệm số cho phương pháp điểm gần kề .2 Thử nghiệm số cho phương pháp chiếu EGM .3 Thử nghiệm số cho phương pháp chiếu GLM. Một số phương pháp giải bài toán cân bằng tách và ứng dụng 121 4.1 Các thuật toán hội tụ .2 Ứng dụng cho bài toán biến phân tách .3 Thử nghiệm số. 133 Kết luận 138 Danh mục công trình khoa học của tác giả liên quan đến luận án 141 Tài liệu tham khảo 142 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com BẢNG KÍ HIỆU h.i Tích vô hướng (hoặc tích đối ngẫu) H Không gian Hilbert X Không gian Banach X∗ Không gian đối ngẫu của X J Ánh xạ đối ngẫu chuẩn tắc S( x0 , r ) ( B[ x0 , r ]) Mặt (hình) cầu tâm x0 , bán kính r arg min f ( x ) Phần tử cực tiểu hàm f arg max f ( x ) Phần tử cực đại hàm f Tp (Ts ) Thời gian chạy song song (tuần tự) S p = Ts /Tp (E p = S p /N) Tỷ lệ tăng tốc độ (Hiệu suất trung bình mỗi CPU) D ( A)( R( A)) Miền xác định (giá trị) của toán tử A G ( A) Đồ thị của toán tử A Fix (S) Tập điểm bất động của ánh xạ S F̃ (S) Tập điểm bất động tiệm cận của ánh xạ S V I ( A, C ) Tập nghiệm của VIP cho toán tử A trên C EP( f , C ) Tập nghiệm của EP cho song hàm f trên C PC (ΠC ) Phép chiếu metric (tổng quát) trên tập C φ(.) Phiếm hàm Lyapunov < (<+ \<+ ∗) Tập hợp các số thực (không âm\ dương) δX (ρ X ) Mô-đun lồi (trơn) của không gian X ∅ Tập rỗng 2 Kết thúc chứng minh 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Đặng Văn Hiếu (2016). Luận án tiến sĩ giải bài toán chấp nhận lồi suy rộng phương pháp kết hợp [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội]. LuanAn.net. https://luanan.net/toan-hoc/toan-ung-dung/luan-an-tien-si-phuong-phap-ket-hop-giai-bai-toan-chap-nhan-loi-suy-rong

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Luận án tiến sĩ giải bài toán chấp nhận lồi suy rộng phương pháp kết hợp" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án tiến sĩ đề xuất phương pháp kết hợp giải bài toán chấp nhận lồi suy rộng, cải tiến hiệu quả cho các vấn đề tối ưu trong toán học và ứng dụng.

Luận án "Luận án tiến sĩ giải bài toán chấp nhận lồi suy rộng phương pháp kết hợp" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội. Năm bảo vệ: 2016.

Luận án "Luận án tiến sĩ giải bài toán chấp nhận lồi suy rộng phương pháp kết hợp" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Luận án tiến sĩ giải bài toán chấp nhận lồi suy rộng phương pháp kết hợp" thuộc chuyên ngành Toán ứng dụng. Danh mục: Toán Ứng Dụng.

Luận án "Luận án tiến sĩ giải bài toán chấp nhận lồi suy rộng phương pháp kết hợp" có bao nhiêu trang?

Luận án "Luận án tiến sĩ giải bài toán chấp nhận lồi suy rộng phương pháp kết hợp" có 151 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ giải bài toán chấp nhận lồi suy rộng phương pháp kết hợp" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter