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        總極值問題的幾種變差積分算法的實(shí)現(xiàn)比較

        2012-01-31 06:08:16王筱莉梁澤亮姚奕榮
        關(guān)鍵詞:極小值雙曲變差

        王筱莉, 梁澤亮, 姚奕榮, 鄭 權(quán)

        (上海大學(xué)理學(xué)院,上海200444)

        令X為一個拓?fù)淇臻g,f:X→R是一個實(shí)值函數(shù),D?X,考慮如下總極小值問題:

        積分水平集方法[1]形成2個序列:

        其中序列{ck}和{Hck}是趨于總極小值和總極小值點(diǎn)的集合.

        Phu等[2]提出采用均值變差積分來研究可求和函數(shù)的基本下確界;鄔冬華等[3]在此基礎(chǔ)上討論高階矩的變差積分;姚奕榮等[4]給出了一般形式變差積分;文獻(xiàn)[5]研究了變差積分的分析性質(zhì)及總極值問題的全局最優(yōu)性條件;文獻(xiàn)[6-7]對變差積分方法進(jìn)行了完善.而本研究在一般形式變差積分的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了不同形式的變差積分并設(shè)計(jì)了算法,同時運(yùn)用Monte-Carlo模擬技術(shù),對具有100個變量的總極值問題進(jìn)行了算法實(shí)現(xiàn)及數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果的分析比較.數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果表明,針對同一個問題利用不同類型的變差積分算法來計(jì)算,效果具有一定的差異性,但同時也有各自的優(yōu)勢.

        1 豐滿集、豐滿函數(shù)和Q-測度空間

        下面總結(jié)關(guān)于積分型總極值問題的一些基本概念和性質(zhì)[8-10].

        1.1 豐滿集和豐滿函數(shù)

        令X是一個拓?fù)淇臻g,若X的一個子集D滿足

        則稱D為豐滿集,其中cl D表示D的閉包,int D表示D的內(nèi)部.

        一個豐滿集合包含了這個集合的豐滿點(diǎn).若x∈D且對于 x的任意一個鄰域 N(x),有 N(x)∩int D≠?,則稱x是D的豐滿點(diǎn).一個集合D是豐滿的當(dāng)且僅當(dāng)D中每一點(diǎn)都是豐滿點(diǎn).x∈D是集合D的豐滿點(diǎn)當(dāng)且僅當(dāng)存在一個序列{xλ}?int D,使得xλ→x.

        非空豐滿集合的內(nèi)部是非空的,豐滿集合的并集是豐滿的,2個豐滿集合的交可能是非豐滿的,但是一個開集和一個豐滿集合的交是豐滿的.集合D是豐滿的當(dāng)且僅當(dāng)?D=?int D,其中?D=cl Dint D表示集合D的邊界.

        若集合

        對于每個實(shí)數(shù)c都是豐滿的,則稱函數(shù)f:X→R是上豐滿的.

        2個上豐滿函數(shù)的和或乘積可能不是上豐滿的,但是一個上豐滿函數(shù)和一個上半連續(xù)函數(shù)的和是上豐滿的.一個函數(shù)f是上豐滿的當(dāng)且僅當(dāng)f在每一點(diǎn)x都是上豐滿的.若x∈Fc且f在x上是上豐滿的,則x是f的一個豐滿點(diǎn).

        1.2 Q-測度空間以及一些相關(guān)假設(shè)

        為了利用積分途徑研究總極值問題,需要引入一類特殊的測度空間,稱為Q-測度空間.

        令X是一個拓?fù)淇臻g,Ω是X的子集的一個σ-域,μ是Ω上的測度,則稱(X,Ω,μ)為Q-測度空間,且滿足下列條件:①X中每個開集都是可測的;②X中非空開集G的測度μ(G)為正,即μ(G)>0;③X中緊集K的測度μ(K)是有限的.

        由于一個非空開集的內(nèi)部是非空的,包含非空豐滿集的可測集的Q-測度總是正的,這是在最小化的積分型途徑中所必需的性質(zhì),因此,通常需要作以下假設(shè).

        (A):f是下半連續(xù)的(l.s.c.),并且X是下緊的.

        (M):(X,Ω,μ)是一個Q-測度空間.

        (R):f是一個可測的上豐滿函數(shù).

        2 變差積分及其性質(zhì)

        定義1 令φ:R1→R1是一個嚴(yán)格遞增的連續(xù)函數(shù),而且φ(0)=0.f的變差積分形式為

        式中,Vφ(c)是關(guān)于x在Hc∩D上的積分.

        性質(zhì)1 變差積分Vφ(c)有如下性質(zhì):

        (1)Vφ(c)>0,?c>c*;

        (2)Vφ(c)=0,?c<c*;

        (3)Vφ(c)在(-∞,+∞)上是非遞減的,且在(c*,∞)上嚴(yán)格遞增;

        (4)Vφ(c)是連續(xù)的.

        定理1 假定φ在(-∞,+∞)上是可微的,而且φ'(0)=0,那么積分Vφ(c)在(-∞,+∞)上是可微的,而且

        Vφ(c)是凸的.

        定理2 在(A),(M)和(R)的假設(shè)下,c*為總極小值當(dāng)且僅當(dāng)cn↓c*,

        以上性質(zhì)和定理的具體證明可參見文獻(xiàn)[8].

        3 3種變差積分的構(gòu)造

        3.1 雙曲變差積分

        3.2 分式變差積分

        3.3 三角變差積分

        令φ3(x)=x-arctan x是一個嚴(yán)格遞增連續(xù)函數(shù),而且φ3(0)=0.構(gòu)造f的三角變差積分如下:

        注:可驗(yàn)證上述3種類型的變差積分滿足一般變差積分的性質(zhì)定理.

        4 算法的實(shí)現(xiàn)

        下面介紹變差積分型總極值算法的實(shí)現(xiàn)過程.

        4.1 Monte-Carlo實(shí)現(xiàn)

        假設(shè)約束集D是在Rn上的一個投點(diǎn)區(qū)域,

        f是一個下半連續(xù)且上豐滿的目標(biāo)函數(shù),并且有唯一的總極小值點(diǎn)x*∈D.換言之,對于一個遞減的收斂到總極值c*的數(shù)列{ck},水平集的大小滿足

        式中,Dk是包含水平集Hck∩D的最小圖投點(diǎn)區(qū)域.

        這樣,就是計(jì)算Vφ(ck;Dk)和V'φ(ck;Dk)而不是計(jì)算Vφ(ck;D)和V'φ(ck;D).

        在每次迭代中,試圖找到Dk來替代水平集Hck,其中

        為了執(zhí)行算法,需要計(jì)算積分Vφ(ck)和V'e(ck).下面用Monte-Carlo技術(shù)來具體實(shí)現(xiàn).

        (1)c0和Hc0的逼近.設(shè)ξ=(ξ1,ξ2,…,ξn)是一個均勻分布在區(qū)間[0,1]n上的n維隨機(jī)數(shù).設(shè)

        則x=(x1,x2,…,xn)均勻分布在D上.

        取km個子樣本,并在樣本點(diǎn)上計(jì)算函數(shù)值f(xj),j=1,2,…,km.比較這些點(diǎn)上的函數(shù)值,得到一個樣本點(diǎn)的集合W,其中包括對應(yīng)的t個最小函數(shù)值點(diǎn)FV[j],j=1,2,…,t.將其按函數(shù)值大小排序,即為

        稱集合W為接受集,并將其看作是水平集Hc0的逼近,其中c0=FV[1]是{FV[j]}中最大的一個,稱正整數(shù)t為統(tǒng)計(jì)指標(biāo).可以看出,對于任意點(diǎn) x∈W,f(x)≤c0.

        此外,f在水平集Hc0上的Vφ(c0)和V'φ(c0)可以由以下方式來逼近,即

        設(shè)

        (2)由W產(chǎn)生一個新的投區(qū)域.用統(tǒng)計(jì)方法產(chǎn)生的投點(diǎn)n維區(qū)域?yàn)?/p>

        假設(shè)在W中的隨機(jī)樣本為τ1,τ2,…,τt.令

        其中

        作為估計(jì)來產(chǎn)生ai和bi,i=1,2,…,n.

        (3)繼續(xù)迭代過程.從新的區(qū)域D1中去樣本點(diǎn).取一隨機(jī)子樣本x=(x1,x2,…,xn)∈D1,其中

        計(jì)算f(x),如果f(x)≥ck,則丟棄樣本點(diǎn);否則,更新集合FV[j]和W,最后使得FV[j]是最小的點(diǎn).對接受集W作相應(yīng)的更新.重復(fù)這個過程直到FV[1]≤c1,得到新的FV和W.

        (4)迭代解.每次迭代,都可將集合FV[j]中的最小FV[t]及W中對應(yīng)的點(diǎn)看作是迭代解.

        (5)收斂辨別.每次迭代,用Monte-Carlo方法來計(jì)算變差積分Vk和V'k.令

        如果λk小于給定的精度ε,則迭代終止.可將步驟(4)中的迭代解作為總極小值和總極小值點(diǎn)的逼近.

        5 數(shù)值試驗(yàn)

        下面主要考慮一類無約束或盒箱約束的總極小值問題.分別結(jié)合上述3類變差積分,運(yùn)用Monte-Carlo技術(shù)可得以下數(shù)值結(jié)果.

        當(dāng)n=20,40,60,80,100時,采用分式變差積分算法和三角變差積分算法求解問題1得到的計(jì)算結(jié)果如表1和表2所示.采用雙曲變差積分算法求解問題1的一些數(shù)值結(jié)果是數(shù)據(jù)溢出.

        表1 分式變差積分算法求解問題1的一些數(shù)值結(jié)果Table 1 Numerical results of the problem 1 with fraction deviation integral method

        表2 三角變差積分算法求解問題1的一些數(shù)值結(jié)果Table 2 Numerical results of the problem 1 with trigonometry deviation integral method

        表1和表2的數(shù)據(jù)表明:①采用分式變差積分算法解決問題1時,迭代次數(shù)較少;② 采用雙曲變差積分算法解決問題1時,一旦數(shù)值過大就會遇到指數(shù)數(shù)據(jù)溢出的情況,所以在選用時要慎重;③數(shù)據(jù)較多時,采用三角變差積分算法計(jì)算累積量較小.

        問題2

        D={(x1,x2,…,xn)∈Rn:-10.0≤xi≤10.0,i=1,2,…,n}.解x*=(0,…,0),f*=0.

        當(dāng)n=20,40,60,80,100時,采用3種類型變差積分算法求解問題2得到的計(jì)算結(jié)果如表3~表5所示.

        表3 雙曲變差積分算法求解問題2的一些數(shù)值結(jié)果Table 3 Numerical results of the problem 2 with hyperbolic deviation integral method

        表4 分式變差積分算法求解問題2的一些數(shù)值結(jié)果Table 4 Numerical results of the problem 2 with fraction deviation integral method

        表5 三角變差積分算法求解問題2的一些數(shù)值結(jié)果Table 5 Numerical results of the problem 2 with trigonometry deviation integral method

        表3~表5的數(shù)據(jù)表明:①采用雙曲變差積分算法解決問題2時迭代次數(shù)最少,但計(jì)算結(jié)果的精度不高;②采用分式變差積分算法時迭代次數(shù)要少于三角變差積分算法;③ 數(shù)據(jù)較多時,采用三角變差積分算法計(jì)算累積量較少.

        6 結(jié)束語

        以上算例說明了本研究給出的3類變差積分算法是可行且有效的,但是各算法之間也存在差異.具體地說:①對于雙曲變差積分算法,其計(jì)算的迭代次數(shù)較少,當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時,函數(shù)值的計(jì)算累積量并不大,但是當(dāng)數(shù)據(jù)值比較大時可能容易造成數(shù)據(jù)溢出,且計(jì)算精度不夠高;②對于分式變差積分算法,其計(jì)算的迭代次數(shù)較少,但是當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時,其函數(shù)計(jì)算累積量是三種算法中最大的,所以當(dāng)計(jì)算數(shù)據(jù)規(guī)模較大時,其消耗時間也較多;③對于三角變差積分算法,其計(jì)算的迭代次數(shù)適中,當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時,函數(shù)值的計(jì)算累積量比分式變差積分算法要小,且計(jì)算耗時相對適中.

        由于上述各類變差積分算法的差異性和優(yōu)劣性,因此,在利用變差積分算法時應(yīng)該注意針對不同的問題選擇不同的算法.本研究就是通過設(shè)計(jì)變差積分算法來求解不連續(xù)、無約束總極值問題的.而對于約束的,特別是離散的總極值問題還需作進(jìn)一步研究.

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