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    具有約束條件的均衡規(guī)劃問題的微分方程方法

    2013-11-01 07:18:08王虎彬王詩云孫菊賀
    關(guān)鍵詞:規(guī)劃系統(tǒng)

    王 莉,王虎彬,王詩云,孫菊賀

    (沈陽航空航天大學(xué) 理學(xué)院,沈陽 110136)

    0 引 言

    具有約束條件的均衡規(guī)劃問題是指:求解x*∈Ω滿足

    其中Φ:Rn×Rn→R,g:Rn→Rm是兩個映射;Ω?Rn是一閉凸集。假設(shè)Φ(x,y)對于任意的x∈Ω在y∈Ω處是凸的,向量值函數(shù)g(y)的每個分量函數(shù)都是凸的。假設(shè)極值映射≤0,y∈Ω}對任意的x∈Ω都是定義好的,并且原問題(1)的解集Ω*?Ω是非空的。根據(jù)文獻(xiàn)AUBEN和EKELAND[1]可知,如果Ω是凸緊致的且Φ(x,y)在x處是下半連續(xù)的在y處是凸的,則上述最后的假設(shè)可成立。

    許多著名的問題,如文獻(xiàn)NIKAIDO和ISODA[2]及VENETS[3]研究的鞍點問題,文獻(xiàn)ANTIPIN[4]研究的在Nash均衡條件下的n人博弈問題,以及ANTIPIN等[5]提出的許多優(yōu)化反問題等都可以轉(zhuǎn)化為具有約束條件的均衡規(guī)劃問題,這使得關(guān)于具有約束條件的均衡規(guī)劃問題的求解方法的研究成為一項重要的任務(wù)。趙新斌等[6]運用Douglas-Rachford分離技巧解決了具有線性約束的最小矩陣秩優(yōu)化問題。由ARROW 等[7],F(xiàn)IACCO等[8]與EVTUSHENKO[9]所提出的微分方程方法在求解優(yōu)化問題時起著非常重要的作用。微分方程方法是將一個約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為一個微分方程系統(tǒng),當(dāng)微分方程中的參量t趨于無窮大時,微分方程系統(tǒng)的解就會收斂于優(yōu)化問題的解。這一經(jīng)典的微分方程方法已被許多學(xué)者進(jìn)行研究[10-15]。

    本文運用微分方程方法的思想求解具有約束條件的均衡規(guī)劃問題。運用拉格朗日函數(shù)和投影算子,將具有約束條件的均衡規(guī)劃問題(1)轉(zhuǎn)化為方程組。運用該方程組建立具有控制過程的微分方程系統(tǒng),并證明了該微分方程系統(tǒng)的解的全局收斂性。最后,運用具有控制過程的微分方程系統(tǒng)求解了2個算例,并描繪了每個算例的微分方程系統(tǒng)的解的軌跡圖,從而說明了微分方程方法求解具有約束條件的均衡規(guī)劃問題的可行性。

    下面介紹ANTIPIN[4,15]所提出的斜對稱函數(shù)的定義及其性質(zhì)。

    定義1[4]稱函數(shù)Φ(x,y):Rn×Rn→R是斜對稱的,如果滿足下面的不等式

    性質(zhì)1[15]如果函數(shù)Φ(x,y):Rn×Rn→R是斜對稱的且關(guān)于第二元是凸的,則其關(guān)于第二元的梯度▽yΦ(x,x)是單調(diào)的,即有

    到凸集上的投影算子在將具有約束條件的均衡規(guī)劃(1)轉(zhuǎn)化為方程組的過程中起著非常重要的作用,這里關(guān)于投影算子的定義不做回顧,只介紹其重要性質(zhì):

    引理1[8]設(shè)H是一個實Hilbert空間,C是一閉凸子集。對于給定的z∈H,u∈C滿足不等式〈z-x,x-u〉≥0,?x∈C當(dāng)且僅當(dāng)u=ΠC(z),其中ΠC是H到C上的一個投影。

    1 微分方程系統(tǒng)

    運用拉格朗日函數(shù)和投影算子,建立微分方程系統(tǒng),并證明微分方程系統(tǒng)的解的收斂性。

    具有約束條件的均衡規(guī)劃問題的拉格朗日函數(shù)為

    如果函數(shù)的約束條件是正則的,則該問題可轉(zhuǎn)化為拉格朗日函數(shù)L(x*,y,u)的鞍點問題,即

    如果g(y)是可微的,上面的不等式系統(tǒng)可轉(zhuǎn)化為下面的變分不等式

    其中,Jg(x*)是映射g在x*處的Jacobian陣。

    根據(jù)引理1上述的變分不等式組(2)可等價地表示成下面的方程組

    其中參數(shù)α>0,ΠΩ和Π+分別是向量到集合Ω和正卦限Rn+上的投影算子。

    根據(jù)上面的方程組(3)可以建立下面的具有控制過程的微分方程系統(tǒng)

    如果映射g,?yΦ和JgT均是Lipschitz連續(xù)的,且Lipschitz常數(shù)分別是|g|,|?yΦ|和|Jg|,而且‖‖≤C0,其中C0是一個常數(shù),則容易得到下面的估計式

    成立,其中C=|?yΦ|+C0|Jg|。

    由于向量值函數(shù)g(y)的每個分量函數(shù)都是凸的,(2)的第一式可轉(zhuǎn)化為下式

    下面證明具有控制過程的微分方程系統(tǒng)(4)的解的聚點是具有約束條件的均衡規(guī)劃問題(1)的解。

    定理1 設(shè)具有約束條件的均衡規(guī)劃問題(1)的解集Ω*是非空的,Φ是斜對稱的函數(shù),g是凸的、可微的和Lipschitz連續(xù)的且其Lipschitz常數(shù)為|g|,Ω?Rn是閉凸集。如果Φ(x,y)對任意的x∈Ω關(guān)于變量y∈Ω是凸的且可微的,▽yΦ和JgT是Lipschitz連續(xù)的且Lipschitz常數(shù)分別是|▽yΦ|和則在條件下,具有控制過程的微分方程系統(tǒng)(4)的解x(t)的軌跡的聚點就是具有約束條件的均衡規(guī)劃問題(1)的解。

    證明 在(5)中令y=x*∈Ω*,在(7)中令y=x+分別可得

    其中,C=|?yΦ|+C0|Jg|。將式(11)和式(12)相加,再由函數(shù)g是凸的可得

    在不等式(10)中令y=并與上式相加得

    在式(6)中令v=u*,在(8)中令v=u+˙u可分別得

    將式(14)和式(15)相加,同時應(yīng)用式(9)有

    由于〈ˉu,g(x*)〉≤0和〈u*,g(x*)〉=0,可將上式轉(zhuǎn)化為

    將式(13)與式(16)相加并結(jié)合性質(zhì)1簡化計算得

    則存在t的子列{ti}使得當(dāng)i→∞時有(ti)‖→0。由于x(t)與y(t)都是有界的,則x(ti)與u(ti)也都是有界的,從而存在{ti}的子列}使得存在x′和u′有當(dāng)j→∞時以及成立。在(7)中取子列{tij}時該式仍成立,則令j→∞可得

    其與式(3)一致,即x′∈。證畢。

    2 數(shù)值實驗

    運用具有控制過程的微分方程系統(tǒng)(4)求解2個算例,并在每個算例中描繪了微分方程系統(tǒng)的解的軌跡圖。

    例1 考慮下面的具有約束條件的均衡規(guī)劃問題

    該問題的解為x*=(4.5,1.5,0)T。

    圖1為例1的微分方程系統(tǒng)(4)的解的軌跡圖。

    在本實驗中,選取的參數(shù)α=0.05。圖1描繪了例1的具有約束條件的均衡問題的微分方程系統(tǒng)(7)的解x(t)和u(t)從五個隨機(jī)產(chǎn)生的初始點的軌跡隨時間的變化關(guān)系圖。

    圖1 例1的微分方程系統(tǒng)(4)的解的軌跡圖

    圖2 例2的微分方程系統(tǒng)(4)的解的軌跡圖

    例2 考慮下面的具有約束條件的均衡規(guī)劃問題

    該問題的解為x*=(0,2,0,0)T。

    在本實驗中,選取的參數(shù)α=0.1。圖2描繪了例2的具有約束條件的均衡問題的微分方程系統(tǒng)(4)的解x(t)和u(t)從6個隨機(jī)產(chǎn)生的初始點的軌跡隨時間的變化關(guān)系圖。

    3 結(jié) 論

    本文建立了具有控制過程的微分方程系統(tǒng)求解了具有約束條件的均衡規(guī)劃問題,證明了該微分方程系統(tǒng)的解的聚點是具有約束條件的均衡規(guī)劃問題的解。運用具有控制過程的微分方程系統(tǒng)求解了2個具體的具有約束條件的均衡規(guī)劃問題,并且針對每個問題都描繪了微分方程系統(tǒng)的解隨時間變化的軌跡圖,從圖中可以看出由均衡規(guī)劃問題得到的具有控制過程的微分方程系統(tǒng)(4)的解收斂于均衡規(guī)劃問題的解,從而說明了微分方程方法求解均衡規(guī)劃問題的可行性。

    [1]AUBEN G P,EKELAND I.Applied nonlinear analysis[M].New York:John Wiley &Sons,Inc,1984.

    [2]NIKAIDO H,ISODA K.Note on noncooperative convex games[J].Pacific J Math,1955,5(1):807-815.

    [3]VENETS V I.A continuous algorithm for searching the saddle points of convex-concave functions[J].Avtomat Telemekh,1984,45(1):42-47.

    [4]ANTIPIN A S.Evolving systems equilibrium programming:gradient methods[J].Automation and Remote Control,1997,58(8):1337-1347.

    [5]ANTIPIN A S.Inverse optimization problem:its formulation and solution approaches[M].Moscow:Comupting Center,Russian Academy of Sciences,1992.

    [6]趙新斌,單曉成.矩陣秩優(yōu)化問題的一種分離算法[J].沈陽師范大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2012,30(4):454-458.

    [7]ARROW K J,HURWICZ L.Reduction of constrained maxima to saddle point problems[C]∥Proceedings of the 3rd Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability,Berkeley:University of California Press,1956:1-26.

    [8]FIACCO A V,MCCORMICK G P.Nonlinear programming:sequential unconstrained minimization techniques[M].New York:John Wiely,1968.

    [9]EVTUSHENKO Y G.Two numerical methods of solving nonlinear programming problems[J].Sov Math Dokl,1974,15(2):420-423.

    [10]FRIESZ T L,BERNSTEIN D H,MEHTA N J.Day-to-day dynamic network disequilibria and idealized traveler information systems[J].Operations Research,1994,42(2):1120-1136.

    [11]LI Yang,ZHANG Liwei.A differential equation method for solving box constrained variational ineauality problems[J].J Ind Manag,2011,7(1):183-198.

    [12]JIN Li,ZHANG Liwei.Two differential equation systems for equality constrained optimization[J].Appl Math Comput,2007,190(2):1020-1039.

    [13]JIN Li,ZHANG Liwei.Two differential equation systems for inequality constrained optimization[J].Appl Math Comput,2007,188(2):1334-1343.

    [14]ANTIPIN A S.Differential equations for equilibrium problems with coupled constraints[J].Nonlinear Analysis,2001,47(4):1833-1844.

    [15]ANTIPIN A S.The fixed points of extremal maps:computation by gradient methods[J].Zh Vychisl Mat Fiz,1997,37(1):42-53.

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