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集值映射ε-強有效性的廣義ε-Moreau-Rockafellar定理

2016-05-22 02:16:10
關鍵詞:優化

余 麗

(宜春學院 數學與計算機科學學院, 江西 宜春 336000)

集值映射ε-強有效性的廣義ε-Moreau-Rockafellar定理

余 麗

(宜春學院 數學與計算機科學學院, 江西 宜春 336000)

在局部凸Hausdorff拓撲線性空間中研究集值映射ε-強次梯度的性質,利用集值映射ε-弱次梯度的廣義ε-Moreau-Rockafellar定理,借助ε-強次梯度的概念和凸集分離定理,建立了集值映射關于ε-強有效性的廣義ε-Moreau-Rockafellar定理.

ε-強有效解; 次梯度; 廣義ε-Moreau-Rockafellar定理

逼近解是集值優化理論的重要組成部分,近幾年,對逼近解的研究取得了一些顯著的成果[1-10].I. Valyi[1]引進了各種逼近解的概念,得到了Hurwitz-type鞍點定理.A. Taa[2]引進了集值映射ε-弱次微分的概念,建立了該次微分的標量化定理和廣義的ε-Moreau-Rockafellar定理等.文獻[3]利用文獻[11]引入的廣義高階錐方向鄰接導數,獲得了帶廣義不等式約束的集值優化問題ε-嚴有效解的廣義高階Fritz John型必要和充分條件.Q. L. Wang[4]提出了ε-強有效點的概念,并建立了向量優化問題ε-強有效解的最優性條件.余麗[5]提出了集值映射ε-強有效次微分的概念,并得到了該次微分的存在性條件.本文研究集值映射關于ε-強有效性的廣義ε-Moreau-Rockafellar定理.所用的證明方法與文獻[2]有所不同.本文將利用集值映射ε-弱次梯度的廣義ε-Moreau-Rockafellar定理,借助凸集分離定理得到了結論:2個集值映射和的ε-強有效次梯度可以表示成它們ε-強有效次梯度的和.

1 基本概念

定義 1.1[2]設?≠M?Y,ε∈C.點y∈M稱為M關于錐C的ε-弱有效點,記為y∈ε-W.min(M,C),如果

(M-y+ε)∩(-intC)=?.

定義 1.2[4]設B為C的基,N(0Y)是Y的零點鄰域基,ε∈C.點y∈M?Y稱為M關于錐C的ε-強有效點,記為y∈ε-GE(M,C),如果?φ∈Y*,?U,V∈N(0Y)使得

φ[cl cone(M+ε-y)∩(U-cone(V+B))]

有界.

注 1.1[4]在定義1.2中可以根據需要,U、V可以取為凸的對稱鄰域,且y∈ε-GE(M,C)當且僅當對任意的φ∈Y*,?U,V∈N(0Y)使得

φ[cone(M+ε-y)∩(U-cone(V+B))]

有界.

設F:X→2Y是集值映射,F的定義域和上圖分別定義為

domF={x∈X:F(x)≠?},

epiF={(x,y)∈X×Y:

x∈domF,y∈F(x)+C}.

定義 1.3[11]設集值映射F:X→2Y,稱F在X上是C-凸的,如果對任意的x1,x2∈X,0≤λ≤1有

λF(x1)+(1-λ)F(x2)?

F(λx1+(1-λ)x2)+C.

2 廣義ε-Moreau-Rockafellar定理

引理 2.1[12]設F:X→2Y是一集值映射,且x0∈domF,則下面3個條件只要滿足其中之一,就有int(epiF)≠?:

(ii) 存在a∈Y使得F(X)?a-C;

(iii) 存在映射f:X→Y使得f(x)∈F(x)(?x∈X),并且f在x0的一鄰域U(x0)內連續.

ε1,ε2∈C,ε1+ε2∈ε+YintC}.

ε1,ε2∈C,ε1+ε2∈ε+YintC}.

ε1,ε2∈C,ε1+ε2∈ε+Yint C}.

證明 引理2.1可知,int(epiF1)≠?.由文獻[13]中引理3.1的結論可知,int(epiF1)∩epiF2≠?,結合引理2.2和2.3得證.

ε1,ε2∈C,ε1+ε2∈ε+YintC}.

(1)

證明 設T∈L(X,Y),并且滿足

(2)

φ0[cone(F1(E)+F2(E)-T(E)+ε-

有界.由于F1和F2在E上是C-凸的,故

是凸集,于是

cone(F1(E)+F2(E)-T(E)+

是凸錐.于是由文獻[14]中定理2.2知存在ξ∈(cone(V0+B))*及

ζ∈(cone(F1(E)+F2(E)-T(E)+

(3)

使φ0=ζ-ξ,于是ζ=φ0+ξ.顯然ξ(B)≥0,因此

ζ(B)=φ0(B)+ξ(B)≥t.

再由(3)式得

cone(F1(E)+F2(E)-T(E)+ε-

由W=-W得

cone(F1(E)+F2(E)-T(E)+ε-

由文獻[15]中定理4.1的證明過程可得

(4)

因而

(5)

由F1和F2在E上是C-凸的及C?CW(B)可知,F1和F2在E上是CW(B)-凸的,至此,定理2.1的條件全部滿足,所以有

ε1,ε2∈C,ε1+ε2∈ε+YintC}.

(6)

(-intCW(B))=?.

(7)

由(7)式易證

(-intCW(B))=?.

(8)

由凸集分離定理知存在0≠f∈Y*,使得

(9)

由于

是凸錐,f在其上有下界,于是

這蘊涵了

(10)

由(9)式知f(-intCW(B))≤0,因此f∈(intCW(B))*?intC*,由文獻[14]中命題2.1知f∈Bst.下證

無界.

取k,δ>0,令

滿足φi(wni)→∞.將wni表示為

uni-sni(vni+bni), i=1,2,

f(b+v)>t+δ-t=δ>0, ?

于是存在Ni,當ni>Ni時有

f(uni-sni(vni+bni))<0,i=1,2.

于是

f(tni(Fi(xni)-Ti(xni)+

由于tni≥0,故

f(Fi(xni)-Ti(xni)+

(11)

(11)式蘊涵了

f(F1(xn1)-T1(xn1)+

(12)

f(F2(xn2)-T2(xn2)+

(13)

(12)與(13)式相加得

f(F1(xn1)+F2(xn2)-T1(xn1)-T2(xn2)+ε1+

(14)

另一方面,(10)式蘊涵了

(15)

(16)

(15)和(16)式相加得

[1] VALYI I. Approximate saddle-point theorems in vector optimization[J]. J Optim Theor Appl,1987,55(3):435-448.

[2] TAA A.ε-subdifferentials of set-valued maps and ε- weak Pareto optimality for multiobjective optimization[J]. Math Meth Oper Res,2005,62(2):187-209.

[3] 余麗. 集值優化問題 嚴有效解的廣義高階Fritz John型最優性條件[J]. 數學季刊(英文版),2010,25(1):104-109.

[4] WANG Q L.ε-strongly efficient solutions for vector optimization with set-valued maps[J]. Chin Quart J Math,2010,25(1):104-109.

[5] 余麗. 集值映射的ε-強次微分及應用[J]. 山東大學學報(理學版),2013,48(3):99-105.

[6] 王其林,李聲杰. 廣義高階錐方向導數及對集值優化的應用[J]. 數學物理學報,2011,A31(4):902-909.

[7] SUN X K, LI S J. Generalized second-order contingent epiderivatives in parametric vector optimization problems[J]. J Glob Optim,2013,58(2):351-363.

[8] SUN X K, LI S J, ZHAO D. Duality and Farkas-type results for DC infinite programming with inequality constraints[J]. Taiwanese J Math,2013,17(4).DOI:10.11650/tjm.17.2013.2675.

[9] ZHOU Z A, YANG X M, PENG J W.ρ-optimality conditions of vector optimization problems with set-valued maps based on the algebraic interior in real linear spaces[J]. Optim Lett,2013,8(3):1047-1061.

[10] 余麗. 集值優化問題的廣義梯度與全局真有效解的最優性條件[J]. 四川師范大學學報(自然科學版),2013,36(1):44-47.

[11] PAPAGERGIOU N S. Nonsmooth analysis on partially ordered vector space: non convex case[J]. Pacific J Math,1983,107(2):403-458.

[12] 余國林,劉三陽. 集值映射的Henig有效次微分及其穩定性[J]. 數學物理學報,2008,A28(3):438-446.

[13] TAA A. Subdifferentials of multifunctions and Lagrange multipliers for multiobjective optimization[J]. J Math Anal Appl,2003,283(1):398-415.

[14] CHENG Y H, FU W T. Strong efficiency in a locally convex space[J]. Math Meth Oper Res,1999,50(3):373-384.

[15] 余麗. 廣義凸拓撲線性空間集值優化的ε-強有效解[J]. 數學的實踐與認識,2012,42(8):207-213.

2010 MSC:46N10

(編輯 李德華)

Generalizedε-Moreau-Rockafellar Theorem forε-strong Efficiency of Set-valued Mappings

YU Li

(Institute of Mathematics and Computer of Science, Yichun College, Yichun 336000, Jiangxi)

In this paper, the property ofε-strong subgradient for set-valued mappings is considered in locally convex Hausdorff topological linear space. By using the generalizedε-Moreau-Rockafellar theorem forε-weak subgradient of the set-valuedmappings, the generalizedε-Moreau Rockafellar theorem forε-strong efficiency is derived with the help of the concept ofε-strong subgradient and the separation theorem for convex sets.

ε-strongly efficienct solutions; subdifferential; generalizedε-Moreau-Rockafellar theorem

2015-07-28

江西省教育廳科技項目(GJJ151036)

余 麗(1980—),女,講師,主要從事集值優化及應用的研究,E-mail:yulilyy@163.com

O221.6

A

1001-8395(2016)06-0861-04

10.3969/j.issn.1001-8395.2016.06.016

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