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      Sharp增廣拉格朗日函數(shù)的局部鞍點(diǎn)

      2014-08-08 06:27:32
      關(guān)鍵詞:鞍點(diǎn)充分性拉格朗

      張 斐 婓

      (重慶師范大學(xué) 數(shù)學(xué)學(xué)院,重慶 401331)

      考慮非線性規(guī)劃問(wèn)題:

      (P) minf(x)

      s.t.g(x)=0

      x∈X

      其中X?Rn為非空閉集,函數(shù)f:Rn→R, g:Rn→Rm,g(x)=(g1(x),…,gm(x))均二次連續(xù)可微,記R+,‖·‖,〈·,·〉分別表示非負(fù)實(shí)數(shù)集、歐幾里得范數(shù)及Rn上的歐氏內(nèi)積.

      1 研究背景

      原始-對(duì)偶方法是解決約束非線性規(guī)劃問(wèn)題的一種重要方法,但非凸情形下,原問(wèn)題和對(duì)偶問(wèn)題的最優(yōu)解可能不相等,即存在非零對(duì)偶間隙[1,2].克服這一缺陷的重要途徑,便是增廣拉格朗日方法,如文獻(xiàn)[3],[4]和[5]就在一定的條件下證明了零對(duì)偶性間隙等價(jià)于增廣拉格朗日函數(shù)鞍點(diǎn)的存在性.受此啟發(fā),此處研究了在二階充分性條件下sharp增廣拉格朗日函數(shù)的局部鞍點(diǎn)的存在性.

      定義1 問(wèn)題(P)的增廣拉格朗日函數(shù)為L(zhǎng):Rn×Rm×R+→R;L(x,λ,c)=f(x)+c‖g(x)‖+〈λ,g(x)〉,其中x∈Rn,λ∈Rm,c∈R+.

      定義2 對(duì)某個(gè)c>0,(x*,λ*)稱為L(zhǎng)的局部鞍點(diǎn),當(dāng)且僅當(dāng)?δ>0,使L(x*,λ,c)≤L(x*,λ*,c)≤L(x,λ*,c)對(duì)?(x,λ,c)∈X∩N(x*,δ)×Rm×R+成立,N(x*,δ)為x*的鄰域.

      2 局部鞍點(diǎn)與局部最優(yōu)解之間的關(guān)系

      定理1 ?x*∈X存在λ*∈Rm及c>0使(x*,λ*)為L(zhǎng)的局部鞍點(diǎn),則x*為(P)的局部最優(yōu)解.

      證明因?yàn)?x*,λ*,c)是(P)的局部鞍點(diǎn),即

      L(x*,λ,c)≤L(x*,λ*,c)

      (1)

      L(x*,λ,c)≤L(x,λ*,c)

      (2)

      由式(1),f(x*)+c‖g(x*)‖+〈λ,g(x*)〉≤f(x*)+c‖g(x*)‖+〈λ*,g(x*)〉.即〈λ,g(x*)〉≤〈λ*,g(x*)〉對(duì)一切λ∈Rm均成立.

      若?i0∈{1,2,…,m},使|gi0(x*)|≠0,有

      (3)

      (4)

      令k→∞,式(3)(4)左端為+∞,矛盾,所以x*為(P)的可行點(diǎn).

      由式(2),當(dāng)x為(P)的可行點(diǎn)時(shí),L(x*,λ*,c)=f(x*)≤L(x,λ*,c)=f(x),所以x*是(P)的局部極小點(diǎn).

      3 二階充分性條件

      設(shè)x*是問(wèn)題(P)的一個(gè)可行點(diǎn),

      f(x*)>L(xk,λ*,k)=f(x*)+k‖g(xk)‖+〈λ*,g(xk)〉

      o(‖xk-x*‖2)+k‖▽g(x*)T(xk-x*)+o(‖xk-x*‖)‖+

      (5)

      (6)

      4 結(jié)束語(yǔ)

      對(duì)非線性規(guī)劃問(wèn)題(P),研究了sharp增廣拉格朗日函數(shù)在二階充分性條件下鞍點(diǎn)的存在性,為應(yīng)用原始-對(duì)偶方法創(chuàng)造了條件.

      參考文獻(xiàn):

      [1] 袁亞湘,孫文瑜.最優(yōu)化理論與方法[M].北京:科學(xué)出版社,1997

      [2] XU Z K.Local Saddle Points and Convexification for Nonconvex Optimization Problems[J]. J Optim Theory Appl,1997 (94):739-746

      [3] WU H X,LUO H Z. Saddle Points of General Augmented Lagrangians for Constrained Nonconvex Optimization[J].J Glob Optim,2012(53):683-697

      [4] LIU Q,TANG W M,YANG X M.Properties of Saddle Points for Generalized Augmented Lagrangian[J].Math Meth Oper Res ,2009(69):111-124

      [5] REGINA S. BURACHIK, RAFAIL N,et al.On a Modified Subgradient Algorithm for Dual Problems Via Sharp Augmented Lagrangian[J]. Journal of Global Optimization, 2006 (34):55-78

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