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    一個不等式約束問題的SQP方法及其收斂性

    2010-10-23 13:14:08解才先朱寧
    關(guān)鍵詞:收斂性步長線性

    解才先,朱寧

    (桂林電子科技大學數(shù)學與計算科學學院,廣西桂林541004)

    一個不等式約束問題的SQP方法及其收斂性

    解才先,朱寧

    (桂林電子科技大學數(shù)學與計算科學學院,廣西桂林541004)

    提出一個關(guān)于不等式約束問題的SQP算法,其效益函數(shù)為非可微精確罰函數(shù),罰因子具有自動調(diào)節(jié)性.通過求解一輔助線性方程組,獲得二階修正步,并利用弧式搜索,建立了問題的一個可行下降算法.在一定的假設(shè)條件下,證明了算法是全局收斂的,并且具有超線性收斂速度.

    SQP方法;弧式搜索;非可微精確罰函數(shù);全局收斂性;超線性收斂性

    0 引言

    序列二次規(guī)劃(SQP)算法是解非線性最優(yōu)化問題的最有效方法之一,自上世紀70年代以來一直是非線性領(lǐng)域的一個研究熱點[1-8].但是,如果不等式約束優(yōu)化問題對應的二次子問題無可行解,或者它即使有解,但其解為無界時,則該方法失敗或產(chǎn)生一個不收斂的點列.針對這個問題,研究者提出了一些解決方法.Zhang等[5]提出,當二次子問題無可行解或者有解但無界時,通過解一線性規(guī)劃獲得搜索方向,在一定假設(shè)條件下,獲得了算法的全局收斂性.本文在文獻[5]的基礎(chǔ)上對算法進行了進一步的修正,通過求解一輔助線性方程組獲得二階修正步,并利用弧式搜索,在一些微弱假設(shè)條件下,證得單位步長是可以接受的,從而克服了Maratos效應,最終得出該算法還具有超線性收斂速度.

    1 算法模型

    本文考慮如下不等式約束優(yōu)化問題:

    其中f:Rn→R,g:Rn→Rm是二階連續(xù)可微的.求解問題(1)的SQP方法是一個迭代算法,每一步迭代中其搜索方向dk是通過求解下列二次子問題所得:

    這里Bk是一對稱正定矩陣.迭代具有下列形式:xk+1=xk+tkdk,其中tk是通過對效益函數(shù)采取一維搜索所得的步長.令:

    Φ(x)沿著d∈Rn的方向?qū)?shù)為:

    其中I0(x)={j:gj(x)=Φ(x),j∈M∪{}0},通常來講,Φ′(x;d)是不連續(xù)的.文獻[6]提出了Φ′(x;d)的一個連續(xù)逼近Φ*(x;d),即:

    這里,稱式(3)為Φ(x)沿著方向d的偽方向?qū)?shù),很容易證明Φ*(x;d)在Rn×Rn上是連續(xù)的[6].

    引理1[7]?x,d∈Rn,有Φ*(x;d)≥Φ′(x;d),且Φ*(x;·)為Rn上的凸函數(shù).令:

    定義1 (廣義MFCQ)[5]令x∈Fc,如果?z∈Rn,‖z‖=1和δx>0,使得:成立,則稱在x處滿足廣義MFCQ.

    當x∈Fc,求解下列線性規(guī)劃:

    令d(x,B)為下面二次規(guī)劃Q(x,B)的解:

    這里B是一對稱正定矩陣.

    引理2i)若Q(x,B)是可行的,則式(5)有唯一解d(x,B).

    ii)若d(x,B)為Q(x,B)的解,當且僅當存在一Lagrange乘子λ∈Rn,使得:

    (S0)給定數(shù)據(jù)x1∈Rn,u∈(0,),B1對稱正定,α1,0為初始步長,M1為對初始搜索方向dk范數(shù)的要求,σ,σ1分別為步長αk及Mk的增長倍數(shù),α1,0>0,M1>0,σ>1,σ1>1,令k:=1;

    (S1)令i:=0和tk,0=1,解式(2)計算dk,若式(2)不可行或xk∈Fc且‖dk‖>Mk,轉(zhuǎn)(S5),若dk=0,停;

    (S2)若ΔP(xk,αk,i,dk)≤轉(zhuǎn)(S4);

    (S3)αk,i:=σαk,i,若P(xk,αk,i)>P(x1,αk,i),轉(zhuǎn)(S9),否則,轉(zhuǎn)(S2).

    轉(zhuǎn)(S8),其中ωk表示搜索方向,這里為

    轉(zhuǎn)(S7);

    轉(zhuǎn)(S8),否則,i:=i+1,αk,i:=αk,i-1,選擇tk,i:=轉(zhuǎn)(S7);

    (S8)令αk+1,0:=αk,i(為方便起見,記ik=i,αk=αk,i,tk=tk,i),xk+1=xk+tkωk,Mk+1:=Mk,利用BFGS校正[9]公式產(chǎn)生Bk+1,令k:=k+1,轉(zhuǎn)(S1);

    (S9)令αk,0:=αk,i,xk:=x1產(chǎn)生一個新的Bk,轉(zhuǎn)(S1).

    2 算法可行性

    在以下的分析中,假設(shè)如下條件成立.

    假設(shè)Ai){xk}是一有界序列;

    ii)?x∈F,積極約束的梯度線性無關(guān);

    iii)?x∈Fc,廣義MFCQ在x處成立;

    iv)?k,Bk為屬于一對稱正定矩陣的緊致集Σ中的有界序列,且存在常數(shù)0<b1≤b2<∞,使得b1‖dk‖2≤(dk)TBkdk≤b2‖dk‖2,?dk∈Rn,k=1,2,…成立.

    由命題1,容易得以下定理.

    定理1若算法在(S1)終止于xk,則xk是問題(1)的K-T點.

    命題2[8]若假設(shè)A成立,是一可行點,是一對稱正定矩陣,則d(x,B)在(,)的一個領(lǐng)域內(nèi)有定義且在()上連續(xù).

    命題3[5]算法不會在(S2)和(S3)之間無限循環(huán).

    命題4[5]算法不會在(S5)和(S6)之間無限循環(huán).

    命題5算法不會在(S4)之間無限循環(huán).

    證明由命題3的證明,當i充分大時,有αk,i=.現(xiàn)假設(shè)算法在(S4)之間無限循環(huán),則必有tk,i→0,i→∞.而且

    令i→∞,有:

    由引理1和式(4),可得

    但是由(S2),可得

    結(jié)合式(9),這與0<u<1矛盾,證畢.

    命題6[5]算法不會在(S7)之間無限循環(huán).

    3 超線性收斂性

    為證算法具有超線性收斂性質(zhì),還需作如下假設(shè).

    假設(shè)Bi){xk}→;

    由命題1,可得以下引理.

    引理3(dk,λk)→(0,),在這里,)是問題(1)的K-T對,(dk,λk)是問題Q(xk,λk)的K-T對.

    證明類似文獻[10]中命題4.1.

    引理5假設(shè){xk}為算法在弧式搜索下產(chǎn)生的無窮序列.若假設(shè)A和假設(shè)B成立,則當k充分大時,步長tk=1.

    證明由引理4和‖dk‖→0,k→∞.當k充分大時,可得:‖‖≤‖dk‖由假設(shè)A ii)可得,當k充分大時,≠0.

    結(jié)合命題3和命題5,要證明當k充分大時步長tk=1,只要證明

    成立即可.

    因為‖dk‖→0,k→∞和引理4,有:

    由式(6)和引理3,可得:

    由Bk的有界性,引理4以及的定義式(8),有:

    由式(4)、(7)和(S2),知:

    所以:

    因為xk→ˉ,λk→和假設(shè)B(ii),可得:

    因此當k充分大時:

    定理2若引理5條件成立,則{xk}超線性收斂于xˉ,即:

    證明由文獻[9]中定理12.7.5,有:

    由引理5知,當k充分大時,tk=1成立.因此:

    4 結(jié)語

    在該算法下,類似于文獻[5]可以很容易證明僅在假設(shè)A條件下,該算法具有全局收斂性.但是當x不可行時,如何構(gòu)造一個更有效的線性規(guī)劃來求解出搜索方向D(x),還有待于進一步研究.

    [1] Che Jianren,Su Ke.A modified SQP method and its global convergence[J].Applied Mathematics and Computation,2007(186):945-951.

    [2] Xue Wenjuan,Shen Chungen,Pu Dingguo.A penalty- function- free line search SQP method for nonlinear programming[J].Journal of Computational and Applied Mathematics,2009(228):313-325.

    [3] Zhu Zhibin,Zhang Kecun,Jian Jinbao.An improved SQP algorithm for inequality constrained optimization[J].Mathematical Methods of Operations Research,2003(58):271-282

    [4] Su Ke,Yu Zhensheng.Amodified SQP method with nonmonotone technique and its global convergence[J].Computers and Mathemativs with Applications,2009(57):240-247.

    [5] Zhang Juliang,Zhang Xiangsun.A SQP method for inequality constrained optimization[J].Acta Mathematicae Applicatae Sinica,2002,18(1):77-84.

    [6] Bazaraa M S,Goode J J.An algorithm for solving linearly constraint minimax problem[J].EJOR,1982(11):158-166.

    [7] Zhou Guanglu.A modified SQP method and its global convergence[J].Journal of Global Optimization,1997(11):193-205.

    [8] Facchinei F.Robust recursive quadratic programming algorithm model with global and superlinear convergence properties[J].JOTA,1997(92):543-579.

    [9] 袁亞湘,孫文瑜.最優(yōu)化理論與方法[M].北京:科學出版社,1997.

    [10] DE Q Pantoja J F A.Mayne D Q.Exact penalty function algorithm with simple updating of the penalty parameter[J].JOTA,1991,69(3):441-467.

    A SQP Method for Inequality Constrained Optimization and Its Convergence

    XIE Cai-xian,ZHU Ning

    (School of Mathematics and Computing Science,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,Guangxi,China)

    In this paper,a SQP method,in which the merit function is nondifferentiable exactpenaltyfunction,ispresentedtosolveinequalityconstraint.Thepenaltyis adjusted automatically.The arc- search and the second- order correction,which is obtained by solving an auxiliary linear equation system,are used to obtain a feasible descent algorithm.Under some suitable assumptions,it is proved that the convergence of the algorithm is global as well as superlinear.

    SQP method;arc- search;nondifferentiable exact penalty function;global convergence;superlinear convergence

    O221.2

    A

    1001-4217(2010)01-0017-07

    2009-11-05

    解才先(1985-),男,山東臨沂人,碩士研究生.研究方向:優(yōu)化及應用.E-mail:xiecaixian1@163.com

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