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《非线性互补约束规划问题的一个新的qp-free算法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、数学杂志Vo1.35(2015)J.ofMath.(PRC)NO.2非线性互补约束规划问题的一个新的QP.free算法陈风华,李双安(1.河南理工大学万方科技学院,河南郑州450026)(2.桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004)摘要:本文研究了非线性互补约束均衡问题.利用互补函数以及光滑近似法,把非线性互补约束均衡问题转化为一个光滑非线性规划问题,得到了超线性收敛速度,数值实验结果表明本文提出的算法是可行的.关键词:均衡问题;非线性互补;QP—free算法;全局收敛性;超线性收敛性MR(2010)主题分类号:90C30
2、;65K05中图分类号:O221.2文献标识码:A文章编号:0255—7797(2015)02—0429—141引言本文考虑如下非线性互补约束均衡问题(MPEC)s.t_.(,’Y)j>0,wj=Fj(X,),0W上jIY0,(1.)其中.厂:R+。R,gj:R叶。__÷R,J=1,⋯,ml,:Rn+。--÷R,J=1,⋯,m2,二阶连续可微,w上Y表示向量W与Y垂直.该问题在经济模型,工程设计等领域有着广泛的应用,近年来关于该类问题的研究及应用见文献[1—3】.显然,若将互补约束条件W上Y视为WY=0,则均衡问题(MPEC)(1.1)等价
3、于一个光滑非线性规划问题.然而,文献[4]指出:即使没有约束g(x,Y)0,且函数F(,Y)具有很好的性质,对于该光滑非线性规划问题,较弱的MFCQ条件在任意可行点处都不满足,故非线性规划一些经典的算法一般不能直接应用到均衡问题上来.关于均衡问题的研究,文献f5—7]利用带扰动参数的互补函数,通过求解一系列光滑扰动问题来成功逼近原均衡问题的解.在渐近弱退化条件下,这类扰动问题所产生序列的聚点称为原问题的稳定点.本文通过构造新的互补函数,利用逐次逼近思想,为问题(1.1)提出新的光滑化技巧.易知Y0,W0,yTW=0甘min{yj,wj)=0
4、,J=1,⋯,m2.(1.2)如文献[2],定义函数(,wj,"It)=-Uln(e一+e-),J=1,⋯,mz,有lim(,wj,u)=li[一uln(e一+e-)】=min{yj,j)=0,J=1,⋯,m2.(1.3)收稿日期:2014—04.29接收日期:2014—07.31基金项目:国家自然科学基金(11061011;11361018);广西杰出青年基金(2012GXSFFA060003);河南省教育厅科学技术研究重点项目(12Bl10011).作者简介:陈风华(1982),女,湖北仙桃,讲师,主要研究方向:优化理论与算法研究.数学
5、杂志由式(1.3),很自然定义lim(,wj,):(,Wj,0),J=1,⋯,m2.(1。.4)由的定义,有=(。,c9~(yl,wl,u),⋯,,,.一,’Ow)/T.‘(1.5)借助于互补函数,下面我们提出如下非线性规划(Ⅳ)minf(x,),s.t.gj(x,y)0,J=1,⋯,m1,(1.6)cj(x,y,W):0,J=1,⋯,?Tt2,(,wj,):0,J=1,⋯,m2其中ej(x,Y,):Wj一(,),J=1,⋯,m2.当,“0,由式(1·2)及(1.3),易知问题(NLPu)(1.6)是问题(MPEC)(1.1)的光滑近似.本
6、文通过一个光滑函数(,,)=一uln(e一导+e一)∈R,题(MPEC)(1.1)转化为一带参数的一般优化问题,基于文献Is]的思想,提出了一个新的光滑QP—free算法.该算法具有如下优点:(i)罚参数更新比文献[10]简单;(ii)在不要求Hessian阵估计正定的假设条件下,算法仍具有超线性收敛性.2算法的描述令x,Y,),P(,),q=(,训),L1=<1,⋯,"1),2=(1,⋯,玎2记为问题(1.6)的可行集,即:={:)0,J∈L1,cJ():0,J∈L2,≯(,)=0,J∈L21.类似文献Is],将问题(Ⅳ)(1.6)转化为
7、序列不等式约束优化问题(NLPp):min(,Y,),s.t.g3(x,Y)0,J∈L1,(2.1)(,Y,W)0,J∈L2,≯(,wj,u)0,J∈L2NO.2堕垦笠!i垡丝戛!枣规划问题的一个新的QP—free算法431其中P=(Pl,p2)(,Y,叫)=,)+P∑cj(x,Y,叫)+p。∑(协,伽j,u)jEL2jEL2c(,Y,W)=Wj一乃(,),J∈L2.研究问题(NLPp)(2.1)易知,P惩罚满足勺(,Y,)>0,J∈L2,(,wj,钆)>0,J∈L2的迭代,而问题(NLPp)(2.1)的可行性能保证cj(x,Y,伽)0,J
8、∈L2,(,Wj,u)0,J∈2.故P充分大,能保证问题(Ⅳ)(1.6)的可行性.事实上,当采用精确罚函数时,无需P趋向无穷,就能收敛到问题(NLP~)(1.6)的一解.记:={
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