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      求解非線性P0互補問題的填充函數(shù)法

      2016-06-14 02:31:13袁柳洋唐秋華賈世會
      武漢科技大學學報 2016年3期
      關(guān)鍵詞:計算結(jié)果武漢定理

      袁柳洋,唐秋華,賈世會

      (1.武漢科技大學理學院,湖北 武漢,430065;2.武漢科技大學機械自動化學院,湖北 武漢,430081 )

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      求解非線性P0互補問題的填充函數(shù)法

      袁柳洋1,唐秋華2,賈世會1

      (1.武漢科技大學理學院,湖北 武漢,430065;2.武漢科技大學機械自動化學院,湖北 武漢,430081 )

      摘要:首先利用光滑F(xiàn)ischer-Burmeister函數(shù), 將非線性P0互補問題轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的約束優(yōu)化問題;然后對此約束優(yōu)化問題構(gòu)造出一種新的無參數(shù)的填充函數(shù), 討論了該填充函數(shù)的有關(guān)性質(zhì),并提出了求解非線性P0互補問題的填充函數(shù)算法。通過幾個數(shù)值算例驗證了該算法的有效性。

      關(guān)鍵詞:非線性互補問題;P0函數(shù);Fischer-Burmeister函數(shù);填充函數(shù); 局部極小點;全局極小點

      1問題描述

      本文考慮如下形式的非線性互補問題(簡寫為NCP(F)):找到一個向量x*∈Rn, 滿足

      (1)

      式中:F(x)∶Rn→Rn是一個非線性向量函數(shù)。若F(x)=Mx+q, 其中M∈Rn×n,q∈Rn, 則NCP(F)被稱為線性互補問題, 簡寫為LCP(M,q)。若F是P0函數(shù),即對任意的u,v∈Rn,u≠v, 存在下標k(1≤k≤n), 使得

      (2)

      同時成立, 則稱NCP(F)為非線性P0互補問題。

      非線性P0互補問題是單調(diào)互補問題和P函數(shù)互補問題的推廣, 近年來受到許多學者的關(guān)注。求解非線性P0互補問題最常用的方法是牛頓法[1-2]、磨光算法[3]等, 而本文將提出另外一種求解方法——填充函數(shù)法。

      在大多數(shù)求解非線性P0互補問題的算法中, 最普遍的做法是先通過NCP函數(shù)將非線性P0互補問題轉(zhuǎn)化成一個方程組, 然后再用求解方程組的方法間接求解。本文則首先利用NCP函數(shù)中的光滑F(xiàn)ischer-Burmeister函數(shù), 將非線性P0互補問題轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的約束優(yōu)化問題,然后根據(jù)填充函數(shù)的定義, 對此約束最優(yōu)化問題構(gòu)造出一種新的無參數(shù)的填充函數(shù), 并分析討論該填充函數(shù)的有關(guān)性質(zhì),最后建立求解非線性P0互補問題的填充函數(shù)算法。

      2非線性P0互補問題的轉(zhuǎn)化

      minθ(x)

      (3)

      并且θ()=0。

      (4)

      式中:x=(x1,…,xn)T;F(x)=(F1(x),…,Fn(x))T。

      (5)

      否則, θ定義為

      (6)

      NCP函數(shù)有很多種, 其中非常重要的一種是Fischer-Burmeister函數(shù):

      (7)

      (8)

      (9)

      并定義

      (10)

      顯然H(z)=0?μ=0,x是NCP(F)的解。

      上述方程組又可轉(zhuǎn)化為如下的約束優(yōu)化問題:

      minf(z)=‖H(z)‖2

      (11)

      式中:‖·‖2為歐幾里得范數(shù);X={(μ,x)|μ>0,x∈Rn}。

      若x*是NCP(F)的一個解, 當且僅當z*是問題(11)的全局最優(yōu)解且最優(yōu)值f(z*)=0。

      3填充函數(shù)的構(gòu)造及其性質(zhì)分析

      考慮問題(11), 在本文中做如下假設(shè)。

      假設(shè)2NCP(F)的解集非空且有界。

      下面給出填充函數(shù)的定義。

      定義3[4]函數(shù)P(z,z*)被稱為f(z)在局部極小點z*處的填充函數(shù), 如果它滿足:

      (1)z*是P(z,z*)的一個嚴格局部極大點;

      (2)對任意的z∈S1, 有P(z,z*)≠0, 其中S1={z|f(z)≥f(z*),z∈X{z*}};

      不少研究人員[4-11]提出的填充函數(shù)都具有一個或兩個參數(shù), 而在實際計算中, 這些填充函數(shù)參數(shù)必須滿足一些條件才能符合其定義,而這將大大增加計算量。文獻[5]中指出, 要克服其所提出的填充函數(shù)的缺陷,有一種方法是構(gòu)造單參數(shù)或無參數(shù)的填充函數(shù)。本文據(jù)此提出了一種新的無參數(shù)的填充函數(shù):

      (12)

      式中:z*是問題(11)的當前局部極小點;對r>0,hr(t)定義為

      (13)

      以下的定理表明F(z,z*)滿足填充函數(shù)的定義3。

      定理1若z*∈X滿足f(z*)>0, 則z*是F(z,z*)的嚴格極大點。

      證明:由于當t∈R時, 0≤hr(t)≤1, 則由F(z,z*)的定義, 可得

      因此,z*是F(z,z*)的嚴格極大點。

      定理1表明F(z,z*)滿足定義3的條件(1)。

      定理2若z*∈X滿足f(z*)>0, 則對任意的z∈S1={z|f(z)≥f(z*),z∈X{z*}} , 有F(z,z*)≠0。

      因此,對任意的z∈S1, 有F(z,z*)≠0。

      定理2表明F(z,z*) 滿足定義3的條件(2)。

      定理3表明F(z,z*)滿足定義3的條件(3)。

      4算法描述

      考慮如下的填充函數(shù)問題:

      (14)

      本文算法簡稱為APPF,具體步驟如下。

      步驟0選擇足夠小的正數(shù)λL;選擇一個正整數(shù)K和方向ei,i=1,…,K;選擇一個初始點z0∈X;置k∶=0。

      步驟2令

      其中,

      置l∶=1和λ∶=1。

      步驟3

      (a) 若l≤K, 轉(zhuǎn)(b); 否則, 轉(zhuǎn)步驟5。

      (15)

      APPF算法的主要思想是:

      (1)按以下方法選取步驟0中的方向ei。例如,當n=2時, 取K=6n,方向ei被選為

      當n≥3時, 取K=2n,這時,當i=1,…,n時,ei中的第i個分量為1, 其他分量為0;當i=n+1,…,K時,ei中的第i個分量為-1, 其他分量為0。

      5算法驗證

      例1NCP(F)中的函數(shù)F由下式給出:

      該函數(shù)是P0函數(shù), 它有唯一的解(2,0,1,0)T, 取μ的初值μ0=0.1。

      例1的數(shù)值計算結(jié)果見表1。由表1可知, 兩種算法的計算結(jié)果相同, 但本文APPF算法所需要的CPU時間更短。

      表1 例1的數(shù)值計算結(jié)果

      注:t為找到第k個局部極小點時所需要的CPU時間。

      例2NCP(F)中的函數(shù)F由下式給出:

      例2的數(shù)值計算結(jié)果見表2。同樣,APPF算法與AOPF算法的計算結(jié)果相同, 但前者所花CPU時間更少。

      由以上算例可推知, 采用APPF算法和AOPF算法可得到相同的數(shù)值結(jié)果, 但大多數(shù)情況下前者的計算效率更高。這是因為,一般來說判斷目前的點是全局極小點比找到全局極小點更花時間。

      表2 例2的數(shù)值計算結(jié)果

      注:t為找到第k個局部極小點時所需要的CPU時間。

      6結(jié)語

      本文首先通過光滑的Fischer-Burmeister函數(shù), 將非線性P0互補問題轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的約束優(yōu)化問題(11)。然后根據(jù)填充函數(shù)的定義, 對問題(11) 構(gòu)造出了一種無參數(shù)的填充函數(shù)F(z,z*),分析討論了該填充函數(shù)的有關(guān)性質(zhì)。最后構(gòu)造了求解非線性P0互補問題的填充函數(shù)算法, 并對該算法進行了數(shù)值實驗。針對所給的兩個算例,本文APPF算法和文獻[6]中AOPF算法雖有同樣的數(shù)值結(jié)果,但APPF算法所使用的CPU時間更少,因此該填充函數(shù)算法是有效的。

      參考文獻

      [1]Huang N, Ma C F. The numerical study of a regularized smoothing Newton method for solvingP0-NCP based on the generalized smoothing Fischer-Burmeister function[J].Applied Mathematics and Computation, 2012, 218: 7253-7269.

      [2]Zhang L P, Wu S -Y, Gao T R. Improved smoothing Newton methods forP0nonlinear complementarity problems[J]. Applied Mathematics and Computation, 2009, 215: 324-332.

      [3]Zhu J G, Liu H W, Li X L. A regularized smoothing-type algorithm for solving a system of inequalities with aP0-function[J]. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2010, 233:2611-2619.

      [4]Yang Y J, Shang Y L. A new filled function method for unconstrained global optimization[J]. Applied Mathematics and Computation, 2006, 173: 501-512.

      [5]Ge R P. A filled function method for finding a global minimizer of a function of several variables[J]. Mathematical Programming, 1990, 46: 191-204.

      [6]Yuan L Y, Wan Z P, Zhang J J, et al. A filled function method for solving nonlinear complementarity problem[J]. Journal of Industrial and Management Optimization, 2009, 5(4): 911-928.

      [7]Zhang L S, Ng C-K, Li D, et al. A new filled function method for global optimization[J]. Journal of Global Optimization, 2004, 28:17-43.

      [8]Xu Z, Huang H-X, Pardalos P M, et al. Filled functions for unconstrained global optimization[J]. Journal of Global Optimization, 2001, 20:49-65.

      [9]Liu H W, Gao Y L,Wang Y P. A continuously differentiable filled function method for global optimization[J]. Numerical Algorithms, 2014, 66: 511-523.

      [10]Wei F, Wang Y P,Lin H W. A new filled function method with two parameters for global optimization[J]. Journal of Optimization Theory and Applications, 2014, 163: 510-527.

      [11]Yuan L Y, Wan Z P, Tang Q H. A criterion for an approximation global optimal solution based on the filled functions[J]. Journal of Industrial and Management Optimization, 2016, 12(1): 375-387.

      [責任編輯尚晶]

      A filled function method for nonlinearP0complementarity problems

      YuanLiuyang1,TangQiuhua2,JiaShihui1

      (1.College of Science, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430065, China;2. College of Machinery and Automation, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081, China)

      Abstract:Firstly, the nonlinear P0 complementarity problem is converted into a corresponding constrained optimization problem by using the smoothing Fischer-Burmeister function. Subsequently, a novel parameter-free filled function is constructed for the constrained optimization problem,and the function’s properties are also discussed. A filled function algorithm is proposed to solve the nonlinear P0 complementarity problem, and its validity is verified by several numerical examples.

      Key words:nonlinear complementarity problem; P0 function; Fischer-Burmeister function; filled function; local minimizer; global minimizer

      收稿日期:2016-01-21

      基金項目:國家自然科學基金青年科學基金項目(11401450,11401126);國家自然科學基金面上項目(51275366).

      作者簡介:袁柳洋(1988-),女,武漢科技大學講師,博士. E-mail:yangly0601@126.com通訊作者:唐秋華(1971-),女,武漢科技大學教授,博士生導師. E-mail:tangqiuhua@wust.edu.cn

      中圖分類號:O224

      文獻標志碼:A

      文章編號:1674-3644(2016)03-0236-05

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