KK重构函数及其在求解对称锥优化问题中的应用

来源 :天津大学 | 被引量 : 6次 | 上传用户:huahongtao
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
对称锥上的优化问题是一类较广的优化问题,以Rn中的非负锥(Rn+)、二阶锥(Ln+)以及半正定对称矩阵锥(Sn+)上优化问题为其特例.近年来,对称锥上的优化问题日益成为国内外相关学者研究的热点.各种算法,例如:内点法,效用函数法,光滑型算法被推广来求解对称锥上的优化问题.   应用效用函数法求解对称锥上的优化问题时,强制性是效用函数的一个非常重要的性质.效用函数的强制性意味着效用函数的水平集是有界的,从而利用下降算法求解优化问题所产生的迭代序列存在聚点.本文中,基于KK互补函数,引入了KK效用函数及罚KK效用函数,并研究了它们的强制性.KK效用函数是一类较广的效用函数,文献中常用的FB效用函数和自然残差效用函数是其特例.文中得到:在一个严格弱于“F是强单调和Lipschitz连续的”的条件下,KK效用函数是强制的;罚KK效用函数是YF效用函数的推广,文中得到:在一个严格弱于“F是弱强制的”,因此严格弱于“F是强单调的”的条件下,罚KK效用函数是强制的.   基于KK互补函数,引入了KK光滑函数,它是一类广的光滑函数,文献中常用的FB光滑函数和CHKS光滑函数均是KK光滑函数的特例.借助于KK光滑函数,利用欧氏若当代数的理论,将Qi-Sun-Zhou光滑牛顿法延伸来求解对称锥上的线性规划问题(SCLP).在适当的条件下,证明了该算法是适定的.并且,在合适的假设条件下,证明了该算法是全局收敛的.进一步,在增加了一个非奇异性假设下,证明了该算法是局部二次收敛的.给出了该算法的数值计算结果,并且和内点算法的数值计算结果做了比较,结果是令人满意的.   基于KK互补函数,引入了正则化的KK光滑函数族.借助于该光滑函数族,利用欧氏若当代数的理论,将一个具有非单调线搜索的光滑牛顿法延伸来求解对称锥上的广义互补问题(GSCCP).首先考察了重构函数(H)τμ的强制性;利用(H)τμ的强制性,证明了在适当的假设条件下,该算法是全局收敛的;进而,在增加一个非奇异性假设下,证明了该算法是局部超线性收敛的.  
其他文献
在自然语言理解领域中,语义角色标注是为句子中谓词论元及附属成分标上其担任的语义角色,如施事、受事、时间和地点等等,是获取语义信息的一种重要手段。对句子谓语动词的论
光伏发电系统的最大功率会随着外部环境的变化而改变。本文以提高光伏系统发电效率为目的,重点研究了部分遮光条件下的最大功率追踪,实现了复杂光伏阵列建模和微分平坦控制理
水底世界蕴含丰富的自然资源,由于资源的日益紧缺与越来越凸显的环境问题,人们逐渐将目光投入到对水下世界中。全面掌握水下信息可以为合理地利用水下资源提供有力的指导,具
报警是及时发现生产过程中异常状况的重要手段。然而在实际生产中报警信息中存在大量的错报警和滋扰报警,严重影响了操作人员处理异常工况的效率。通过评估报警系统各种性能