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        三步法求解下層最優(yōu)解不唯一的二層規(guī)劃

        2016-08-01 03:45:25胡鐵松

        王 劍 胡鐵松 汪 琴

        (武漢大學(xué) 水資源與水電工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 武漢 430072)

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        三步法求解下層最優(yōu)解不唯一的二層規(guī)劃

        王劍胡鐵松汪琴

        (武漢大學(xué) 水資源與水電工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 武漢430072)

        摘要:下層最優(yōu)解不唯一的二層規(guī)劃存在樂(lè)觀和悲觀情形,基于此提出樂(lè)觀和悲觀可行解的定義,并設(shè)計(jì)了求解樂(lè)觀和悲觀最優(yōu)解的三步法.而后分別用三步法和以往的兩步法求解了4個(gè)下層最優(yōu)解不唯一和1個(gè)下層最優(yōu)解唯一的算例,計(jì)算結(jié)果表明了三步法的有效性.

        關(guān)鍵詞:二層規(guī)劃;樂(lè)觀最優(yōu)解;悲觀最優(yōu)解

        二層規(guī)劃可行上層決策對(duì)應(yīng)的下層規(guī)劃問(wèn)題最優(yōu)解數(shù)目通常并非唯一,二層規(guī)劃的下層問(wèn)題具有唯一解是一類(lèi)特殊二層規(guī)劃問(wèn)題,只有當(dāng)對(duì)應(yīng)下層規(guī)劃為凸規(guī)劃且目標(biāo)函數(shù)為嚴(yán)格凸函數(shù)時(shí),其最優(yōu)解才唯一[1].下層規(guī)劃最優(yōu)解不唯一的二層規(guī)劃的求解難點(diǎn)在于:對(duì)于一個(gè)可行的上層決策變量,其對(duì)應(yīng)下層最優(yōu)解的數(shù)目難以確定,目前尚缺乏一種解法可以求解出下層問(wèn)題的所有最優(yōu)解并將其反饋到上層規(guī)劃.因此,研究與探討下層最優(yōu)解不唯一的二層規(guī)劃問(wèn)題具有重要價(jià)值.

        下層最優(yōu)解不唯一的二層規(guī)劃的最優(yōu)解尚無(wú)一個(gè)公認(rèn)的定義,Lucchetti R, Mignanego F等[2]提出了三個(gè)定義,其中第一條和第二條定義分別對(duì)應(yīng)Dempe[3]提到的樂(lè)觀和悲觀形式二層規(guī)劃的最優(yōu)解,也是較為通用的解定義,而第三條定義條件非常嚴(yán)苛,因而使用得極少.另外有一些學(xué)者,通過(guò)對(duì)原二層規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行處理,使得下層問(wèn)題最優(yōu)解唯一.Bialas和Karwan[4]提出在下層決策者配合上層決策者時(shí),用f2+εf1來(lái)代替下層目標(biāo)函數(shù)f2,其中f1為上層目標(biāo)函數(shù),ε為一個(gè)適當(dāng)小的正數(shù);相應(yīng)地Ben-Ayed O[5]提出在下層決策者不配合上層決策者時(shí),用f2-εf1來(lái)代替下層目標(biāo)函數(shù)f2.但兩者只是提出了一種思路,并沒(méi)有指出ε應(yīng)當(dāng)如何選取,并且即使在替換了下層目標(biāo)函數(shù)以后,也不能保證下層最優(yōu)解唯一.Dempe則提出了兩種正則化方法對(duì)原二層規(guī)劃進(jìn)行擾動(dòng),第一種[6]是針對(duì)樂(lè)觀情形,在下層目標(biāo)函數(shù)為凸函數(shù),且上層目標(biāo)函數(shù)正定的情況下,在下層目標(biāo)函數(shù)中添加αF,α為一個(gè)適當(dāng)小的正數(shù),并用梯度法進(jìn)行求解;第二種[7]是在下層規(guī)劃為凸規(guī)劃時(shí),在目標(biāo)函數(shù)中添加α‖x‖,并用聚束法進(jìn)行求解.相類(lèi)似地,P.Loridan和J.Morgan針對(duì)下層問(wèn)題嚴(yán)格擬凸與否,提出了兩種ε-正則法[8-9],并討論了一定條件下解的存在問(wèn)題,也提出了幾個(gè)較為簡(jiǎn)單的算法.但不論是Dempe還是P.Loridan和J.Morgan提出的方法都存在兩個(gè)問(wèn)題:第一,對(duì)下層問(wèn)題有一定的要求,針對(duì)的是較為簡(jiǎn)單的二層規(guī)劃問(wèn)題,提出的方法難以解決一個(gè)一般的下層最優(yōu)解不唯一的二層規(guī)劃問(wèn)題;第二,改變了原二層規(guī)劃問(wèn)題,并不能保證最后求得的解滿(mǎn)足下層問(wèn)題的最優(yōu)性.

        近年來(lái)有一類(lèi)解法,上下層都采用啟發(fā)式算法進(jìn)行求解,因?yàn)樵擃?lèi)算法使用了兩次啟發(fā)式算法,可以歸類(lèi)為兩步法,如基于遺傳算法的[10],基于粒子群算法的[11]等.但用兩步法求解下層最優(yōu)解不唯一的二層規(guī)劃,下層規(guī)劃將隨機(jī)返回一個(gè)最優(yōu)解到上層,因而算法結(jié)果將不穩(wěn)定,無(wú)法保證求得樂(lè)觀最優(yōu)解或者悲觀最優(yōu)解.

        本文從樂(lè)觀和悲觀二層規(guī)劃的定義出發(fā),提出樂(lè)觀和悲觀可行解的定義,分析了這兩類(lèi)可行解的求解思路,而后設(shè)計(jì)了三步法求解下層最優(yōu)解不唯一的二層規(guī)劃的樂(lè)觀和悲觀最優(yōu)解.下文將按照如下順序展開(kāi):第1部分描述二層規(guī)劃的相關(guān)數(shù)學(xué)定義及樂(lè)觀和悲觀最優(yōu)解,第2部分提出樂(lè)觀和悲觀可行解的定義和求解樂(lè)觀和悲觀最優(yōu)解的三步法,第3部分是算例及結(jié)果分析,第4部分是結(jié)論和未來(lái)工作.

        1二層規(guī)劃的兩類(lèi)最優(yōu)解

        考慮如下形式的二層規(guī)劃問(wèn)題(記為問(wèn)題1):

        (1)

        其中x∈Rn1,y∈Rn2,F(xiàn),f:Rn1×Rn2→R,G:Rn1×Rn2→Rm1,g:Rn1×Rn2→Rm2.

        1)約束域:

        上下層約束條件的交集稱(chēng)為約束域A,即:A={(x,y)|G(x,y)≤0,g(x,y)≤0}.

        2)可行上層決策變量:

        將滿(mǎn)足x∈A的上層決策變量x稱(chēng)為可行上層決策變量,所有的可行上層決策變量的集合用X表示,它表示約束域A在上層決策空間的投影,即:X={x|(x,y)∈A}.

        3)反應(yīng)集:

        當(dāng)二層規(guī)劃的可行上層決策變量x,對(duì)應(yīng)的下層問(wèn)題的最優(yōu)解并非唯一時(shí),下層問(wèn)題返回的最優(yōu)解具有不確定性.此時(shí),有兩種決策方式,相應(yīng)地有兩類(lèi)最優(yōu)解.

        1.1樂(lè)觀最優(yōu)解

        樂(lè)觀決策者認(rèn)為下層完全配合上層目標(biāo),總是將對(duì)上層目標(biāo)最有利的最優(yōu)解返回給上層,這種情況下的二層規(guī)劃稱(chēng)為樂(lè)觀二層規(guī)劃,得到的最優(yōu)解即為樂(lè)觀最優(yōu)解.

        樂(lè)觀二層規(guī)劃的數(shù)學(xué)表達(dá)[3]:

        (2)

        1.2悲觀最優(yōu)解

        P.Loridan和J.Morgan[12]提出在下層決策者不配合上層決策者時(shí),上層決策者為了使得風(fēng)險(xiǎn)最小,認(rèn)為下層決策者總是選擇最不利于上層的最優(yōu)解,這種情形下的二層規(guī)劃稱(chēng)為悲觀二層規(guī)劃,得到的最優(yōu)解即為悲觀最優(yōu)解.

        悲觀二層規(guī)劃的數(shù)學(xué)表達(dá)[3]:

        (4)

        2三步法求解樂(lè)觀和悲觀最優(yōu)解

        2.1等價(jià)約束

        對(duì)于任意一個(gè)固定的上層決策變量x,如果下層問(wèn)題存在最優(yōu)解,那么下層問(wèn)題一定存在唯一的最優(yōu)值f*,顯然,對(duì)于任意一個(gè)x′∈X有:{y|f(x′,y)=f*}={y|y∈ψ(x′)}.

        2.2樂(lè)觀可行解

        根據(jù)樂(lè)觀二層規(guī)劃的定義,對(duì)于一個(gè)x′∈X,當(dāng)y是如下問(wèn)題o的最優(yōu)解時(shí),這個(gè)y才會(huì)被樂(lè)觀上層決策者接受,從而(x′,y)才是樂(lè)觀二層規(guī)劃的一個(gè)可行解,稱(chēng)為樂(lè)觀可行解.

        (7)

        由于ψ(x′)數(shù)目無(wú)法確定,也無(wú)法全部求出,故用f(x′,y)=f*代替y∈ψ(x′)可以得到問(wèn)題o的等價(jià)問(wèn)題3:

        (8)

        2.3悲觀可行解

        同理,根據(jù)悲觀二層規(guī)劃的定義,對(duì)于一個(gè)x′∈X,當(dāng)y是如下問(wèn)題p的最優(yōu)解時(shí),(x′,y)是悲觀二層規(guī)劃的一個(gè)可行解,稱(chēng)為悲觀可行解.

        (9)

        與樂(lè)觀可行解求解類(lèi)似,可以得到問(wèn)題p的等價(jià)問(wèn)題4:

        (10)

        2.4樂(lè)觀&悲觀可行解求解

        根據(jù)上文的分析,可以通過(guò)如下3個(gè)步驟求解樂(lè)觀和悲觀可行解:第1步,確定一個(gè)滿(mǎn)足x′∈X的x′;第2步,求解x′對(duì)應(yīng)下層規(guī)劃問(wèn)題2的最優(yōu)值f*;第3步,求解x′對(duì)應(yīng)的問(wèn)題3(4),得到最優(yōu)解y,最終得到一個(gè)樂(lè)觀(悲觀)可行解(x′,y).

        2.5三步法求解樂(lè)觀&悲觀最優(yōu)解

        上文給出了求解單個(gè)樂(lè)觀(悲觀)可行解的方法,如果使上層決策變量在X內(nèi)變化,并求解對(duì)應(yīng)的樂(lè)觀(悲觀)可行解,最后比較這些樂(lè)觀(悲觀)可行解的適應(yīng)度(上層目標(biāo)函數(shù)值)大小,適應(yīng)度最小的樂(lè)觀(悲觀)可行解就是原二層規(guī)劃問(wèn)題的樂(lè)觀(悲觀)最優(yōu)解,具體過(guò)程如圖1所示.

        圖1 三步法運(yùn)行過(guò)程    圖2 兩步法迭代過(guò)程

        2.6三步法和兩步法對(duì)比

        新方法是一個(gè)求解策略,并不針對(duì)某一種特定的算法,為了使得算法適用性更廣,可以采用啟發(fā)式算法和新方法結(jié)合.新方法總共使用了3次啟發(fā)式算法,故而命名為三步法.為了方便對(duì)比,將兩步法的流程列入圖2,可以看出三步法和兩步法差別就在于是否有問(wèn)題3(4)的求解,且兩步法在下層問(wèn)題完成求解后直接返回了下層最優(yōu)解Y*,三步法返回的是下層最優(yōu)值f*,再經(jīng)過(guò)問(wèn)題3(4)的求解返回Y*.

        3算例及結(jié)果

        為了驗(yàn)證新方法的有效性,下面分別用基于粒子群的兩步法和三步法對(duì)5個(gè)算例進(jìn)行求解.算例1,2,3節(jié)選自文獻(xiàn),算例4,5為作者構(gòu)造算例;算例1,2,4,5下層最優(yōu)解不唯一,算例3下層最優(yōu)解唯一;算例4,5決策變量維數(shù)可變,計(jì)算時(shí)算例4包括1+2和2+3維,算例5包括2+2維和4+4維.為了方便對(duì)比,三步法和兩步法的問(wèn)題1和問(wèn)題2的的粒子數(shù)和迭代次數(shù)均相同.

        算例1[3]:

        圖3 算例1可行域    圖4 算例1迭代過(guò)程

        3種迭代都進(jìn)行了多次計(jì)算,樂(lè)觀和悲觀迭代過(guò)程不盡相同,但收斂結(jié)果一致,上圖只是選取了其中一次;兩步法的迭代過(guò)程不盡相同,迭代也不一樣,上圖也只是選取了其中一次(下文算例同).樂(lè)觀過(guò)程收斂代數(shù)為51,收斂最優(yōu)解為(-1.62e-23,2.22e-24),最優(yōu)值為0;悲觀過(guò)程收斂代數(shù)為176,收斂最優(yōu)解為(2.66e-04,1.003 11),最優(yōu)值為1.000 091;兩步法收斂代數(shù)為146代,收斂最優(yōu)解為(4.02e-09,-1),最優(yōu)值為1.三步法順利求解了樂(lè)觀最優(yōu)解和悲觀最優(yōu)解,而兩步法也剛好求解出了悲觀最優(yōu)解,這是一個(gè)特例.

        算例2[2]:

        算例2反應(yīng)集為:ψ(x)={(y1,y2)|y1+y2=1,x+y1-y2≤1,0≤x≤2},可行域如圖5所示,任意一個(gè)x對(duì)應(yīng)下層規(guī)劃有無(wú)窮多個(gè)最優(yōu)解.

        樂(lè)觀最優(yōu)解為:(x*,y*)=(0,1),對(duì)應(yīng)樂(lè)觀最優(yōu)值為1 000;悲觀最優(yōu)解為:(x*,y*)=(2,0),對(duì)應(yīng)悲觀最優(yōu)值為200.三步法和兩步法的迭代過(guò)程如圖6所示.

        圖5 例2可行域      圖6 例2迭代過(guò)程

        樂(lè)觀過(guò)程收斂代數(shù)為130,收斂最優(yōu)解為(-1.56e-03,1.001 06,-5.04e-04),最優(yōu)值為1 000.870;悲觀過(guò)程收斂代數(shù)為126,收斂最優(yōu)解為(2.000 03,-2.94e-04,1.003 45),最優(yōu)值為199.699 6;兩步法收斂代數(shù)為68代,收斂最優(yōu)解為(0.203 076 1,0.895 614 0,0.104 396),最優(yōu)值為829.162 5.三步法分別求解了樂(lè)觀最優(yōu)解和悲觀最優(yōu)解,而兩步法求解不了樂(lè)觀最優(yōu)解和悲觀最優(yōu)解的任意一種.

        算例3[13]:

        圖7 算例3迭代過(guò)程

        樂(lè)觀過(guò)程收斂代數(shù)為200,收斂最優(yōu)解為(-1.11e-03,29.995 2,-10.000 1,9.997 54),最優(yōu)值為-2.934e-03;悲觀過(guò)程收斂代數(shù)為198,收斂最優(yōu)解為(-1.18e-03,29.995 5,-10.000 1,9.997 66),最優(yōu)值為-2.658e-03;兩步法收斂代數(shù)為149代,收斂最優(yōu)解為(-1.07e-03,29.995 2,-10.000 1,9.997 56),最優(yōu)值為-3.038e-03.3種迭代過(guò)程大同小異,收斂的最優(yōu)解和最優(yōu)值都較為接近,3種迭代運(yùn)算應(yīng)該還有繼續(xù)收斂到更優(yōu)解的可能,但最優(yōu)解和最優(yōu)解的精度已經(jīng)很高.

        算例4:

        s.t.0≤xi≤4

        yj≥0

        算例4的反應(yīng)集為:

        對(duì)于任意一個(gè)可行上層決策變量,下層最優(yōu)解均為無(wú)窮多個(gè).樂(lè)觀最優(yōu)解為:

        樂(lè)觀最優(yōu)值為0,悲觀最優(yōu)解為:

        圖8 算例4迭代過(guò)程(左邊1+2維,右邊2+3維)

        對(duì)于1+2維:樂(lè)觀過(guò)程收斂代數(shù)為105,收斂最優(yōu)解為(0,4.88e-04,4),最優(yōu)值為2.387e-04;悲觀過(guò)程收斂代數(shù)為39,收斂最優(yōu)解為(2.001 68,1.998 83,3.08e-08),最優(yōu)值為8.002 304;兩步法收斂代數(shù)為132代,收斂最優(yōu)解為(0.519 99,0,3.480 51),最優(yōu)值為0.270 642 1.三步法分別求解了樂(lè)觀最優(yōu)解和悲觀最優(yōu)解,而兩步法求解不了樂(lè)觀最優(yōu)解和悲觀最優(yōu)解的任意一種.

        對(duì)于2+3維:樂(lè)觀過(guò)程收斂代數(shù)為48,收斂最優(yōu)解為(0,0,3.50e-03,0,3.996 97),最優(yōu)值為2.366e-04;悲觀過(guò)程收斂代數(shù)為199,收斂最優(yōu)解為(1.362 97,1.310 36,1.327 18,2.63e-08,0),最優(yōu)值為5.336 414;兩步法收斂代數(shù)為195代,收斂最優(yōu)解為(0.494 50,0.273 02,0,6.046 59e-02,3.172 52),最優(yōu)值為0.322 986 4.3種迭代運(yùn)算應(yīng)該還有繼續(xù)收斂到更優(yōu)解的可能,但最優(yōu)解和最優(yōu)值的精度已經(jīng)很高,可以認(rèn)為三步法分別求解了樂(lè)觀最優(yōu)解和悲觀最優(yōu)解,而兩步法求解不了樂(lè)觀最優(yōu)解和悲觀最優(yōu)解的任意一種.

        算例5:

        算例5的反應(yīng)集為:

        圖9 算例5迭代過(guò)程(左邊是2+2維,右邊是4+4維)

        對(duì)于2+2維:樂(lè)觀過(guò)程收斂代數(shù)為189,收斂最優(yōu)解為(1.05e-08,-3.20e-10,1.01e-08,-8.76e-10),最優(yōu)值為2.125e-016;悲觀過(guò)程收斂代數(shù)為6,收斂最優(yōu)解為(1,-1,-11.056 0,11.056 0),最優(yōu)值為246.471 4;兩步法收斂代數(shù)為132代,收斂最優(yōu)解為(0.421 2,1,0.435 6,1.570 8),最優(yōu)值為3.835 109.三步法分別求解了樂(lè)觀最優(yōu)解和悲觀最優(yōu)解,而兩步法求解不了樂(lè)觀最優(yōu)解和悲觀最優(yōu)解的任意一種.

        對(duì)于4+4維:樂(lè)觀收斂代數(shù)為144代,收斂最優(yōu)解(3.31e-10,3.57e-10,1.20e-08,4.80e-12,4.19e-09,-3.39e-08,2.89e-09,-4.73e-09),最優(yōu)值為1.342e-15;悲觀過(guò)程收斂代數(shù)為35,收斂最優(yōu)解為(1,-1,1,1-11.056 1,11.560 4,-11.056 1,-11.056 0),最優(yōu)值為492.945 5;兩步法收斂代數(shù)為89代,收斂最優(yōu)解為(0.799 921 9,0.497 671 3,-0.978 888 6,1.000 000,-4.068 758,-5.762 273,-1.364 951,1.570 795),最優(yōu)值為56.934 84.三步法分別求解了樂(lè)觀最優(yōu)解和悲觀最優(yōu)解,而兩步法求解不了樂(lè)觀最優(yōu)解和悲觀最優(yōu)解的任意一種.

        4結(jié)論

        上述5個(gè)不同類(lèi)型的算例的計(jì)算結(jié)果,不僅證明了三步法對(duì)于下層最優(yōu)解不唯一的二層規(guī)劃的適用性,也證明了對(duì)于下層最優(yōu)解唯一的二層規(guī)劃,三步法同樣能有效地求解出其最優(yōu)解,從而三步法對(duì)于二層規(guī)劃具有普遍適用性.

        由于三步法中多次進(jìn)行了單層求解運(yùn)算,運(yùn)算時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng).未來(lái)將致力于解決三步法的運(yùn)算時(shí)間問(wèn)題,并且將三步法運(yùn)用于實(shí)際二層規(guī)劃當(dāng)中.

        參考文獻(xiàn):

        [1]運(yùn)籌學(xué)教學(xué)編寫(xiě)組.運(yùn)籌學(xué)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2005:143.

        [2]Lucchetti R, Mignanego F, Pieri G. Existence Theorems of Equilibrium Points in Stackelberg[J]. Optimization, 1987, 18(6):857-866.

        [3]Dempe S. Foundations of Bilevel Programming[M]. Springer Science & Business Media, 2002.

        [4]Bialas W F, Karwan M H. Two-level Linear Programming[J]. Management Science, 1984, 30(8):1004-1020.

        [5]Ben-Ayed O. Bilevel Linear Programming[J]. Computers & Operations Research, 1993, 20(5):485-501.

        [6]Dempe S, Schmidt H. On an Algorithm Solving Two-level Program Ming Problems with Nonunique Lower Level Solutions[J]. Computational Optimization and Applications, 1996, 6(3):227-249.

        [7]Dempe S. A bundle Algorithm Applied to Bilevel Programming Problems with Non-unique Lower Level Solutions[J]. Computational Optimization and Applications, 2000, 15(2):145-166.

        [8]Loridan P, Morgan J. ε-regularized Two-level Optimization Problems:Approximation and Existence Results[M]//Optimization. Springer Berlin Heidelberg, 1989:99-113.

        [9]Loridan P, Morgan J. On Strict ε-solutions for a Two-level Optimization Problem[C]//Papers of the 19th Annual Meeting/Vortr?ge der 19. Jahrestagung. Springer Berlin Heidelberg, 1992:165-172.

        [10] Sinha A, Malo P, Deb K. Test Problem Construction for Single-objective Bilevel Optimization[J]. Evolutionary Computation, 2014, 22(3):439-477.

        [11] Gao Y, Zhang G, Lu J, et al. Particle Swarm Optimization for Bi-level Pricing Problems in Supply Chains[J]. Journal of Global Optimization, 2011, 51(2):245-254.

        [12] Loridan P, Morgan J. Approximate Solutions for Two-level Optimization Problems[M]. Birkh?user Basel, 1988.

        [13] Aiyoshi E, Shimizu K. A Solution Method for the Static Constrained Stackelberg Problem Via Penalty Method[J]. Automatic Control, IEEE Transactions on, 1984, 29(12):1111-1114.

        [責(zé)任編輯王康平]

        收稿日期:2015-11-05

        基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(51479142,51339004),湖北省水利重點(diǎn)科研項(xiàng)目(HBSLKL201304),湖北水利科研項(xiàng)目(HBSLKY201401)

        通信作者:胡鐵松(1964-),男,教授,主要研究方向?yàn)檫\(yùn)籌學(xué).E-mail:tshu@whu.edu.cn

        DOI:10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2016.02.023

        中圖分類(lèi)號(hào):O224

        文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        文章編號(hào):1672-948X(2016)02-0102-06

        Three-step Method for Solving Bilevel Programming with Non-unique Lower Level Optimal Solutions

        Wang JianHu TiesongWang Qin

        (State Key Laboratory of Water Resources & Hydropower Engineering Science, Wuhan Univ., Wuhan 430072, China)

        AbstractBased on optimistic and pessimistic bilevel programming with non-unique lower level optimal solutions, the definitions of optimistic and pessimistic feasible solution is proposed, three-step method for solving bilevel programming with non-unique lower level optimal solutions is also proposed. Finally, the proposed three-step method and two-step method proposed before have been applied to 5 benchmark problems. The numerical results demonstrate the feasibility and effectiveness of three-step method.

        Keywordsbilevel programming;optimistic optimal solution;pessimistic optimal solution

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