周雪剛
(廣東金融學院應用數(shù)學系,廣東 廣州 510521)
D.C.乘性規(guī)劃的全局優(yōu)化算法
周雪剛
(廣東金融學院應用數(shù)學系,廣東 廣州 510521)
討論了凸集上的D.C.乘性規(guī)劃的全局優(yōu)化算法。首先通過引入輔助變量將D.C.乘性規(guī)劃問題轉化為一個等價的D.C.規(guī)劃問題;再綜合利用分支定界與外逼近方法求解等價問題;最后用一個實例說明算法的實用性。
D.C.乘性規(guī)劃;全局優(yōu)化;割平面;錐細分
考慮如下D.C.乘性規(guī)劃:
(1)
其中,0≤f:Rn→R與0 首先將問題轉化為一個等價的D.C.規(guī)劃,為此,考慮如下函數(shù)F(x,λ): (2) 對函數(shù)g,h分別定義類似的函數(shù)G,H。 定義1設函數(shù)f:Rn→R的定義域包含0,且對所有的λ>0與x有f(λx)=λf(x),則f是正齊次函數(shù)。 引理1[6]如果f是凸(凹)函數(shù),則當λ>0時,F(xiàn)與是凸(凹)函數(shù)。 引理2[7]函數(shù)F(x,λ)是正齊次的,且對任意α2>α1>0,當F(x,λ)≠0時,有不等式F(α2(x,λ))=α2F(x,λ)>α1F(x,λ)=F(α1(x,λ))成立。 F(y,β)=βf(y/β)=βf(x)=f(x)g(x)G(y,β)=βg(y/β)=βg(x)=β2 (3) 定義如下D.C.規(guī)劃問題: (Pd.c.) maxF(y,β) (4) 設問題(P)和問題(Pd.c.)的最優(yōu)值分別為v,v1,則v≤v1。 定理1如果(y*,β*)是問題(Pd.c.)的最優(yōu)解,則y*/β*是問題(P)的最優(yōu)解。如果x*是問題(P)的最優(yōu)解,則(x*g(x*),g(x*))是問題(Pd.c.)的最優(yōu)解。 βf(y/β)=F(y,β)≤F(y*,β*)=β*f(y*/β*) (5) 根據引理1可知,問題(Pd.c.)中的函數(shù)H是凸函數(shù),而F,G都是D.C.函數(shù)。定義函數(shù)F1(y,β)=βf1(y/β),F2(y,β)=βf2(y/β),則F1,F2是凸函數(shù),定義G1(y,β)=βg1(y/β),G2(y,β)=βg2(y/β),則G1,G2也是凸函數(shù)。則問題(Pd.c.)改寫為: (6) 引入輔助變量μ,v,問題(Pd.c.)轉化為如下等價的問題: (7) 并且定義如下集合: (8) 由于問題(Pmain)的可行域包含于問題(Pk)的可行域而目標函數(shù)相同,則問題(Pk)的最優(yōu)值是問題(Pmain)最優(yōu)值的一個上界。假設Tk包含ki個多面體凸錐Cki(i=1,2,…,ki),且都有n+3條以(y0,β0,μ0,v0)為頂點的邊,設z0=(y0,β0,μ0,v0)且忽略C的上標,存在n+4個線性獨立的點z0,z1,…,zn+3使得: 不失一般性,假設對所有的i=1,2,…,n+3有‖zi‖=1,設θi=sup{θ∈R|z0+θ(zi-z0)∈G2∩G1}和wi=z0+θi(zi-z0)。定義U=(w1-z0,…,wn+3-z0)和L2={z∈Rn+3|z=z0+Uη,eTη≥1},其中η=(η1,…,ηn+3),e=(1,1,…,1)T。由于z0,z1,…,zn+3是線性獨立,因而U是非奇異的,且有: L2={z∈Rn+3|eTU-1(z-z0)≥1} 引理3Ω∩C?L2∩C。 證明由G2的凸性與L2的定義很容易證明。 設: 引理4Ω∩C?(L2∩{z|(z)≤0})∩C。 根據引理3,能求得問題(Pmain)的一個上界,設: u=max{F(y,β)-μ|(y,β,μ,v)∈(L2∩{z|(z)≤0})∩C} 注意到(L2∩{z|l(z)≤0})∩C}是多面體,如果它是非空,則u的值可以它的某個極點上取得,如果它是空,設u=-∞。而(L2∩{z|(z)≤0})∩C}的頂點可以利用文獻[9]中的方法求得。對每一個i=1,2,…,n+3,設如果則z0+θi(zi-z0)與都是問題(Pmain)的可行點。那么: 是問題(Pmain)在Ω∩C上一個下界。假設下界是點(yl,βl,μl,vl)上達到,則根據引理2.2可知,不等式F(λyl,λβl,μl,vl)>F(l,βl,μl,vl)關于所有的λ>1都成立。因而: l≥=max{F(λyl,λβl,μl,vl)|(λyl,λβl,μl,vl)∈Ω,λ>1} 大于或者等于l。 3.1算法及收斂性分析 根據前面的討論,求解問題(Pmain)的算法如下。 步0 設T0是以z0為頂點的滿足Ω∈T0的初始錐,置l0=-1,u0=∞,k=0。 步2 如果uk-lk=0,則停止,否則置M={Cki|uki≥lk};選取C∈{Cki|uki=uk},產生一個錐細分集Y。 步3Tk+1=(M/C)∪Y;lk+1=uk,uk+1=uk,k=k+1,轉步1。 3.2算例 以下例題說明算法的可行性: 原問題存在3個局部極大解,只有一個全局最優(yōu)點。對比問題(1)形式,取: 對應的問題(Pmain)的函數(shù)為: F1(y,β)-μ=y/4+20β-μF2(y,β)-μ=y2/β-μG1(y,β)-v=y4/(12β3)-v β2+G2(y,β)-v=y2/(2β)+β2-4β-vH(y,β)=y2/β-16β [1]Rúbia M. Oliveira, Paulo A. V. Ferreira. A convex analysis approach for convex multiplicative program-ming[J]. Journal of Global Optimization,2008,41(4): 579-592. [2] Benson H P. An outcome space branch and bound-outer approximation algorithm for convex multiplicative programming[J]. Journal of Global Optim,1999,15: 315-342. [3] Jaumard B, Meyer C, Tuy H.Generalized convex multiplicative programming via quasiconcave minimi-zation[J]. Journal of Global Optim,1997,10:229-256. [4] Konno H, Kuno T, Yajima Y.Global minimization of a generalized convex multiplicative function[J]. Journal of Global Optim,1994,4: 47-62. [5] Benson H P.Global maximization of a generalized concave multiplicative function[J]. Journal of Optimization Theory and Applications,2008,137: 105-120. [6] Rockafellar R T, Wets R J R. Variational Analysis[M]. Berlin : Springer, 1998. [7] Konno H, Yamashita H.Minimizing Sums and Products of Linear Fractional Functions ouer a Poly-tope[J].Naval Research Logistics,1999,46:583-596. [8] Konno H, Ab N.Minimization of the Sum of Three Linear Fractional Functions[J].Journal of Global Optimization, 1999,15:419-432. [9] Horst R,Tuy H. Global Optimization :Deterministic Approaches[M] . 3rd ed. Berlin : Springer Verlag ,1997. [編輯] 洪云飛 10.3969/j.issn.1673-1409.2011.04.001 O221.2 A 1673-1409(2011)04-0001-041 等價問題的轉化
2 上下界
3 算法收斂性及實例