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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 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(xˉ,λˉ)∈Rn×Rm稱為問題(1.1)的KKT點,若

      對于約束優(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非線性互補函數(shù),提出了一個新的可行的QP-free算法.本文通過引入F-B NCP函數(shù)和ε-有效集策略,對[1,4]中的算法進行改進得到一個新的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)等價于

      對問題(1.1)用迭代方法求解,在第k次迭代時,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,以及初始對稱正定矩陣H0∈Rn×n,以及

      步驟1 計算工作集Jk:

      (1)設(shè)j=0,εk,j=ε0;

      其中

      (1)令A(yù)1k為Ak的個線性無關(guān)行向量構(gòu)成的階方陣,且為Ak的其余的n-個行向量構(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 計算可行下降方向qk:

      步驟6 計算t使其為序列

      k中滿足的第一個數(shù)值,令dk=qk;

      步驟7 計算新的對稱正定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?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,使得對充分大的k∈K有εk,jk≥ˉε,K為無限指標集.

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

      證明:若dk0=0,由線性方程組(2.3)可得

      因為對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uT,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,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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