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一類光滑罰算法的全局收斂性

2018-01-16 03:31:56梁卓華山東理工大學數學與統計學院山東淄博255049

梁卓華(山東理工大學 數學與統計學院,山東 淄博 255049)

1 光滑罰函數

考慮約束優化問題

s.t.fi(x)≤0,0≤i≤m,

其中,fi:Rn→R(0≤i≤m)是連續可微函數, Ω0={x∈Rn|fi(x)≤0,1≤i≤m}≠φ.

不失一般性,假設

(1)

否則,可用ef0(x)來代替f0(x).

非線性規劃問題在科學管理,工程和經濟管理等方面有廣泛的應用.罰函數方法是解決非線性規劃問題的重要方法,其主要思想是對目標函數增加懲罰項,將原問題轉化為無約束優化問題.對于罰函數的研究已有很多文章[1-5].

問題(CP)的l1精確罰函數為

(2)

文獻[6]中給出的光滑罰算法是基于如下形式

(3)

式中:r是一個參數;θ(·)是一類光滑凸函數.隨后Wang等[8]將式(3) 中的參數β進行了改進,給出了如下光滑罰函數

(4)

本文將式(4)進行推廣,給出如下形式的光滑函數

(5)

這里的f(x)=(f1(x),f2(x),…,fm(x)),σ函數是滿足第2節中,A1,A2,A3的函數,然后由罰函數(5)給出了一類光滑罰算法,并證明了一個攝動定理,由此攝動定理推出了罰算法的全局收斂性.

2 罰算法及全局收斂性

設函數σ∶Rm→R滿足如下假設:

(A1) 對?ε>0,?ηε>0,使得

(A2) 對ck→+(k→),存在εk→0+(k→),有

(A3) 存在常數σ0使得

σ(u)≥σ0,?u∈Rm.

容易驗證函數σ(u)=||u+||α(α≥1)及σ(u)=||u+||2-||u+||均滿足假設(A1)~(A3).

命題1若假設(A2)成立,則存在σ1,對?u≤0,都有σ(u)≤σ1.

證明由假設(A2)知,一定存在δ>0與k0使得

證畢.

對于問題(CP)給出新的罰函數

其中f(x)=(f1(x),f2(x),…,fm(x)).進一步給出基于L(x,β,r)給出一種罰算法并證明了一個攝動定理,由此攝動定理得到該算法的全局收斂性.

算法1

step0β0=1,r0=1,ω0=1,令k:=0.

step1 判定

(6)

否則,求非精確解xk滿足

(7)

注 由(1)與假設(A3),對?β>0及r>0有

因此不論式(6)是否成立,滿足式(7)式的全局非精確解總是存在的,即算法總是可行的,文獻[8]給出的算法,在某些情況下是不可行的,這體現了本文結果的運用具有更加廣泛性.

下面研究算法的收斂性.

對于ε≥0,定義問題(CP)的松弛可行集

Ωε={x∈Rn|fi(x)≤ε,1≤i≤m}.

定義問題(CP)的攝動函數為

則問題(CP)的最優值為

Fε={x∈Rn|f0(x)≤θf0(ε)+ε}.

引理1算法產生的序列{rk}收斂于0.

=

(8)

對于任意充分大的k≥k0,由假設(A1)有

引理2?ε>0,存在K,當k>K時都有Sk(ε)?Ωε.

證明用反證法.否則?ε0>0及無窮子列K?N={1,2,…}使得?k∈K,存在zk∈Sk(ε0),zk?Ωε0因此存在無窮子列K0?K,使得?k∈K0與指標i0∈{1,2,…,m},有

fi0(zk)>ε0

(9)

則由引理1及式(9)知,對充分大的k,||f+(xk)||>ε0≥rk.

由式(9)與假設(A1),當k充分大時,有

(10)

又由step2知βk→+(k→),因此(10)式右端趨向于正無窮.

(11)

(11)式左端是有界的,這樣(10)式與(11)式矛盾.證畢.

定理1(攝動定理) 設{xk}是由算法所產生的點列,則有

(12)

再取δk>0且δk→0(k→).根據下確界的定義,對每個k,存在使得

(13)

同時由于

因此得

(14)

另一方面,對?ε>0,由引理2的證明過程知,對所有充分大的k,有

xk∈Ωε

(15)

從而,對?ε>0,由假設及(13)-(14),有

θf0(ε)≤f0(xk)≤

令k→,于上式兩端取極限,由式(12)即得.證畢.

由此定理可以得到下面推論.

推論1設{xk}是由算法所產生的點列,則它的每一個聚點都是問題(CP)的最優解.

證明由引理2,對充分大的k有

xk∈Ωε

(16)

設x*是序列{xk}的一個聚點,由fi(0≤i≤m)的連續性及式(16)即知x*∈Ωε.再據ε>0的任意性知,x*∈Ω0.

由攝動定理,有

證畢.

3 結束語

罰函數與精確罰函數在多個領域應用很廣泛,并且起著非常重要的作用,多年來,很多學者對罰函數進行了深入研究.本文給出了一種光滑罰算法并證明了其全局收斂性.這為求解約束規劃問題,提供了一個新的方法.

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