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求解隨機(jī)線性互補(bǔ)問題的光滑牛頓投影算法

2015-04-24 14:23:10單錫泉
科技視界 2015年31期
關(guān)鍵詞:性質(zhì)定義

單錫泉

(山東科技大學(xué)數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院,山東 青島266590)

0 引言

線性互補(bǔ)問題(LCP)[1]定義為:尋求x∈Rn,滿足

其中M∈Rn×n是一個(gè)n×n實(shí)矩陣,q∈Rn是一個(gè)n維矢量。

當(dāng)我們研究實(shí)際問題時(shí),總會(huì)受到許多不確定因素的影響,使得線性互補(bǔ)問題包含了不確定的數(shù)據(jù),這就是隨機(jī)線性互補(bǔ)問題(SLCP)[2-9]。本文研究一類特殊的隨機(jī)線性互補(bǔ)問題,即樣本空間Ω只包含有限個(gè)不確定因素ω。假設(shè)Ω={ω1,ω2,…,ωm},該問題描述為:尋求x∈Rn,滿足

其中。于是求解問題(1)等價(jià)于求解下列問題

下面我們引入幾個(gè)概念。

如果κ不依賴于x,則稱Hμ(·)為H的一致光滑逼近函數(shù)。

定義1.2 設(shè)M∈Rn×n,若M的所有主子式皆為非負(fù),則稱M為P0矩陣。

定義1.3 函數(shù)φ∶R2→R稱為NCP函數(shù),如果它滿足

懲罰FB函數(shù)[10]

其中對(duì)任意的標(biāo)量c,c+=max{0,c}是一類常見的NCP函數(shù)。下面我們構(gòu)造懲罰FB函數(shù)的光滑逼近函數(shù)

其中

因此,若問題(1)有解,問題(1)等價(jià)于問題(3)。

令w=(μ,z),系統(tǒng)(4)的價(jià)值函數(shù)可以定義為

若問題(1)有解,求解系統(tǒng)(3)等價(jià)于尋求下列優(yōu)化問題的全局解

其中γ>0是一個(gè)與w有關(guān)的常數(shù),則問題(5)的一個(gè)穩(wěn)定點(diǎn)可以用來衡量[11]?,F(xiàn)在基于問題(5),給出其相應(yīng)的算法。

1 光滑投影牛頓算法

該算法通過運(yùn)用一些擾動(dòng)技術(shù)和選擇恰當(dāng)?shù)乃阉鞣较虿呗裕WC了在相應(yīng)最優(yōu)化問題的任何非穩(wěn)定點(diǎn)處光滑化變量嚴(yán)格為正這一關(guān)鍵點(diǎn)。對(duì)于μ>0,算法通過使用一個(gè)擾動(dòng)策略,可以保證在迭代中μ>0。令α∈(0,1)為一常數(shù),。對(duì)k=1,2,…,定義序列{βk}為

算法2.1

步1:令

步2:(計(jì)算擾動(dòng)方向)

如果線性系統(tǒng)

有解并且有

步3:(線搜索)

記滿足下式的最小非負(fù)整數(shù)m為mk:

其中對(duì)任意的λ∈(0,1],

參考文[11],可得

其中

值得注意的是,因?yàn)閃=R×Z,這暗示了算法中式(13)的投影計(jì)算只作用于任何點(diǎn)w=(μ,z)的分量z。

2 算法分析

引理3.1[12]對(duì)任意的凸集,投影算子滿足

(i)對(duì)任意的w∈W,

(ii)

是不增的。

下面的性質(zhì)顯然成立。

性質(zhì)3.2[13]由式(7)定義的序列{βk}有如下性質(zhì):

(i)序列{βk}是不增的;

(ii)對(duì)所有的k,βk滿足

以下結(jié)果表明算法在迭代過程中能保持μ>0。

證明:該性質(zhì)可以通過歸納法來證。

對(duì)k=0,由算法2.1和β0的選擇可知

假設(shè)式(16)對(duì)k成立,接下來證明在k+l處結(jié)論依然成立。

注意到,算法中的擾動(dòng)搜索方向可以看成是由兩部分組成的:

其中λk是在第k次迭代中可接受的步長?,F(xiàn)在考慮方向針對(duì)變量μ的部分。從式(4)和(13)中,有

其中Gk表示G(wk)。根據(jù)搜索方向d(λk)的計(jì)算,即有

其中不等式是由γk的定義(8)得到的。從而有

其中第二個(gè)不等式是由性質(zhì)3.2中βk的單調(diào)性決定的,最后一個(gè)不等式則來自于前一點(diǎn)wk處的假設(shè)。因而,可以得到

另外,如果wk和wk+1不是問題的穩(wěn)定點(diǎn),則由性質(zhì)知βk≥βk+1>0.因此,式(16)在點(diǎn)wk+1處也成立,即證。

令{wk}是由算法2.1產(chǎn)生的迭代序列。該性質(zhì)表明如果算法不在有限步內(nèi)停止于一個(gè)穩(wěn)定點(diǎn),則對(duì)任意的k,有μk>0。這個(gè)結(jié)果暗示了由算法產(chǎn)生的迭代值H(w)和ψ(w)在任何點(diǎn)處是連續(xù)可微的。

3 算法的收斂性

定理4.1 對(duì)于算法2.1,下面的結(jié)果成立:

(i)令{wk}?W是由算法2.1產(chǎn)生的迭代序列,則{wk}的任意聚點(diǎn)是問題(5)的穩(wěn)定點(diǎn);

(ii)設(shè)w*是{wk}的一個(gè)聚點(diǎn),若期望矩陣是P0矩陣,則由算法2.1得到的序列{wk}超線性收斂到w*。

證明:(i)反證法。設(shè)w˙∈W是序列{wk}的聚點(diǎn),但不是問題(5)的穩(wěn)定點(diǎn)。不妨仍以{wk}表示收斂的子列,即有,對(duì)于J acobian矩陣H′(wk),存在一常數(shù)κ2>0,使得對(duì)所有的k≥0,都有κ2。而由式子(7)和性質(zhì)3.2可知,對(duì)所有的k≥0,||βk||≤α。

因此,從算法2.1的步2可得

利用式(14),有

因?yàn)椋鹷k}和對(duì)τ,λ是有界的,且在任何緊集上是一致連續(xù)的,則對(duì)任意給定的ε>0,存在一個(gè)常數(shù),使得對(duì)所有的k≥0和λ∈[0,λ],有下列式子成立:

因此,從式(18)可以進(jìn)一步得到,對(duì)所有的k≥0和λ∈[0,λ],

對(duì)任意的wk和λ∈(0,1],有

因?yàn)閣˙不是問題(5)的穩(wěn)定點(diǎn),則存在一個(gè)常數(shù)κ4>0,使得

由式(17),(19)和(20)的關(guān)系以及事實(shí)γk≤1可知,對(duì)所有的k≥0和λ∈[0,λ′],有

因此,由上式及算法2.1中步3所選取的線搜索可知,對(duì)所有的k≥0,有。而由不等式(11)和(20)可得,當(dāng)k→∞時(shí),有

這里

其中

其中

因此,對(duì)角矩陣Di(x)是正定的。另一方面,是p0矩陣,即有的所有主子式均為非負(fù)數(shù),所以所有主子式非負(fù),從而是正定的,因而是非奇異的。而非奇異的矩陣是BD-正則的,進(jìn)而可通過文獻(xiàn)[14]中的定理4.2相同的方法證之。

4 結(jié)束語

本文考慮了一類特殊的隨機(jī)線性互補(bǔ)問題,通過使用光滑化的懲罰FB函數(shù)和松弛變量,將問題轉(zhuǎn)化為帶有非負(fù)約束的方程組,然后提出了求解這類問題的光滑投影牛頓算法,并證明了算法的全局收斂性。下一步我們將通過數(shù)值算例驗(yàn)證算法的有效性,并且要與已有的算法進(jìn)行比較。

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