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      一種廣義擴展型増廣拉格朗日方法

      2022-02-24 06:37:08于奧林孔玉倩申遠
      延邊大學學報(自然科學版) 2022年4期
      關(guān)鍵詞:拉格朗財經(jīng)大學線性

      于奧林, 孔玉倩, 申遠

      (1.南京財經(jīng)大學 紅山學院, 南京 210023; 2.南京財經(jīng)大學 應(yīng)用數(shù)學學院, 南京 210023)

      0 引言

      増廣拉格朗日方法(ALM)是求解線性約束凸優(yōu)化問題的經(jīng)典算法.線性等式約束的凸優(yōu)化模型為:

      min{θ(x)|Ax=b,x∈χ},

      (1)

      其中θ(x):Rn→R是一個閉凸函數(shù)(不一定是強凸或光滑的),χ?Rn是一個閉凸集,A∈Rm ×n,b∈Rm.由于x的子問題不易求解,因此通常將問題(1)迭代為:

      (2)

      其中:β>0是罰參數(shù),λ∈Rm是拉格朗日乘子,x和λ分別為原始變量和對偶變量.

      優(yōu)化問題(1)的拉格朗日方程為L(x,λ)=θ(x)-λT(Ax-b), 其中(x,λ)∈χ×Rm.令拉格朗日方程的鞍點為(x*,λ*), 則有:

      Lλ∈Rm(x*,λ)≤L(x*,λ*)≤Lx∈χ(x,λ*).

      上式等價于以下變分不等式:

      (3)

      式(3)的緊湊形式為如下單調(diào)變分不等式(VI):

      ω*∈Ω,θ(x)-θ(x*)+(ω-ω*)TF(ω*)≥0,?u∈Ω,

      (4)

      (5)

      (6)

      (7)

      由文獻[1]可知,式(7)是對偶 -原始迭代順序的定制鄰近點算法(C -PPA)[1].為了更好地求解優(yōu)化問題(1),文獻[2]的作者在平衡増廣拉格朗日方法(B -ALM)的基礎(chǔ)上增加了Ax≥b這一條件,進而可較為容易地計算出經(jīng)典ALM(2)中的兩個子問題.

      (8)

      (9)

      1 廣義擴展型增廣拉格朗日算法

      本文考慮更一般的凸規(guī)劃模型,該模型包括線性不等式約束和不等式約束:

      min{θ(x)|Ax=b(或≥b),x∈χ}.

      (10)

      GEALM算法s(s>0)、γ(γ>0)、β(β>0)和r(r>0)是任意常數(shù), (xk,λk)為給定的迭代點,新的迭代點(xk +1,λk +1)由以下步驟產(chǎn)生:

      (11)

      GEALM算法的收斂性取決于以下矩陣的正定性:

      (12)

      引理2GEALM算法產(chǎn)生的序列{ωk=(xk,λk)}可使下式成立:

      ωk +1∈Ω,θ(x)-θ(xk +1)+(ω-ωk +1)TF(ωk +1)≥(ω-ωk +1)TH(ωk-ωk +1),?ω∈Ω.

      (13)

      證明在式(11)中,關(guān)于x的子問題的解可描述為:

      在上式中,對于任何未知的λk +1均有:

      xk +1∈χ,θ(x)-θ(xk +1)+(x-xk +1)T(-ATλk +1)≥

      (14)

      同理,式(14)中關(guān)于λk +1的子問題的解可由下式描述:

      由以上可得:

      λk +1∈Λ, (λ-λk +1)T(Axk +1-b)≥

      (15)

      聯(lián)立式(14)和式(15),由此再根據(jù)式(4)中的符號即可得式(13).證畢.

      引理3GEALM算法產(chǎn)生的序列{ωk=(xk,λk)}可使下式成立:

      θ(x)-θ(xk +1)+(ω-ωk +1)TF(ω)≥

      (16)

      證明由于式(4)定義的算子F是帶有斜對稱矩陣的仿射算子,因此有:

      (17)

      由式(17)可知(ω-ωk +1)TF(ωk +1)=(ω-ωk +1)TF(ω), 由此進一步可知式(13)的左端等價于θ(x)-θ(xk +1)+(ω-ωk +1)TF(ω).綜合上述可知:

      ωk +1∈Ω,θ(x)-θ(xk +1)+(ω-ωk +1)TF(ω)≥(ω-ωk +1)TH(ωk-ωk +1),?ω∈Ω.

      (18)

      (19)

      將式(19)代入式(18)的不等號右邊即可得證引理3.

      定理1因在GEALM算法生成的序列{ωk=(xk,λk)}中含有矩陣H, 且在式(12)中定義了該矩陣,因此序列{ωk}滿足:

      (20)

      證明將式(16)中的ω設(shè)為任意固定的ω*∈Ω*, 則由此可得:

      2{θ(xk +1)-θ(x*)+(ωk +1-ω*)TF(ω*)},?ω*∈Ω*.

      由于ω*∈Ω*,ωk +1∈Ω, 所以根據(jù)式(4)可知上述不等式的不等號右端為非負,定理1得證.

      定理2因在GEALM算法生成的序列{ωk=(xk,λk)}中含有矩陣H, 且在式(12)中定義了該矩陣,因此序列{ωk}可收斂到某個ω∞∈Ω*.

      ωkj∈Ω,θ(x)-θ(xkj)+(ω-ωkj)TF(ωkj)≥(ω-ωkj)TH(ωkj-1-ωkj),?ω∈Ω.

      ω∞∈Ω,θ(x)-θ(x∞)+(ω-ω∞)TF(ω∞)≥0,?ω∈Ω.

      2 數(shù)值實驗

      實驗環(huán)境為:筆記本電腦,處理器為Intel Core i5 -8250U CPU@1.60 GHz 1.80 GHz,內(nèi)存為4 GB,系統(tǒng)為Windows10,軟件為MATLAB R2016b.實驗中給定矩陣C為對稱矩陣.在F-模下求與C距離最近的相關(guān)性矩陣為:

      (21)

      由表1和表2及圖1—圖4可知,在矩陣取不同維度和tol取不同數(shù)值時, GEALM算法在迭代次數(shù)、CPU運行時間、收斂速度等方面顯著優(yōu)于C -PPA算法,由此表明GEALM算法優(yōu)于C -PPA算法.

      表1 tol=le-10時2種算法的迭代次數(shù)和CPU運行時間

      圖1 n=150時2種算法的迭代變化 圖2 n=300時2種算法的迭代變化

      表2 tol=le-12時2種算法的迭代次數(shù)和CPU運行時間

      圖3 n=100時2種算法的迭代變化 圖4 n=200時2種算法的迭代變化

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