王 煒,陳 渺,李尚華
(遼寧師范大學(xué) 數(shù)學(xué)學(xué)院,遼寧 大連 116029)
設(shè)F(y)=λmax(A(y))+g(y),Y∈Rn,假設(shè)
ri(domλmax(A(y)))∩ri(domg(y))≠φ,
β*Q(A(xi))ZQ(A(xi))T+si∈?λmax(A(xi))+?g(xi)=?[λmaxA(xi)+g(xi)],
于是有
令線性化誤差
ei=F(xk)-F(xi)-〈β*Q(A(xi))ZQ(A(xi))T+si,xk-xi〉,
得F(y)的近似的具體形式為
求解問(wèn)題的(P)帶有罰項(xiàng)的束方法的算法
Step 0 令ε≥0,m∈(0,1)為給定參數(shù),選定x1,運(yùn)用黑盒子得到F(x1)和β*Q(A(x1))ZQ(A(x1))T+s1∈?[λmaxA(x1)+g(x1)],構(gòu)造模型F1,令k=1,δ1=∞.
Step 1 若δk≤ε,則停止算法.
Step 2 求解
Step 3 將點(diǎn)x=yk+1代入黑盒子中,考察是否有
F(xk)-F(yk+1)≥mδk+1
(2.1)
若(2.1)成立,取xk+1=yk+1,并稱為下降步;若(2.1)不成立,取xk+1=xk,并稱為零步.
Step 4 添加yk+1至模型中,構(gòu)造Fk+1,令k=k+1,回Step 1.
在Step 2 中,候選點(diǎn)yk+1可通過(guò)求(P1)的對(duì)偶問(wèn)題得到,具體由以下定理所保證.
定理2.1若yk+1為(P1)的唯一解,則
的解,此外,還可以得到以下結(jié)論:
證明引入輔助變量r,(P1)等價(jià)于
npk(P2)的Lagrangian為
〈β*Q(A(xi))ZQ(A(xi))T+si,y-xk〉-r),
為(P1)的解,所以(1)成立.
通過(guò)(P1)與(P1)的對(duì)偶問(wèn)題的最優(yōu)解均為yk+1,易知(2)成立.
在迭代過(guò)程中,束中的元素會(huì)不斷增加,此時(shí),需要壓縮機(jī)制來(lái)控制束的大?。?dāng)束中當(dāng)前元素量npk超過(guò)束中可允許的最大元素量npmax時(shí),Step 4變?yōu)槿缦滦问?
若nact≤npmax-1,則刪除不積極的指標(biāo),nleft=nact,定義npk+1=nleft+1,然后,把(β*Q(A(xnpk+1))ZQ(A(xnpk+1))T+snpk+1,enpk+1)放入束中,其中
若nact>npmax-1,則刪除不積極的指標(biāo),且去掉兩個(gè)或多個(gè)元素(β*Q(A(xi))ZQ(A(xi))T+si,ei),將去掉的兩個(gè)或多個(gè)元素合成(即合成束,見(jiàn)注1).此時(shí),nleft=npmax-2或nleft 構(gòu)造Fk+1,令k=k+1,返回Step 1. 注1:當(dāng)束中當(dāng)前元素量npk超過(guò)束中可允許的最大元素量npmax時(shí),將不積極的元素刪除,若余下的元素仍太多,則將必不可少的元素合成.即利用由定理2.1得到的 構(gòu)造集合線性化函數(shù)Fα(y): Fα(y)有如下性質(zhì): 注2:當(dāng)束中元素量超過(guò)束中可允許的最大值npmax時(shí),假設(shè)決定去掉x1,x2,…,xt,則新的模型為 假設(shè)停止準(zhǔn)則為δk+1≤ε,我們分ε>0為ε=0和兩方面進(jìn)行分析. 證明由于算法無(wú)限循環(huán)及ε≥0知δk>0,而k∈Ks,則xk+1=yk+1,則F(xk)-F(xk+1)≥0,令k′為Ks中k的下一個(gè)指標(biāo)k且k′與之間存在零步,則j=2,3,…,k′-k時(shí)不用移動(dòng)穩(wěn)定中心.即xk+1=xk+j且F(xk+1)-F(Xk′+1)=mδk′+1,則對(duì)?k′∈Ks,?ε>0,有 當(dāng)k″→∞時(shí),結(jié)論成立. 證畢. 情況1.Ks中有無(wú)限元素 以下定理保證了以上兩種情況下算法的收斂性(證明過(guò)程類似于[4]). 定理3.2假設(shè)算法產(chǎn)生無(wú)限下降步xk,則下列兩種情況必有一種成立. (i)原問(wèn)題無(wú)最優(yōu)解且{F(xk)}遞減趨近于-∞; (ii)原問(wèn)題有最優(yōu)解,此時(shí),若k∈Ks,k→-∞,有{δK}→0且{εk}→0,若0<ηk+1<ηk,則{xk}有界且收斂于原問(wèn)題的最小值點(diǎn). [1] Christoph Helmberg,Francois Oustry.Bundle methods to minimize the maximum eigenvalue function[J].Handbook of Semidefinite Progamming,2000,27:307~337. [2]Claudia Sagastizabal,Mikhail Solodov.An infeasible bundle method for nonsmooth convex constrained optimization without a penalty function or filter[J].SIAM J.Optimization,2005,16(1):146~169. [3]Oustry F.,Lemarchal C.Nonsmooth algorithms to solve semidefinite programs[J].Society for Industrial and Applied Mathematics Philadelphia,2000,57~77. [4]J.Frederic Bonnans,J.Charles Gilbert,Claude Lemarechal,et al.Sagatizabal.Bundle methods.The quest of descent.Numerical Optimization,2003,117~136. [5]周茂袁,王秀麗,李雪艷.特征函數(shù)的一種新解釋及其應(yīng)用[J].吉林師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008,29(2):45~48. [6]初 麗.線性互補(bǔ)問(wèn)題的序列凸近似方法[J].吉林師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013,34(4):117~120. [7]Claudia Sagastizábal,Mikhail Solodov.An infeasible bundle method for nonsmooth convex constrained optimization without a penalty function or filter[J].SIAM J.Optimization,2005,16(1):146~169. [8]Ladislav Lukgan,Jan Vicek.A bundle-Newton method for nonsmooth unconstrained minimization[J].The Mathematical Programming Society,1998,373~391. [9]Antonio Frangioni.Generalized bundle methods[J].SIAM J.OPTIM,2001,13(1):117~156. [10]L.Luk?an,J.Vicek.Globally Convergent Variable Metric Method for Convex Nonsmooth Unconstrained Minimization.Journal of optimization theory and applications,1999,102(3):593~613. [11]K.Kiwiel.A bundle Bregman proximal method for convex nondifferentiable optimization,Math.Program.,1999,85,241~258.3 收斂分析