遲曉妮, 崔然然, 楊綺麗, 趙 敏
(1.桂林電子科技大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)學(xué)院,廣西 桂林 541004;2.桂林電子科技大學(xué) 廣西密碼學(xué)與信息安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣西 桂林 541004;3.桂林電子科技大學(xué) 廣西自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)與儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣西 桂林 541004)
n維二階錐Kn定義為
Kn={x=(x1;x2)∈R×Rn-1:x1≥‖x2‖},
考慮二階錐權(quán)互補(bǔ)問(wèn)題(WSOCCP):尋找一向量ζ∈Rn,使得
(1)
其中F(ζ):Rn→Rn為連續(xù)可微函數(shù),w∈Kn為給定的權(quán)向量。當(dāng)權(quán)向量w為零向量時(shí),式(1)退化為二階錐互補(bǔ)問(wèn)題(SOCCP)[1]:
(2)
作為一類重要的錐優(yōu)化問(wèn)題,WSOCCP是Rn上的權(quán)互補(bǔ)問(wèn)題(WCP)在二階錐上的推廣,其在經(jīng)濟(jì)學(xué)、力學(xué)、工程設(shè)計(jì)等方面有著廣泛的應(yīng)用[2]。WCP中非零權(quán)向量的存在使得WCP[3-5]的理論和算法比互補(bǔ)問(wèn)題(CP)復(fù)雜得多,因此目前關(guān)于WCP的研究并不多見(jiàn),如Zhang[6]運(yùn)用光滑牛頓法求解單調(diào)線性WCP,Tang[7]給出一種新的光滑算法求解大規(guī)模線性WCP。
下降算法是求解CP的有效算法[8-9],其基本思想是基于效益函數(shù)將原問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)等價(jià)的無(wú)約束極小化問(wèn)題[10],利用下降算法求解此極小化問(wèn)題,進(jìn)而得到原問(wèn)題的解。
鑒于此,提出一類含參數(shù)二階錐權(quán)互補(bǔ)函數(shù),構(gòu)造WSOCCP的效益函數(shù),討論其光滑性,并基于此效益函數(shù)將WSOCCP轉(zhuǎn)化為無(wú)約束極小化問(wèn)題,利用下降算法求解,從而得到原問(wèn)題的解。
與二階錐相伴的歐幾里得約當(dāng)代數(shù)有如下性質(zhì)[11]。
對(duì)任意
x=(x1;x2)∈R×Rn-1,y=(y1;y2)∈R×Rn-1,
x和y的約當(dāng)積定義為
定義箭形矩陣
其中I為適當(dāng)維數(shù)的單位陣,易證
定義1(譜分解) 對(duì)任意
x=(x1;x2)∈R×Rn-1,
與二階錐相伴的譜分解定義為
x=λ1(x)u1(x)+λ2(x)u2(x),
譜值λ1(x)、λ2(x)和譜向量u1(x)、u2(x)定義為
λi(x)=x1+(-1)i‖x2‖,i=1,2,
其中ω∈Rn-1為滿足‖ω‖=1的任意向量。對(duì)任意x∈Rn,有
定義函數(shù)φτ(x,y):Rn×Rn→Rn為
(x+y),
(3)
其中:參數(shù)τ∈[0,4);w∈Kn為給定的權(quán)向量。定義效益函數(shù)ψ(x,y):Rn×Rn→R為
(4)
則式(1)等價(jià)于無(wú)約束極小化問(wèn)題:
minf(ζ)=ψ(ζ,F(ζ))。
(5)
引理1令
(h1;h2)∈R×Rn-1,
(6)
h1=‖x‖2+‖y‖2+(τ-2)xTy+(4-τ)w1,
(7)
h2=2x1x2+2y1y2+(τ-2)(x1y2+
y1x2)+(4-τ)w2,
(8)
對(duì)任意
x=(x1;x2),
y=(y1;y2)∈R×Rn-1,
w=(w1;w2)∈Kn,
若h2≠0,則
證明運(yùn)用Cauchy-Schwartz不等式可得
成立。將
(9)
U=λ1(h)‖h2‖2=(h1-‖h2‖)‖h2‖2=
[‖x‖2+‖y‖2+(τ-2)(x1y1+x2Ty2)+
(4-τ)w1]‖h2‖2-[4x12‖x2‖2+
4y12‖y2‖2+(τ-2)2(x12‖y2‖2+
y12‖x2‖2)+(4-τ)2‖w2‖2+8x1y1x2Ty2+
2(τ-2)2x1y1x2Ty2+4(τ-2)(x12x2Ty2+
x1y1‖x2‖2+x1y1‖y2‖2+y12x2Ty2)+
4(4-τ)(x1x2Tw2+y1y2Tw2)+
2(τ-2)(4-τ)(x1y2Tw2+y1x2Tw2)]‖h2‖,
x1x2Tw2+2(τ-2)(x12x2Ty2+x1y1‖x2‖2+
x1y1‖x2‖2+y12x2Ty2)+(τ-2)×
(4-τ)(y1x2Tw2+x1y2Tw2)+(τ-2)2×
(x1y1x2Ty2+y12‖y2‖2)+2(τ-2)×
(x12x2Ty2+x1y1‖y2‖2)+(τ-2)2×
(x12‖y2‖2+2x1y1x2Ty2+y12‖x2‖2)+
則由w=(w1;w2)∈Kn得,
y1y2Tw2+(τ-2)x1y2Tw2+(τ-2)×
因此,結(jié)合Cauchy-Schwartz不等式,τ∈[0,4)和w=(w1;w2)∈Kn得,
性質(zhì)1設(shè)φτ、ψ分別由式(3)、(4)定義,則
1)φτ(x,y)為二階錐權(quán)互補(bǔ)函數(shù)。
2)對(duì)任意(x,y)∈Rn×Rn,有ψ(x,y)≥0。
3)設(shè)h=(h1;h2)由式(6)~(8)定義,令
(z1;z2)∈R×Rn-1,
(10)
則ψ在Rn×Rn上處處光滑,且
b)若(x,y)≠(0,0),h∈intKn,則
c)若(x,y)≠(0,0),h?intKn,則
(11)
證明1)要證φτ(x,y)是二階錐權(quán)互補(bǔ)函數(shù),即證
?假設(shè)φτ(x,y)=0,則
(x+y)=0。
2)由ψ(x,y)的定義可證。
3)先證ψ在Rn×Rn上處處可微。由文獻(xiàn)[9]引理3.1知,ψ在任意點(diǎn)(x,y)∈Rn×Rn處處可微。
a)若(x,y)=(0,0),則
b)若(x,y)≠(0,0),h?intKn,易證
(12)
設(shè)λ1(h)、λ2(h)是h的譜值,由定義1得,
(13)
則由式(10)、(12)、(13)可得,
(14)
(15)
其中,
若h2≠0,
c)由文獻(xiàn)[8]類似可證式(11)。
當(dāng)(a,b)=(0,0)或
φτ(x,y)。
(16)
因?yàn)棣?intKn,所以由式(11)得
φτ(a,b)=
φτ(a,b)。
(17)
又由引理1和文獻(xiàn)[8]的證明可得,
(18)
所以由式(16)~(18)可知,當(dāng)(x,y)→(a,b)時(shí),
定理1設(shè)φτ、ψ分別由式(3)、(4)定義,對(duì)任意(x,y)∈Rn×Rn,有
當(dāng)且僅當(dāng)φτ(x,y)=0時(shí),等式成立。
類似文獻(xiàn)[1]可證,證明省略。
推廣CP的下降算法[9]求解式(1),并給出數(shù)值算例。
f(ζk+ρmdk(ζk,γm))≤f(ζk)-
(19)
成立的非負(fù)整數(shù)m的最小值mk,其中σ,ρ,γ∈(0,1),
式(19)無(wú)需通過(guò)求F的導(dǎo)數(shù)計(jì)算搜索方向和步長(zhǎng),減少了算法的工作量。由文獻(xiàn)[9]可知,當(dāng)F單調(diào)時(shí),總存在γm∈[0,1),使得dk(ζk)滿足下降條件式(19)。
選取參數(shù)ρ=0.35,γ=0.5,σ=0.15,隨機(jī)生成矩陣N∈Rn×n及向量q∈Rn。令M=NTN,每次實(shí)驗(yàn)均隨機(jī)生成10個(gè)線性WSOCCP:
運(yùn)用下降算法進(jìn)行求解。令ζ0=(1,0,…,0)T,τ=1.5,w=(1,0,…,0)T,得到下降算法求解不同規(guī)模WSOCCPs的數(shù)值結(jié)果,如表1所示;令τ=1,w=(1,0,…,0)T,n=100,得到下降算法求解不同初始點(diǎn)WSOCCP的數(shù)值結(jié)果,如表2所示,其中AObj為ψ(ζ,F(ζ))的平均值,ACPU、AIter分別為算法終止迭代時(shí)的平均CPU運(yùn)行時(shí)間和平均迭代次數(shù)。從表1、2可看出,下降算法能有效地求解WSOCCP。
表1 下降算法求解不同規(guī)模WSOCCP的數(shù)值結(jié)果
表2 下降算法求解不同初始點(diǎn)WSOCCP的數(shù)值結(jié)果
基于一類新的含參數(shù)效益函數(shù),本文將求解CP的下降算法推廣到WSOCCP中。討論含參數(shù)效益函數(shù)的光滑性,并給出其雅可比矩陣。算法無(wú)需利用F的導(dǎo)數(shù)計(jì)算迭代步長(zhǎng),縮短了算法的運(yùn)行時(shí)間。數(shù)值結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。