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帶3-分片NCP函數(shù)的無罰函數(shù)和濾子的SQP算法

2014-06-07 10:03:44尚有林
關(guān)鍵詞:濾子乘子分片

周 敏,尚有林

(河南科技大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,河南 洛陽 471023)

帶3-分片NCP函數(shù)的無罰函數(shù)和濾子的SQP算法

周 敏,尚有林

(河南科技大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,河南 洛陽 471023)

對于非線性約束優(yōu)化問題,提出了一種新的無罰函數(shù)和濾子的SQP算法。根據(jù)優(yōu)化問題的一階KKT條件,利用乘子和3-分片NCP函數(shù),得到非光滑方程以致簡化優(yōu)化問題。在線搜索的過程中,采用無罰函數(shù)和濾子的方法。同時(shí)證明了該SQP算法是可行的,并具有全局收斂性。

濾子;SQP算法;收斂;NCP函數(shù)

0 引言

考慮如下的約束非線性規(guī)劃問題(NLP):

其中,x∈?n,f:?n→?,Ci:?n→?,都是二次連續(xù)可微函數(shù)。

非線性規(guī)劃問題(NLP)的拉格朗日函數(shù)為:

其中,λ=(λ1,…,λm)T∈?m是乘子向量。

問題(2)是一種非線性互補(bǔ)問題(NCP)。由于NCP函數(shù)的各種性質(zhì)引起了廣泛的關(guān)注,一個(gè)解決非線性互補(bǔ)問題(2)的方法是構(gòu)建一個(gè)可求解的非線性方程:Φ(x,λ)=0。為了避免實(shí)際問題中懲罰參數(shù)的設(shè)置,F(xiàn)letcher第一次提出了關(guān)于求解約束非線性優(yōu)化問題的濾子方法[1],同時(shí)定義了約束違反度函數(shù)

Gould和Toint提出了一種新的無罰函數(shù)和濾子的方法,這個(gè)方法被證明是全局收斂性的,并用于SQP方法或信賴域SQP方法關(guān)于非線性等式約束問題的求解[2-6]。

本文對于非線性約束優(yōu)化問題,提出了一種新的無罰函數(shù)和濾子的SQP算法。根據(jù)優(yōu)化問題的一階KKT條件,利用乘子和3-分片NCP函數(shù),得到非光滑方程以致簡化優(yōu)化問題。在線搜索的過程中,采用無罰函數(shù)和濾子的方法。對給出的新的SQP算法,證明了該算法是可實(shí)現(xiàn)的,并進(jìn)一步討論了該算法的收斂性。

1 預(yù)備知識

定義1函數(shù)φ:?2→?,如果有

則稱φ為一個(gè)NCP函數(shù)。

較為常用的NCP函數(shù)有F-B NCP函數(shù)、極小化NCP函數(shù)、3-分片線性NCP函數(shù)等,對于其他的NCP函數(shù)及其性質(zhì),見文獻(xiàn)[7-8]。

本文采用3-分片線性NCP函數(shù)來求解,形式如下:

式中,φ是除原點(diǎn)外處處可微函數(shù),但是在原點(diǎn)處是強(qiáng)半光滑。

為了充分利用NCP函數(shù)與KKT條件間的關(guān)系和NCP函數(shù)幾乎處處可微的性質(zhì),本文改造濾子中的度量,將約束違反度函數(shù)p(x)修正為:

對于一個(gè)給定的迭代點(diǎn)xk∈?n,即問題(NLP)的局部最優(yōu)解xk的當(dāng)前估計(jì),解如下問題QP(xk,d)得dk(同時(shí)可以得到問題QP(xk,d)對應(yīng)的乘子λk),

其中,Hk是拉格朗日函數(shù)的近似Hessian陣表示歐幾里得范數(shù)。

函數(shù)f(xk)的真實(shí)下降量

f(xk)的預(yù)測下降量

f(xk)的充分下降條件表示為:

其中,τ是某一個(gè)常數(shù)。

選擇xk+1為下一個(gè)迭代點(diǎn),則xk+1滿足

需要指出的是,若xk+dk不滿足式(7)~式(9),但是卻很接近最優(yōu)解,即出現(xiàn)了所謂的Maratos效應(yīng),為了克服此現(xiàn)象,計(jì)算二階校正步(SOC),即解決如下子問題

2 新的SQP算法

2.1 S0:初始化

2.2 S1:計(jì)算QP(xk,△k)

S1.1 如果QP(xk,△k)是不可行的,進(jìn)入恢復(fù)性階段,找到一個(gè)點(diǎn)xk+1,直至使QP(xk+1,△k+1)可行,返回S1;

S1.2 如果QP(xk,△k)是可行的,得到dk,置xk+1=xk+dk,進(jìn)入S2。

2.3 S2:判斷終止條件

S2.1 如果dk=0,停止,得到KKT點(diǎn)xk;

S2.2 如果dk≠0,計(jì)算拉格朗日乘子λk,同時(shí)計(jì)算△f和△q,進(jìn)入S3。

2.4 S3:無罰函數(shù)和濾子的線搜索

S3.1 如果(xk+1,λk)滿足式(7)~式(9),進(jìn)入S4;

S3.2 如果(xk+1,λk)不滿足式(7)~式(9),計(jì)算SOC(QPs(xk,△k)),得到,記,進(jìn)入S3.3;

S3.3 如果(xk+1,λk)不滿足式(7)~式(9),減小信賴域半徑△k+1和計(jì)算QP,返回S1。

2.5 S4:判斷充分下降條件

S4.1 如果xk+1不滿足式(4)~式(6),減小信賴域半徑△k和計(jì)算QP,返回S1;

S4.2 如果xk+1滿足式(4)~式(6),更新信賴域半徑△k和Bk+1。如果xk+1滿足式(7)而xk不滿足,則,否則。如果式(7)滿足,則,否則置rk+1=rk。置k= k+1返回S1。

在算法中,當(dāng)問題不相容或者信賴域半徑小于事先給定的下界時(shí),算法將會進(jìn)入到恢復(fù)階段?;謴?fù)階段具體算法可以參見文獻(xiàn)[1]。

3 收斂性分析

在下面的分析中,需要如下假設(shè):

A1 目標(biāo)函數(shù)f和約束函數(shù)ci(x)都是二次連續(xù)可微的。

A2 算法產(chǎn)生的所有迭代點(diǎn)均位于一個(gè)有界緊凸集S中。

A3 存在正常數(shù)a、b,使得Hessian陣Hk滿足,?k和d∈?n成立。

A4 子問題QP(xk,△k)的KKT乘子λk一致有界,QPs(xk,△k)的KKT乘子k一致有界。

證明根據(jù)S2~S4,得到是單調(diào)遞減并且

由于k≥k1時(shí),{fk}是單調(diào)遞減的,同時(shí)式(11)表明當(dāng)k→∞時(shí),有f(xk)→-∞,這與假設(shè)矛盾。

故引理得證。

算法有3個(gè)不成功(即xk+1=xk)的循環(huán)

循環(huán)1 S1.2-S2.2-S3.1-S4.1-S1;

循環(huán)2 S1.2-S2.2-S3.1-S4.2-S1;

循環(huán)3 S1.2-S2.2-S3.2-S3.3-S1。

為了說明算法是有效的,迭代是成功的,即上述的3個(gè)循環(huán)是有限終止的,給出以下3個(gè)引理:

引理2算法中循環(huán)1是有限終止的。

引理3算法中循環(huán)2是有限終止的。

引理4算法中循環(huán)3是有限終止的。

在第2部分新的SQP算法的迭代過程中,xk+1=xk+dk或者xk+1=xk+dk+k成立,因此,可以看出引理2~引理4是成立的,即第2部分給出的新的SQP算法是可執(zhí)行的。

由A1~A4是成立的,給出算法的全局收斂性定理。

定理1由算法產(chǎn)生的序列有如下情況:

(Ⅰ)迭代到問題(NLP)的KKT點(diǎn);

(Ⅱ)至少存在一個(gè)聚點(diǎn)是問題(NLP)的KKT點(diǎn)。

該算法的證明類同于文獻(xiàn)[9]。

4 結(jié)束語

綜上所述,本文提出了一種新的無罰函數(shù)和濾子的SQP算法,其中該算法是基于3-分片NCP函數(shù)。由此類推也可將本文中的方法用于4-分片NCP函數(shù)或者其他的NCP函數(shù),繼而可得到相似的結(jié)論。

[1] Fletcher R,Leyffer S.Nonlinear Programming Without a Penalty Function[J].Math Programming,2002,91(2):239-269.

[2] Fletcher R,Leyffer S,Toint P.On the Global Convergence of a Filter-SQP Algorithm[J].SIAM J Optim,2002,12:44-59.

[3] Panier E R,Tits A L,Herskovits J N.A QP-free,Globally,Locally Superlinear Convergent Method for the Inequality Constrained Optimization Problems[J].SIAM J Control Optim,1988,36:788-811.

[4] Pu D,Li K,Xue W.Convergence of QP-free Infeasible Methods for Inequality Optimization Problems[J].J of Tongji University,2005,33:525-529.

[5] Liu X,Yuan Y.A Sequential Quqdratic Programming Method a Penalty Function and a Filter for Equality Constrained Nonlinear Programming[J].SIAM J on Optimization,2011,91:545-571.

[6] Ulbrich M,Ulbrich S.Non-monotone Trust Region Methods for Nonlinear Equality Constrained Optizization Without a Penalty Function[J].Math Program,2003,95:103-135.

[7] Galantai A.Properties and Construction of NCP Functions[J].Comput Optim Appl,2012,52(3):805-824.

[8] Pu D,Zhou Y.Piecewise Linear NCP Function for QP-free Feasible Method[J].Applied Mathematics,2006,21:289-301.

[9] Su K.Trust-region Filter Method with NCP Function[J].Math,2008,28(12):1525-1534.

O224

A

1672-6871(2014)04-0082-04

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(10971053);河南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(094300510050)

周 敏(1987-),女,河南三門峽人,碩士生;尚有林(1963-),男,河南洛陽人,教授,博士,博士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)榉蔷€性規(guī)劃.

2013-10-29

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