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求解均衡問題的分離慣性算法

2020-12-03 05:20:30輝,堃,亮,萍*
大連理工大學學報 2020年6期
關鍵詞:方法

高 輝, 張 明 堃, 王 曉 亮, 龐 麗 萍*

( 1.大連理工大學 數學科學學院, 遼寧 大連 116024;2.大連海洋大學 信息工程學院, 遼寧 大連 116023 )

0 引 言

假設C是實希爾伯特空間H的一個非空閉凸集,對于每個x∈C,函數f:C×C→R都有f(x,x)=0.考慮下面的均衡問題:

求x*∈C,使得f(x*,y)≥0,?y∈C

在本文中,假設f(x,y)=f1(x,y)+f2(x,y),其中fi(x,x)=0(i=1,2),?x∈C,于是均衡問題轉化為:求x*∈C,使得

f1(x*,y)+f2(x*,y)≥0,?y∈C

用S(f,C)表示均衡問題的解集,而且假設解集非空.許多數學模型都能看成均衡問題的特殊情形,例如:變分不等式、不動點問題、優化問題、鞍點問題、互補問題等.近年來,求解均衡問題的方法很多,其中外梯度法是一個比較受歡迎的方法.該方法由Korpelevich[1]在解單調變分不等式問題時引入.隨后,為提高這個方法的有效性,它的一些改進方法被提出,如非精確梯度法[2]、投影梯度法[3]、內部外梯度法[4]、黃金比方法[5]、分離法[6-8]等.

本文采用分離算法來解強偽單調的均衡問題.在文獻[7]中,算法的收斂性需要假設每個分離出的函數滿足H?lder連續.為避免H?lder連續條件,在文獻[8]中,Muu等提出了一個結合梯度方法和Mann迭代的分離算法來解均衡問題和非擴張映射的不動點問題,其中函數不需要滿足Lipschitz連續和H?lder連續的條件.對比文獻[8],本文引入慣性(inertial)技術.慣性思想最早由Alvarez等[9]提出,它可以有效地加快鄰近點算法的收斂速度.近年來,慣性思想被廣泛地用于各類算法中.例如:Douglas-Rachford算子分裂慣性算法[10]、慣性鄰近法[11]、鄰近梯度法[12]等.基于分離方法,本文將慣性思想應用到其中,提出分離慣性算法.同時,結合文獻[2-3],其迭代的步長不依賴Lipschitz常數.

1 預備知識

定義1[13]函數f:C×C→R∪{+∞}被稱為

(1)在C上強γ-單調,如果存在常數γ>0使得

(2)在C上單調,如果

f(x,y)+f(y,x)≤0; ?x,y∈C

(3)在C上偽單調,如果

f(x,y)≥0?f(y,x)≤0; ?x,y∈C

(4)在C上強γ-偽單調,如果存在常數γ>0,且f(x,y)≥0,則

定義2[13]設g:Rn→R∪{+∞}是正常下半連續凸函數,t>0,函數g在x處的鄰近映射定義為

引理1[14]設g:Rn→R∪{+∞}是正常下半連續凸函數,u∈Rn,t>0,令v=proxtg(u),則

tg(w)-tg(v)≥〈u-v,w-v〉;?w∈Rn

而且,進一步有

(1)

αk+1≤(1-γk)αk+γkαk-1+δk

αk+1≤(1-tk-γk)αk+γkαk-1+δk

2 算法和收斂性

為證明算法的收斂性,做如下假設:

(1)每個x∈C,函數fi(x,·)(i=1,2)是下半連續凸函數;

(2)函數f在C上強γ-偽單調;

(3)如果{xk}?C有界,則序列{gik∈?(fi(xk,·))(xk)}(i=1,2)有界.

算法1

(2)

迭代步:給定xn-1,xn∈C,計算

wn=xn+αn(xn-1-xn)

(3)

計算:

(4)

(5)

如果xn+1=yn=wn,則算法停止.

關于算法1解釋如下:

(1)對于wn=xn+αn(xn-1-xn),0≤αn<1,其中wn是xn和xn-1的一個凸組合,本文wn與文獻[15]相同.當然對于wn還有其他選擇,如在文獻[3]中,wn=xn+αn(xn-xn-1),0≤αn<1,其中αn(xn-xn-1)被稱為慣性效果,可以加速算法的收斂性.

(2)當αn=0,本文算法是不帶加速步的分離算法.

定理1假設{xn}是由本文算法生成的序列,對于每個y∈C,有

證明根據式(1),且t=λn,g(·)=f1(wn,·),w=y,v=yn,u=wn,則

整理得

(6)

對于式(5)中的xn+1,按照類似的方法,有

(7)

式(6)和(7)相加,則有

2λn(f1(wn,yn)+f2(wn,xn+1))

(8)

f1(wn,yn)=f1(wn,yn)-f1(wn,wn)≥

(9)

其中式(9)的第2個不等式由柯西-施瓦茨不等式和式(4)得到.

類似地,估計式(8)的-2λnf2(wn,xn+1)為

(10)

將式(9)、(10)代入式(8),得

定理2假設條件(1)~(3)成立,由本文算法生成的序列{xn}強收斂于均衡問題的解.

證明假設p∈S(f,C),由定理1知,

(11)

因為f強γ-偽單調,式(11)可轉換成

智慧教育的技術特征 智慧教育在技術層面是指通過物聯網、移動互聯網等技術,對教育信息進行匯聚和分析,輔助智能化的教育管理與決策[2]。基于技術觀的觀點,智慧教育是一個高度集中性質的信息系統工程,它主要由五部分構成其核心技術特征:對教育資源環境服務等信息的智能化管理;根據情境的感知得到具體數據為用戶提供服務;實現網絡之間的完美對接,既包括人與人直接的對接,也包括人與物之間的交互;按照資源的需求分配教育資源;實現信息時代數據處理與顯示的可視化。

(12)

(13)

結合式(12)、(13),推出

(14)

(15)

整理式(14)得

(16)

3 數值實驗

本文通過初步數值實驗來說明算法的可行性和有效性.在數值實驗中,采用Matlab R2015b軟件編寫程序,軟件的運行環境為PC Desktop Intel(R) Core(TM) i5-8250U CPU @ 1.60 GHz, RAM 8.00 GB.

考慮均衡問題滿足

f:R5×R5→R,f=f1+f2

f1(x,y)=〈Px+Qy+q,y-x〉

其中

q=(-1 -2 -1 2 -1)T

可行集C={x∈R5:x-(5 -3 -2 4 2)T≤1}.

例1研究本文算法的數值效果.從本文算法可知,若xn+1=yn=wn,則xn+1是均衡問題的解.因此,使用

由表1可以看出,實驗結果跟p的取值有關.在給定停止準則,且p=1.0時,本文算法迭代次數最少.

由表2可以看出,本文算法比SA在迭代次數和所用時間上都要少.本文算法比IEGA在迭代過程中CPU運行的時間少.通過比較,說明了本文算法的有效性.

表2 本文算法、SA、IEGA的比較

例3考慮均衡問題滿足

f:Rn×Rn→R,f=f1+f2

f1(x,y)=〈Ax,y-x〉

由表3可以看出,本文算法盡管需要多的迭代次數,但在CPU運行時間上都比EGA少,說明本文算法對維數高的算例也是有效的.

表3 本文算法和EGA的比較

4 結 語

本文采用分離算法來解強偽單調的非光滑均衡問題.本文算法結合了慣性,同時,其迭代步長不依賴Lipschitz常數,在滿足一定條件的假設下,證明了本文算法的強收斂性.與已有的幾個算法進行比較,說明了本文算法的有效性.

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