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    求解非凸半定規(guī)劃的非線性拉格朗日函數(shù)法補(bǔ)充證明

    2015-02-17 01:31:58齊淑華丁淑妍
    關(guān)鍵詞:實(shí)值拉格朗條件

    李 陽,齊淑華,丁淑妍

    (大連民族學(xué)院 理學(xué)院,遼寧 大連116605)

    近年來,半定規(guī)劃問題(SDP)因其應(yīng)用范圍十分廣泛而成為優(yōu)化領(lǐng)域的一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。人們注意到它可以用來解決組合優(yōu)化、最優(yōu)控制、統(tǒng)計(jì)學(xué)、金融學(xué)、工程信號(hào)處理、交通管理等很多實(shí)際問題[1-2]。于是,研究能夠有效解決半定規(guī)劃問題的算法成為現(xiàn)實(shí)中生產(chǎn)生活的需要。

    半定規(guī)劃問題主要分為線性半定規(guī)劃和非線性半定規(guī)劃。對(duì)于線性半定規(guī)劃算法的研究,目前的成果已經(jīng)比較豐富了,而對(duì)于非線性半定規(guī)劃問題,主要的求解算法是非線性拉格朗日函數(shù)方法。2003 年,Kocavra 和Stingl 在求解非線性半定規(guī)劃問題的算法研究方面做了大量工作,給出了解決較大規(guī)模問題的一類修正障礙函數(shù)法并給出了數(shù)值程序PENNON[3]。2006 年,Stingl 在他的博士論文中給出了一類非線性拉格朗日函數(shù)法[4],這項(xiàng)工作為后續(xù)研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。隨后,Noll 在2007 年給出了一個(gè)求解非線性半定規(guī)劃問題的具有局部收斂性的增廣拉格朗日函數(shù)法[5],提出了wedge 收斂的定義,并從新的角度給出了收斂定理證明。另外,Sun,Sun 和Zhang 在2008 年還研究了當(dāng)嚴(yán)格互補(bǔ)條件不成立時(shí)的求解非線性半定規(guī)劃問題的增廣拉格朗日函數(shù)法的收斂速度[6],在算法理論研究上取得了突破。2013 年,Zhang,Li 和Wu 在文獻(xiàn)[7]中給出了一類求解非凸半定規(guī)劃問題的非線性拉格朗日函數(shù)法的框架,這是一項(xiàng)相對(duì)完整的工作,但是該文獻(xiàn)并沒有證明與構(gòu)成非線性拉格朗日函數(shù)的L?wner算子相關(guān)的4 種具體的實(shí)值函數(shù)是如何滿足假設(shè)條件的,而這些結(jié)論在某種程度上并不是顯然的。

    本文根據(jù)一階均差矩陣的定義以及4 種實(shí)值函數(shù)的特有性質(zhì),就上述問題給出詳盡的證明過程,對(duì)文獻(xiàn)[7]進(jìn)行了必要的補(bǔ)充。

    1 預(yù)備知識(shí)

    文獻(xiàn)[7]研究了具有如下形式的非凸半定規(guī)劃問題:

    式中,f:Rn→R,h:Rn→Rq,G:Rn→Sp都是二次連續(xù)可微的,Sp是p ×p 維實(shí)對(duì)稱矩陣構(gòu)成的空間;并構(gòu)造了形式如下的一類非線性拉格朗日函數(shù):

    這里t >0 是一個(gè)懲罰參數(shù),在數(shù)值試驗(yàn)取值時(shí),t往往是一個(gè)很小的數(shù)?!ぁ?代表Frobenius 范數(shù),〈A,B〉表示矩陣A 和B 的內(nèi)積,Φ 是L?wner算子,且

    在這里,diag(μi),i=1,2,…p 表示以μi為對(duì)角線元素構(gòu)成的對(duì)角陣,對(duì)G(x)做譜分解得

    文獻(xiàn)[7]中構(gòu)成L?wner 算子的實(shí)值函數(shù)φ:R→R 要滿足的3 個(gè)假設(shè)條件如下:

    (A1)φ 在(-∞,ω0)上是嚴(yán)格凸的,嚴(yán)格單調(diào)遞增的二次連續(xù)可微函數(shù),這里ω0>0 是一個(gè)常數(shù);

    (A2)φ(0)=0,φ'(0)=1 并且φ″(0)>0;

    (A3)對(duì)于任意固定的ω >0,任取λ,λk,λl∈(-∞,-ω],有|t-1φ[1](0,t-1λ)|≤c1(ω,λ),且|t-1φ[1](t-1λk,t-1λl)|≤c2(ω,λk,λl),這里c1(ω,λ)和c2(ω,λk,λl)是分別與(ω,λ)和(ω,λk,λl)相關(guān)的正數(shù)。

    同時(shí)文獻(xiàn)[7]給出了4 種實(shí)值函數(shù)滿足上述假設(shè)條件,分別為修正的Carroll’s 函數(shù)φMC(t)=(1 -t)-1-1、修正的指數(shù)函數(shù)φME(t)=et-1、Log-Sigmoid 函數(shù)φLS(t)=2(lg(1 +et)-lg2)與函數(shù)φ1(t)=2lg((1 -t)-1+1)-2lg2。這些實(shí)值函數(shù)在研究求解經(jīng)典的非線性規(guī)劃的非線性拉格朗日方法時(shí),常常被用來構(gòu)造非線性拉格朗日函數(shù)。

    為了解釋假設(shè)條件中φ[1](λk,λl)的定義,我們給出定義。

    定義1 實(shí)值函數(shù)φ 在λ∈Rp處的一階均差矩陣記為φ[1](λ),它的第k 行第l 列的元素有如下定義:

    2 問題的證明

    下面分別證明這4 種函數(shù)滿足假設(shè)條件(A1)—(A3)。

    證明 (1)修正的Carroll’s 函數(shù)φMC(t)=(1 -t)-1-1。

    在(-∞,1)上,顯然φMC是二次連續(xù)可微的。φ″MC(t)=>0,所以φMC是嚴(yán)格凸的。而且φ'MC=>0 表明φMC是嚴(yán)格單調(diào)遞增的。易驗(yàn)證φMC(0)=0,φ'MC(0)=1 和φ″MC(0)|t=0=t=0=2 >0。又因?yàn)閷?duì)于任意固定的ω >0,任取λ,λk,λl∈(-∞,-ω]有

    又因?yàn)棣誐C的有效域是(-∞,1),所以t-1λ∈(-∞,1),則可得

    因此,φMC滿足假設(shè)條件(A1)—(A3),并且c1(ω,λ)=c2(ω,λk,λl)=ω-1。

    (2)修正的指數(shù)函數(shù)φME(t)=et-1。

    在(-∞,+∞)上,顯然φME是二次連續(xù)可微的。φ″ME(t)=et>0,所以φME是嚴(yán)格凸的。并且,φ'ME=et>0 表明φME是嚴(yán)格單調(diào)遞增的。易得φME(0)=0,φ'ME(0)|t=0=1 和φ″ME(0)|t=0=e0=1 >0。又因?yàn)閷?duì)于任意的ω >0,任取λ,λk,λl∈(-∞,-ω]有

    |t-1(0,t-1λ)|=|t-1(t-1λ,0)|=t-1|=|| ≤| λ-1| ≤ω-1。并且

    因此,φME滿足假設(shè)條件(A1)—(A3),并且c1(ω,λ)=ω-1,c2(ω,λk,λl)=1/|λk-λl|。

    (3)Log-Sigmoid 函數(shù)φLS(t)=2(lg(1 +et)-lg2)。

    在(-∞,+∞)上,顯然φLS是二次連續(xù)可微的。φ″LS(t)=>0,所以φLS(t)是嚴(yán)格凸的。φ'LS=2et(1 +et)-1>0 說明φLS(t)在(-∞,+∞)上是嚴(yán)格單調(diào)遞增的。易得φLS(0)=0,φ'LS(0)|t=0=2|t=0=1 和φ″LS(0)|t=0=2et(1+et)-1-2e2t(1 +et)-2|t=0=>0。又因?yàn)閷?duì)于任意固定的ω >0,任取λ,λk,λl∈(-∞,-ω]有

    并且

    因此,φLS滿足假設(shè)條件(A1)—(A3)。并且c1(ω,λ)=2lg2ω-1,c2(ω,λk,λl)=。

    (4)φ1(t)=2(lg (+1)-lg2)。

    在(-∞,1.5)上,顯然φ1是二次連續(xù)可微的且φ″1(t)=>0,所以φ″1(t)是嚴(yán)格凸的。而且,φ'1=>0,說明φ1是嚴(yán)格單調(diào)遞增的,易得φ1(0)=0,φ'1(0)|t=0=2=1 和φ″1(0)|t=0=-=>0。又因?yàn)閷?duì)于任意固定的ω >0,任取λ,λk,λl∈(-∞,-ω]有

    并且,

    因此,φ1滿足假設(shè)條件(A1)—(A3),并且c1(ω,λ)=2lg2ω-1,c2(ω,λk,λl)=。

    3 結(jié) 語

    本文在文獻(xiàn)[7]工作的基礎(chǔ)上進(jìn)行補(bǔ)充,借助實(shí)值函數(shù)一階均差矩陣的定義,給出了4 種拉格朗日函數(shù)滿足假設(shè)條件(A1)—(A3)的詳細(xì)證明。當(dāng)然,在求解非凸半定規(guī)劃問題的算法方面還有很多值得關(guān)注的課題。例如,如何給出好的數(shù)值算法來求解實(shí)際中的非凸半定規(guī)劃問題就是一個(gè)值得研究的課題,今后我們將致力于這方面的研究。

    [1]BOUD S,GHAOUI EL L,F(xiàn)ERON E,et al. Linear Matrix Inequalities in System and Control Theory [M].Philadelphis:Society for Industrial and Applied Mathematics,1994.

    [2]JARRE F,WOLKWIEZ H,SAIGAL R. Handbook of Semidefinite Programming:Theory,Algorithm and Applications[M]. New York:Springer-Verlag,2000.

    [3]KOCVARA M,STINGL M. PENNON—A code for convex nonlinear and semidefinite programming[J]. Optimization Methods and Software,2003,18:317 -333.

    [4]STINGL M. On the solution of nonlinear semidenite programs by augmented lagrangian methods[D]. Aachen:Erlangen University,2006.

    [5]NOLL D. Local convergence of an augmented Lagrangian method for matrix inequality constrained progrmming[J]. Optimization Methods and Software,2007,22:777 -802.

    [6]SUN D,SUN J,ZHANG L. The rate of convergence of the augmented Lagrangian method for nonlinear semidenite programming[J]. Mathematical Programming,2008,114:349 -391.

    [7]ZHANG L,LI Y,WU J. Nonlinear rescaling Lagrangians for nonconvex semidefinite programming[J]. Optimization. 2014,63:(6):899 -920..

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