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        一類期望值模型的SAA法收斂性分析及應(yīng)用

        2013-01-19 03:03:32胡伯霞
        關(guān)鍵詞:規(guī)劃分析

        胡伯霞,陳 源,李 龍

        (衡陽師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)系,湖南 衡陽 421002)

        0 引 言

        本文考慮如下隨機(jī)規(guī)劃問題:

        這里X是一非空凸集,x是決策變量,ξ:Ω→Ξ?Rk是定義在概率空間(Ω,F(xiàn),P)上的隨機(jī)變量,E[·]是期望值算子,f:Rn×Rk→R,g:Rn×Rk→Rm是局部Lipschitz連續(xù)函數(shù)。

        在許多情形下,對(duì)于給定的決策x,精確求解(1)中的期望值或不可能或代價(jià)太高,為了克服這一困難,我們可以考慮運(yùn)用眾所周知的采樣平均近似SAA法來求解[1-3]。Wang和Ahmed[4]考慮了一類隨機(jī)規(guī)劃模型:

        Xu和Zhang[5]考慮了一類隨機(jī)規(guī)劃模型:

        Liu和Xu[6]還考慮了一類具有隨機(jī)二階占優(yōu)約束的隨機(jī)規(guī)劃問題:

        受上述方法的啟發(fā),本文研究(1)的數(shù)值求解方法。設(shè)通過計(jì)算模擬或從歷史數(shù)據(jù)已獲得ξ的采樣ξ1,ξ2,…,ξN,考慮(1)的如下采樣平均近似問題:

        稱(2)為SAA問題,而稱(1)為原問題。SAA問題的主要優(yōu)點(diǎn)是無需計(jì)算期望值。

        1 精確罰方法

        假設(shè)已獲得(2)的一個(gè)最優(yōu)解,記為xN,我們需要分析隨著樣本規(guī)模N的增大,xN的收斂性。顯然直接從(2)分析將會(huì)非常復(fù)雜,因?yàn)椋?)的約束個(gè)數(shù)也會(huì)隨著N的增大而增大,為了避免這一問題,我們把(1)和(2)運(yùn)用精確罰技術(shù)將問題歸結(jié)為在約束確定的情況下,分析目標(biāo)函數(shù)的逼近性質(zhì)上來。記

        對(duì)應(yīng)于原問題(1)的精確罰規(guī)劃為:

        其中λ是罰參數(shù)。在適當(dāng)?shù)募僭O(shè)下(1)與(3)的最優(yōu)解等價(jià)。

        假設(shè)1.f(x,ξ)和g(x,ξ)關(guān)于x是局部Lipschitz連續(xù),且它們的模由一可測(cè)正函數(shù)κ(ξ)界定。

        類似于文獻(xiàn)[5]的證明,我們有下面的最優(yōu)解等價(jià)性定理:

        定理1.假設(shè)原問題(1)滿足Slater條件且X是緊集,若假設(shè)1成立,則存在一個(gè)正數(shù),使得對(duì)任意λ>,(1)與(3)的最優(yōu)解集相同。

        對(duì)應(yīng)于SAA問題(2)的精確罰規(guī)劃為:

        其中λN是罰參數(shù)。

        對(duì)于(2)與(4)的最優(yōu)解有如下等價(jià)性定理:

        定理2.若定理1的假設(shè)成立,那么存在正數(shù)N*和λ*使得對(duì)任意N>N*和λN>λ*,(2)與(4)的最優(yōu)解集w.p.1一致。

        2 收斂性結(jié)果

        本小節(jié)主要研究FN(x)→F(x)的一致指數(shù)收斂性,同時(shí)這也得出了xN→x*∈X*,N→∞,而X*為原問題(1)或SAA問題(3)的最優(yōu)解集。另外從計(jì)算方面來講,也需要在給定誤差界d(xN,X*)的情況下估計(jì)采樣樣本數(shù)N。在采樣為獨(dú)立同分布(iid)或非獨(dú)立同分布(non-iid)的情況下,應(yīng)用大偏差理論(LD)分析統(tǒng)計(jì)量的指數(shù)收斂性,請(qǐng)參看文獻(xiàn)[2][3][7]。這里假設(shè)采樣為廣義采樣。

        定義下面兩個(gè)矩量母函數(shù):

        引理1【逐點(diǎn)指數(shù)收斂】若假設(shè)2成立,則對(duì)任意x∈X和小正數(shù)ε>0,只要N充分大則有

        在上述假設(shè)和引理下,有下面的一致指數(shù)收斂性定理。

        定理3.若假設(shè)1,2,3成立,且λN→λ*,N→∞。則?ε>0,存在與N無關(guān)的正常數(shù)c(ε)和β(ε),使得

        證明:首先有:

        接下來,估計(jì)

        由文獻(xiàn)[8],存在cl(ε),βl(ε),l=1,2,3,使得

        聯(lián)合上面五式,有

        其中c(ε)=c1(ε)+c2(ε)+c3(ε),β(ε)=min{β1(ε),β2(ε),β3(ε)}。得證。

        引理2 考慮一般優(yōu)化問題

        這里p:RN→R,X?RN,和一個(gè)擾動(dòng)規(guī)劃問題

        根據(jù)上述引理仿文獻(xiàn)[5]的證明可得如下收斂性結(jié)果。

        定理4.假設(shè)如定理3.若x{N}是SAA問題的最優(yōu)解序列,而X*是原問題的最優(yōu)解集,則對(duì)任意ε>0,存在正常數(shù)c(ε)和β(ε),使得

        3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)

        例 考慮如下期望值優(yōu)化問題:

        圖1 SAA問題的收斂性(σ=0.5)

        [1]S M ROBINSON.Analysis of sample-path optimization[J].Math.Oper.Res.,1996,21:513-528.

        [2]A DEMBO,O ZEITOUNI.Large Deviations Techniques and Applications[M].New York:Springer-Verlag,1998.

        [3]A SHAPIRO.Monte Carlo sampling methods,in:A.Rusczynski and A.Shapiro(editors),Stochastic Programming[M].Handbooks in OR &MS,Amsterdam:North-Holland Publishing Company,2003.

        [4]W WANG,S AHMED.Sample average approximation of expected value constrained stochastic programs[J].Oper.Res.Letters,2008,36:515-519.

        [5]H XU,D ZHANG.Monte Carlo Methods for Mean-Risk Optimization and Portfolio Selection[EB/OL].[2010-6-3].Comput.Manag.Sci.,http://www.2010,DOI 10.1007/s10287-010-0123-6.

        [6]Y LIU,H XU.Stability and Sensitivity Analysis of Stochastic Programs with Second Order Dominance Constraints[EB/OL].[2010-6-17].http://eprints.soton.ac.uk/182199/1/Liu-Xu-17-June-2010.pdf

        [7]A SHAPIRO and H XU.Stochastic mathematical programs with equilibrium constraints,modeling and sample average approximation[J].Optimization,2008,57:395-418.

        [8]H XU.Uniform exponential convergence of sample average random functions under general sampling with applications in stochastic programming[J].J.Math.Anal.Appl.,2010,368:692-710

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