40109

Методы штрафных функций и методы центров в выпуклом программировании

Доклад

Менеджмент, консалтинг и предпринимательство

Методы штрафных функций и методы центров в выпуклом программировании Метод штрафных функций Постановка задачи Даны непрерывно дифференцируемые целевая функция fx = fx1 xn и функции ограничений gjx = 0 j = 1 m; gjx 0 j = m1 p определяющие множество допустимых решений D. Требуется найти локальный минимум целевой функции на множестве D т. Стратегия поиска Идея метода заключается в сведении задачи на условный минимум к решению последовательности задач поиска безусловного минимума вспомогательной функции: Fx Ck =...

Русский

2013-10-15

90 KB

25 чел.

24. Методы штрафных функций и методы центров в выпуклом программировании

Метод штрафных функций

Постановка задачи

Даны непрерывно дифференцируемые целевая функция f(x) = f(x1,…, xn) и функции ограничений gj(x) = 0, j = 1,…, m; gj(x) £ 0, j = m+1,…, p, определяющие множество допустимых решений D.

Требуется найти локальный минимум целевой функции на множестве D, т.е. такую точку x*ÎD, что

f(x*) = min f(x)

          xÎD

где D = { x | gj(x) = 0, j = 1,…, m; m < n

                     gj(x) £ 0, j = m+1,…, p }.

Стратегия поиска

Идея метода заключается в сведении задачи на условный минимум к решению последовательности задач поиска безусловного минимума вспомогательной функции:

F(x, Ck) = f(x) + Vk(x, Ck) ® min

                                                   xÎRn

где Vk(x, Ck) - штрафная функция, Ck - параметр штрафа, задаваемый на каждой k-ой итерации. Это связано с возможностью применения эффективных и надежных методов поиска безусловного экстремума.

Штрафные функции конструируется, исходя из условий:

    Vk(x, Ck) = 0, при выполнении ограничений (xÎD) и

    Vk(x, Ck) > 0, при невыполнении ограничений (xÏD)

или

    lim Vk(x, Ck) = 0, если xÎD

    k®¥

    lim Vk(x, Ck) = ¥, если xÏD

    k®¥

Чем больше Ck, тем больше штраф за невыполнение ограничений.

Начальная точка поиска задается обычно вне множества допустимых решений D. На каждой k-ой итерации ищется точка x*(Ck) минимума вспомогательной функции F(x, Ck) при заданном параметре Ck с помощью одного из методов безусловной минимизации. Полученная точка x*(Ck) используется в качестве начальной на следующей итерации, выполняемой при возрастающем значении параметра штрафа. При неограниченном возрастании последовательность точек x*(Ck) стремится к точке условного минимума x*.

Алгоритм

Шаг 1. Задать начальную точку x0; начальное значение параметра штрафа C0>0; число r>1 для увеличения параметра; малое число e > 0 для остановки алгоритма. Положить k = 0.

Шаг 2. Составить вспомогательную функцию

F(x, Ck) = f(x) + Vk(x, Ck) = f(x) + Ck*V(x)

Шаг 3. Найти точку x*(Ck) безусловного минимума функции F(x, Ck) по x с помощью какого-либо метода:

F(x(Ck), Ck) = min F(x, Ck)

                           xÎRn

При этом задать все требуемые выбранным методом параметры. В качестве начальной точки взять xk. Вычислить Vk(x(Ck), Ck).

Шаг 4. Проверить условие окончания:

а) Vk(x(Ck), Ck) £ e, процесс поиска закончить:

      x* = x*(Ck),      f(x*) = f(x*(Ck));

б) Vk(x(Ck), Ck) > e, положить:

      Ck+1 = r*Ck,     xk+1 = x*(Ck),      k = k+1

и перейти к шагу 2.

Сходимость

Утверждение. Пусть x* – локально единственное решение задачи поиска условного минимума, а функции f(x) и gj(x) непрерывно дифференцируемы в окрестности точки x*. Тогда для достаточно больших Ck найдется точка x*(Ck) локального минимума функции F(x, Ck) в окрестности x* и x*(Ck) ® x* при Ck ® ¥.

Замечания

1. Так как сходимость метода обеспечивается при Ck ® ¥, то возникает вопрос о том, нельзя ли получить решение исходной задачи в результате однократного поиска безусловного минимума вспомогательной функции с параметром Ck, равным большому числу, например 1020. Однако такая замена последовательного решения вспомогательных задач не представляется возможной, так как с ростом Ck  функция F(x, Ck) приобретает ярко выраженную овражную структуру. Поэтому скорость сходимости любого метода безусловной минимизации к решению x*(Ck) резко падает, так что процесс его определения заканчивается, как правило, значительно раньше, чем будет достигнута заданная точность, и, следовательно, полученный результат не дает возможности судить об искомом решении x*.

2. Точки x*(Ck) в алгоритме - это точки локального минимума функции F(x, Ck). Однако функция F(x, Ck) может быть неограниченной снизу и процедуры методов безусловной минимизации могут расходиться. Это обстоятельство необходимо учитывать при программной реализации.

3. Обычно выбирается C0  = 0,01; 0,1; 1, а rÎ[4, 10]. Иногда начинают с C0  = 0, т.е. с задачи поиска безусловного минимума.

4. При решении задач процедура расчетов завершается при некотором конечном значении параметра штрафа Ck. При этом приближенное решение, как правило, не лежит в множестве допустимых решений, т.е. ограничения задачи не выполняются. Это является одним из недостатков метода. С ростом параметра штрафа генерируемые алгоритмом точки приближаются к решению исходной задачи извне множества допустимых решений. Поэтому обсуждаемый метод иногда называют методом внешних штрафов.

5. На практике для получения решения исходной задачи с требуемой точностью достаточно бывает решить конечное (относительно небольшое) число вспомогательных задач. При этом нет необходимости решать их точно, а информацию, полученную в результате решения очередной вспомогательной задачи обычно удается эффектно использовать для решения следующей.

Штрафные функции

Как уже говорилось, штрафные функции конструируется, исходя из условий:

    lim Vk(x, Ck) = 0, если xÎD

    k®¥

    lim Vk(x, Ck) = ¥, если xÏD

    k®¥

Как правило, для ограничений типа равенств используется квадратичный штраф:

 Vk(x, Ck) = Ck*(S[gj(x)]2),     j = 1,…, m

Для ограничений типа неравенств можно использовать:

1. Vk(x, Ck) = Ck*S(max{gj(x), 0})q,   j = m+1,…, p, параметр q ³ 1

при q = 1, штрафная функция недифференцируема и для ее минимизации нельзя применять методы наискорейшего спуска, метод сопряженных градиентов, метод Ньютона.

2. Vk(x, Ck) = Ck*max gj(x)+

                                             где gj(x)+ = max{gj(x), 0},      j = m+1,…, p

Метод внутренних штрафных (барьерных) функций

{xk}:  xk = argmin Hk(x, k)

                      xÎRn

H(x, Ck) = f(x) + k*B(x)

lim Bk(xk) = + ,

 k®¥

{k}0 при k®¥

2. Метод центров

Постановка задачи

Даны целевая функция f(x) = f(x1,…, xn) и функции ограничений gj(x) £ 0, j Î H , определяющие множество допустимых решений D.

Требуется найти локальный минимум целевой функции на множестве D, т.е. такую точку x*ÎD, что

f(x*) = min f(x)

          xÎD

где D = { x | gj(x) £ 0, j Î H }.

Вводится вспомогательная функция F(x) = max gj(x), по всем j Î H.

Алгоритм метода центров

0 шаг. Задать начальную точку x0ΠD. k = 0.

1 шаг. xk+1 = argmin Фk(x)

                      x Î Rn

Фk(x) = max {f(x) – f(xk),  F(x)}

2 шаг. k = k + 1. переход к шагу 1.

Последовательность {xk} слабо сходится к ответу, т.е. сходимость по функционалу:

lim f(xk) = min f(x)

Геометрическая интерпретация.

Недостаток метода: функция Фk(x) на каждом шаге в общем случае не дифференцируема, т.е. для ее минимизации надо использовать спец. методы.

Для ускорения сходимости применяют следующую вспомогательную функцию:

В такой модификации нет необходимости точно минимизировать вспомогательную функцию. Достаточно нна шаге 1 выбирать точку xk+1:  Фk(xk+1) < 0

 быстрее


F(
x)

f(x)

f(x) – f(x0)

f(x) – f(x1)

0

x1

x2

x*

x*

F(x)

f(x)

f(x) – f(x0)

f(x) – 0

x0

x1

x2

x'1

F(x,1)

x2

x1

f1(x)

f2(x)

V(x)

F(x,5)

F(x,20)

x3

x*

f(x)


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

48472. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ СИСТЕМЫ МОТИВАЦИИ ПЕРСОНАЛА ОАО «ЭТК» 543.5 KB
  Путь к эффективному управлению человеком лежит через понимание его мотивации. Только зная то, что движет человеком, что побуждает его к деятельности, какие мотивы лежат в основе его действий, можно попытаться разработать эффективную систему форм и методов управления им.
48473. Виробничий менеджмент. Конспект лекцій 464.5 KB
  Все це вимагає від керівників глибокої теоретичної підготовки та вміння ефективного управління організаціями. Тому на сьогоднішній день актуальною стає проблема підготовки спеціалістів з управлінням виробництвом. Це поьребує від фахівців виробничої сфери чітко усвідомити закони принципи і методи ефективного управління оперативною діяльністю всього відтворювального циклу. Менеджмент передбачає управління всією різноманітною функціональною діяльністю організації.
48474. ДЕНЬГИ. КРЕДИТ. БАНКИ 1.15 MB
  Необходимость возникновение сущность и функции денег Происхождение денег и их эволюция. Предпосылки появления денег и их значение и необходимость. Сущность и функции денег Роль денег в экономике и социальной сфере. Особенности проявления роли денег при разных моделях экономики Лекция 2.
48475. Компьютерная (машинная) графика 418.5 KB
  Таким образом появляется возможность хранить не все точки изображения а координаты узлов примитивов и их свойства цвет связь с другими узлами и т. это требует пересчета сравнительно небольшого числа координат узлов. Таким образом любой цвет можно разложить на оттенки основных цветов и обозначить его набором цифр цветовых координат. Векторы представляют собой математическое описание объектов относительно точки начала координат.
48476. ДОКУМЕНТАЦИЯ БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА 130 KB
  Первичные документы Для непрерывного отражения объектов бухгалтерского учета необходимо фиксировать каждую хозяйственную операцию. Затем осуществляются регистрация и экономическая группировка их данных в системе синтетических и аналитических счетов бухгалтерского учета. Формы регистров бухгалтерского учета разрабатываются и рекомендуются Министерством финансов РФ органами которым федеральными законами предоставлено право регулирования бухгалтерского учета или федеральными органами исполнительной власти.
48477. Основные понятия налогообложения участников внешнеэкономической деятельности 152.5 KB
  Резиденты: а физические лица являющиеся гражданами Российской Федерации за исключением граждан Российской Федерации признаваемых постоянно проживающими в иностранном государстве в соответствии с законодательством этого государства; б постоянно проживающие в Российской Федерации на основании вида на жительство предусмотренного законодательством Российской Федерации иностранные граждане и лица без гражданства; в юридические лица созданные в соответствии с законодательством Российской Федерации; г находящиеся за пределами территории...
48478. Земельное право, курс лекций 927 KB
  Предмет правового регулирования является важнейшим фактором, предопределяющим обособление той или иной отрасли права. Первый учебник, в котором содержалось определение предмета земельного права
48479. Распределенные информационные системы 2.91 MB
  Основные задачи распределенной обработки Какие основные задачи распределенных систем Основная задача облегчение доступа к удаленным ресурсам и контроль совместного использования этих ресурсов компьютеров файлов данных в БД. Цель скрыть разницу в способах представления и передачи данных между разными типами ПК и ОС способах представления имен файлов правил работы с ними и др. Особенно это касается проверки данных на форме т. эффективнее переместить на сторону клиента проверку данных всех полей формы.