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Optimality in constrained fractional robust optimization problems
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AI
DOI：10.1016/j.rico.2026.100666.png)
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摘要
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本文提出了一组针对由不确定高维可控Lagrange量衍生的连续曲线积分定义的新型鲁棒分数优化问题的最优解的必要且充分条件。我们运用通过可积可控Lagrange量定义的凸曲线积分概念，并结合鲁棒弱最优解的概念。这一理论框架能够建立一类新型鲁棒优化问题的最优性条件，该类问题以约束和性能准则的变异性为特征，用于识别极值解。此外，我们提出了鲁棒Kuhn-Tucker点的概念，并给出了描述性结果。为证实我们的理论贡献，文中包含一个说明性示例。
Keyword:
Riemann-Liouville derivative
Uncertain data
Conditions for robust optimality
Robust weak optimal solution
Optimal control
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3.2
论文数:
85
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967
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引用论文
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