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        一般多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的凝聚同倫內(nèi)點(diǎn)算法

        2014-09-04 01:37:34溫延紅戴嘉軒
        關(guān)鍵詞:內(nèi)點(diǎn)長(zhǎng)春約束

        賀 莉, 郭 旭, 溫延紅, 戴嘉軒

        (1.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 基礎(chǔ)科學(xué)學(xué)院, 吉林 長(zhǎng)春 130012;2.長(zhǎng)春職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 吉林 長(zhǎng)春 130033)

        一般多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的凝聚同倫內(nèi)點(diǎn)算法

        賀 莉1, 郭 旭1, 溫延紅2, 戴嘉軒1

        (1.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 基礎(chǔ)科學(xué)學(xué)院, 吉林 長(zhǎng)春 130012;2.長(zhǎng)春職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 吉林 長(zhǎng)春 130033)

        用凝聚函數(shù)把等價(jià)轉(zhuǎn)化后的不等式約束條件進(jìn)行光滑逼近,對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行線性加權(quán)轉(zhuǎn)化成單目標(biāo)函數(shù),然后利用組合同倫內(nèi)點(diǎn)方法求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的最小弱有效解,并證明該方法是整體收斂的。

        多目標(biāo)規(guī)劃; 凝聚函數(shù); 同倫方法

        0 引 言

        凝聚同倫內(nèi)點(diǎn)方法是求解非凸非光滑優(yōu)化問(wèn)題行之有效的一種方法。文獻(xiàn)[1]給出了求解非凸規(guī)劃問(wèn)題的凝聚同倫內(nèi)點(diǎn)方法;文獻(xiàn)[2-5]討論了可行域在相應(yīng)條件下約束序列極大極小問(wèn)題的凝聚同倫內(nèi)點(diǎn)法;文獻(xiàn)[6]研究了改進(jìn)的凝聚約束同倫方法;文獻(xiàn)[7]把凝聚同倫內(nèi)點(diǎn)方法推廣到求解帶有不等式約束的凸多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,文中在此基礎(chǔ)上研究更一般的情形,即同時(shí)帶有等式和不等式約束的凸多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。

        考慮下述一般多目標(biāo)規(guī)劃(MOP)問(wèn)題

        (1)

        其中

        文中采用下列記號(hào):

        P={1,2,…,p},M={1,2,…,m},L={1,2,…,l};

        Ω={x∈Rn|gi(x)≤0,hj(x)=0;i∈M,j∈L}表示可行集;

        Ω0={x∈Rn|gi(x)<0,hj(x)=0;i∈M,j∈L}表示嚴(yán)格可行集;

        I(x)={i∈{1,2,…,m}|gi(x)=0}表示積極指標(biāo)集;

        ?Ω=ΩΩ0表示可行集邊界。

        易見(jiàn),不等式約束集合{x∈Rn|gi(x)≤0,i∈M}與{x∈Rn|g(x)≤0}等價(jià)。于是問(wèn)題(1)等價(jià)轉(zhuǎn)化為如下單個(gè)不等式約束問(wèn)題:

        (2)

        定義凝聚函數(shù)

        t>0

        則問(wèn)題(2)轉(zhuǎn)化為下面的光滑優(yōu)化問(wèn)題

        (3)

        文中基本假設(shè):

        (C1)f,gi,i∈M為三次連續(xù)可微凸函數(shù),hj,j∈L為線性函數(shù);

        (C2)Ω0非空有界連通集;

        (C3)對(duì)?x∈Ω,向量組(▽gi(x),▽hj(x)|i∈I(x),j∈L)線性無(wú)關(guān);

        引理1 假設(shè)條件(C1)成立,則g(x,θ t)也是三次連續(xù)可微凸函數(shù),且g(x)≤g(x,θ t)≤g(x)+θ tlnm。

        標(biāo)注1:由引理1知,當(dāng)t→0+時(shí),問(wèn)題(3)的解即為問(wèn)題(2)的解,從而為問(wèn)題(1)的解。

        引理2

        0

        引理3

        假設(shè)條件(C1),(C2)成立,則1)對(duì)?θ∈(0,1],t∈(0,1]有Ωθ(t)?Ω;

        引理4

        假設(shè)條件(C1)~(C4)成立,則1)存在θ∈(0,1],使得對(duì)?t∈(0,1],對(duì)?x∈Ωθ(t),向量組(▽xg(x,θ t),▽hj(x)|j∈L)線性無(wú)關(guān),即

        引理1~引理4的證明可參見(jiàn)文獻(xiàn)[3]。

        1 主要結(jié)果

        對(duì)于問(wèn)題(3)利用線性加權(quán)法將其轉(zhuǎn)化為如下n+p個(gè)變量的非線性規(guī)劃問(wèn)題

        (4)

        定義1[8]設(shè)x∈Ω,如果不存在y∈Ω,使f(y)≤f(x)(或f(y)

        定義2[8]如果(x*,λ*)是問(wèn)題(4)的最優(yōu)解,則稱(chēng)x*是問(wèn)題(3)的最小弱有效解。

        (5)

        稱(chēng)(x,λ)是問(wèn)題(4)的K-K-T點(diǎn),(y,z,ζ,h)是問(wèn)題(4)的Lagrange乘子。

        當(dāng)t→0+時(shí),方程(5)的K-K-T點(diǎn)收斂于問(wèn)題(4)的最優(yōu)解,即為問(wèn)題(1)的最小弱有效解。

        為求解(5)構(gòu)造同倫方程:

        (6)

        其中

        當(dāng)t=1時(shí),同倫方程(6)變?yōu)?/p>

        (7)

        當(dāng)t→0時(shí),方程(6)的解為方程(5)的K-K-T點(diǎn),即為問(wèn)題(1)的最小弱有效解。

        證明 用H′(w,w(0),t)記為H的jacobi陣,則

        (8)

        其中

        事實(shí)上,由同倫方程(6)中的

        下證Γw(0)是有界曲線。若Γw(0)無(wú)界,則存在序列{(w(k),tk)}?Γw(0),有

        由假設(shè)(C2)及Λ++的定義及t∈(0,1],存在子列{(w(k),tk)},不妨設(shè)其本身,k→+∞,有x(k)→x*∈Ω,λ(k)→λ*∈Λ+,tk→t*∈[0,1],‖(y(k),z(k),ζ(k),h(k)‖→+∞。

        下面證明‖(y(k),z(k),ζ(k),h(k))‖→+∞是不可能的。

        ‖h(k)‖→+∞,‖ζ(k)‖→+∞的不可能性證明見(jiàn)文獻(xiàn)[1]。

        1)下面證明若z無(wú)界,則‖z(k)‖→+∞(k→∞),由式(6)的第一個(gè)方程得

        取極限(k→+∞),得

        (9)

        若式(9)成立,則其極限必存在,記

        2)下面證明{y(k)}有界:

        ﹙Ⅰ﹚當(dāng)t*=1時(shí),由式(6)的第一個(gè)方程有

        (10)

        (Ⅱ)當(dāng)0≤t*<1時(shí),由式(6)的第一個(gè)方程,有

        (11)

        當(dāng)取k→+∞的極限時(shí),式(11)左端極限的第一、三、四部分是有限的,而第二部分無(wú)窮大,矛盾。所以{y(k)}有界。

        由以上討論知‖w(k)‖→/ +∞,即Γw(0)是有界的。

        2 算法收斂性

        特別地,如果Γw(0)是有限的,(w*,0)是Γw(0)的另一端點(diǎn),則w*是K-K-T方程的一個(gè)解。

        是非奇異的,Γw(0)只能微分同胚于區(qū)間(0,1],設(shè)(w*,t*)是Γw(0)當(dāng)t→0+的極限點(diǎn),則有下列可能情形:

        用Γw(0)的弧長(zhǎng)s參數(shù)化該曲線,即存在連續(xù)可微函數(shù)w(s),t(s),使得

        (12)

        微分式(12),得定理4。

        定理4 同倫路徑Γw(0)由下面的常微分方程初值問(wèn)題確定

        (13)

        并且如果有t(s*)=0,則w*=(x(s*),λ(s*),y(s*),z(s*),ζ(s*),h(s*))T是K-K-T方程的解。

        3 結(jié) 語(yǔ)

        多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題是近30年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新興學(xué)科,主要研究在某種意義下多個(gè)指標(biāo)同時(shí)達(dá)到最優(yōu)的問(wèn)題。由于所涉及到的多個(gè)指標(biāo)并不是獨(dú)立的,它們往往是通過(guò)決策變量耦合在一起且處于相互競(jìng)爭(zhēng)、相互沖突的狀態(tài),同時(shí)所涉及到的函數(shù)大多是不光滑的,由此帶來(lái)的復(fù)雜性使得對(duì)多目標(biāo)問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化變得十分困難。文中在已有研究結(jié)果的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了凝聚同倫內(nèi)點(diǎn)方法求解一類(lèi)非光滑凸多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的最小弱有效解,擴(kuò)大了凝聚同倫內(nèi)點(diǎn)方法的適用范圍。

        [1] 劉慶懷.解非凸規(guī)劃問(wèn)題的組合同倫內(nèi)點(diǎn)法[D]:[博士學(xué)位論文].長(zhǎng)春:吉林大學(xué),1999.

        [2] YU Bo, LIU Guo-xin, FENG Guo-chen, et al. The aggretate homotopy method for constrained sequential max-min problem[J]. Northeast. Math.,2003,19(4):287-290.

        [3] 金鑒祿,譚佳偉,賀莉,等.一般非線性規(guī)劃問(wèn)題的凝聚同倫內(nèi)點(diǎn)方法[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào),2011,49(6):1044-1052.

        [4] 金鑒祿,王秀玉,賀莉,等.約束序列極大極小問(wèn)題的凝聚同倫內(nèi)點(diǎn)方法[J].應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報(bào),2010,33(5):792-804.

        [5] 張春陽(yáng),張國(guó)霜,李卓識(shí),等.正獨(dú)立映射的判定及其在非凸優(yōu)化中的應(yīng)用[J].長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2010,31(1):111-114.

        [6] 蘇猛龍,趙立芹,呂顯瑞.改進(jìn)的凝聚約束同倫方法求解一類(lèi)非線性最優(yōu)化問(wèn)題[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào):理學(xué)版,2008,46(6):1094-1096.

        [7] 楊軼華,趙立芹,呂顯瑞,等.多目標(biāo)凸規(guī)劃凝聚同倫內(nèi)點(diǎn)算法[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào):理學(xué)版,2006,44(6):883-887.

        [8] 林銼云, 董加禮.多目標(biāo)優(yōu)化的方法與理論[M].長(zhǎng)春:吉林教育出版社,1992.

        [9] Allgower E L. Numerical continuation methods: an introducation[M]. New York: Springer-Verlag,1990.

        Aggregate homotopy interior-point method for general multiobjective programming

        HE Li1, GUO Xu1, WEN Yan-hong2, DAI Jia-xuan1

        (1.School of Basic Sciences, Changchun University of Technology, Changchun 130012, China;2.Changchun Vocational Institute of Technology, Changchun 130033, China)

        Inequality constraint conditions after equivalent transformation is smooth approximated by means of aggregate function, and then the multi-objective function is transferred into a single objective function with linear weighing. We get the minimal weak efficient solution for the multi-objective optimization problem via the aggregate homotopy method, and prove that it is globally convergent.

        multi-objective optimization; aggregate function; homotopy method.

        2014-03-12

        國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(10771020); 吉林省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20130101061JC)

        賀 莉(1970-),女,漢族,吉林圖們?nèi)耍L(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)副教授,碩士,主要從事最優(yōu)化理論與算法研究,E-mail:heli_xu@126.com.

        O 221

        A

        1674-1374(2014)06-0601-06

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