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        基于F-B NCP函數(shù)的可行QP-free算法

        2012-01-30 03:49:46朱笑榮
        泰山學(xué)院學(xué)報(bào) 2012年3期
        關(guān)鍵詞:線性方程組向量定義

        朱笑榮

        (泰山學(xué)院信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,山東泰安 271021)

        1 引言

        本文考慮如下不等式約束優(yōu)化問題:

        其中,x∈Rn,f(x):Rn→R且gi(x)(i∈I):Rn→R為Lipschitz連續(xù)可微函數(shù).

        問題(1.1)的Lagrange函數(shù)為:

        其中λ=(λ1,λ2,…,λm)T∈Rm為乘子向量.

        點(diǎn)(xˉ,λˉ)∈Rn×Rm稱為問題(1.1)的KKT點(diǎn),若

        對(duì)于約束優(yōu)化問題(1.1)的求解存在很多方法,例如序列二次規(guī)劃方法(SQP),增廣Lagrange函數(shù)方法,QP-Free方法[1-2]等等.其中,QP-free算法主要是為了克服SQP方法中計(jì)算量大和子問題不相容等問題而提出的,其每步迭代通過求解若干同系數(shù)的線性方程組來得到搜索方向[1-3].

        為了克服迭代矩陣的病態(tài)性,Qi Houduo和Qi Liqun通過應(yīng)用Fischer-Burmeister非線性互補(bǔ)函數(shù),提出了一個(gè)新的可行的QP-free算法.本文通過引入F-B NCP函數(shù)和ε-有效集策略,對(duì)[1,4]中的算法進(jìn)行改進(jìn)得到一個(gè)新的QP-Free算法,算法每次迭代只需求解線性方程組以得到迭代方向,且方程組只包含工作集中的約束,其規(guī)模較原問題大大減小,降低了運(yùn)算量.

        2 算法及定義

        定義2.2 Ψ(x,λ)=(ψ(x,λ)T,▽xL(x,λ)T)T,ψ(x,λ)=(Φ1(x,λ),Φ2(x,λ),…,Φm(x,λ))T,Φi(x,λ)=φ(-gi(x),λi),i∈I,則KKT條件(1.3)等價(jià)于

        對(duì)問題(1.1)用迭代方法求解,在第k次迭代時(shí),假設(shè)給定xk∈D,(xk,μk)∈Rn+m,記fk=f(xk),以下類似,定義向量ξk,γk,ηk∈Rm如下:

        來代替Ψ(x,λ)的雅克比矩陣.

        算法A

        步驟0 給定初始值x0=D,以及初始對(duì)稱正定矩陣H0∈Rn×n,以及

        步驟1 計(jì)算工作集Jk:

        (1)設(shè)j=0,εk,j=ε0;

        其中

        (1)令A(yù)1k為Ak的個(gè)線性無關(guān)行向量構(gòu)成的階方陣,且為Ak的其余的n-個(gè)行向量構(gòu)成的矩陣,可表示為

        (2)解下列關(guān)于s的線性系統(tǒng)求得s1k;

        其中e=(1,1,…,1)T∈RJk,~fk={i∈Jk|~fki=gi(xk+d0k)},

        得到d1k,設(shè)dk=d0k+d1k;

        步驟4若

        成立,則令步長tk=1,轉(zhuǎn)步驟7;

        步驟5 計(jì)算可行下降方向qk:

        步驟6 計(jì)算t使其為序列

        k中滿足的第一個(gè)數(shù)值,令dk=qk;

        步驟7 計(jì)算新的對(duì)稱正定Hessian陣Hk+1, xk+1=xk+tkdk,令k=k+1,轉(zhuǎn)步驟1.

        注:在上述算法中,如果步驟4中的試探搜索成功,則完成一個(gè)成功迭代,否則,算法由步驟5~7定義.

        3 算法的適定性

        本部分說明算法A是可執(zhí)行的,假設(shè)如下:

        (A2):函數(shù)f和gi是Lipschitz連續(xù)可微的,且?y,z∈Rn+m,有‖L(y)-L(z)‖≤‖y-z‖.

        (A3):Hk為正定陣,且存在正常數(shù)σ1和σ2使得σ1‖d‖2≤dTHkd≤σ2‖d‖2.

        (A4):對(duì)?x∈D,向量{▽gi(x),i∈I(x)}是線性無關(guān)的,其中I(x)={i∈I|gi(x)=0}.

        引理3.1 對(duì)于每次迭代,步驟1中沒有無限循環(huán),而且如果{xk}k∈K→x*,則存在常數(shù)ˉε>0,使得對(duì)充分大的k∈K有εk,jk≥ˉε,K為無限指標(biāo)集.

        引理3.2 若dk0=0,則▽f(xK)=0,并且xk是問題(1.1)的KKT點(diǎn).

        證明:若dk0=0,由線性方程組(2.3)可得

        因?yàn)閷?duì)i∈Jk有g(shù)i(xk)<0,且由定義知,于是由(3.1)可得▽f(xk)=0.

        引理3.3 矩陣Vk非奇異.

        由式(3.3)得v=-(diag(ηki))-1diag(ξki)ATku,然后代入(3.2)式,兩邊同乘以u(píng)T,得:

        于是類似于引理3.3,可得V*是非奇異的,這與假設(shè)矛盾,故引理成立.

        引理3.5 若xk不是問題(1.1)的KKT點(diǎn),則有d0k≠0且

        證明:由前面線性方程組(2.3)有

        另外由式(2.7),可得

        從而結(jié)論成立,根據(jù)(3.7)式,可知步驟6中的線搜索總是可以完成的,因此由引理3.1~引理3.5知算法A是可行的.

        [1]Gao Z Y,He G P,Wu F.Sequential systems of linear equations algorithm with arbitrary initial point[J].Science in China(Series A),1997(27):24-33.

        [2]Qi H.D,Qi L.Q.A new QP-free,globally convergent,superlinearly convergentalgorit-h(huán)m for inequality constrained optimization[J].SIAM.JOptim,2000(36):11-33.

        [3]CKanzow,QiHD.A QP-free constrained Newton-typemethod for variational inequality problems[J].Math Prog,1999(27):81-85.

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