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Strong Duality in Infinite Convex Optimization
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AI
DOI：10.1007/s00245-026-10385-4.png)
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摘要
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我们提出了一种用于闭合对偶间隙并保证强对偶性的无限凸优化方法论。具体而言，我们考察了两种新的拉格朗日型对偶形式，这些形式涉及无限多个对偶变量和无限函数之和。与经典的哈尔对偶方案不同，这些对偶问题提供零对偶间隙，并且在标准的斯莱特条件下是可解的。我们通过应用汉托特在Hantoute, A J. Optim. Theory Appl. 2026, https://doi.org/10.1007/s10957-025-02916-w中建立的无限和次微分规则，推导出一般的 optimality conditions/multiplier rules。
Keyword:
Convex duality
zero duality gap
strong duality
optimality conditions
infinite sum
期刊
A
IF:
1.7
论文数:
129
被引数:
0
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