Максимизация нормы на произвольном компакте
Автор: Энхбат Р., Барысбек Б.
Журнал: Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика @vestnik-bsu-maths
Рубрика: Управляемые системы и методы оптимизации
Статья в выпуске: 4, 2015 года.
Бесплатный доступ
В этой работе мы предлагаем методы нахождения є -приближенного решения задачи максимизации нормы на произвольном компакте конечномерного пространства.
Максимизация нормы, произвольный компакт
Короткий адрес: https://sciup.org/14835159
IDR: 14835159
Текст научной статьи Максимизация нормы на произвольном компакте
Задача максимизации нормы на некотором множестве является частным случаем общей задачи максимизации выпуклой функции, которая, как известно, относится к классу NP-hard задач. Методы отсечения для задачи выпуклой максимизации впервые были предложены Х.Туй в 1964 году [9]. До 1990-х годов основными методами решения задач этого класса были такие методы, как: метод отсечения [9], метод погружения [1] и метод ветвей и границ [3, 4, 5, 6]. Условия глобальной для этой задачи были сформулированы А.С. Стрекаловским в 1987 году [8]. Первый алгоритм, основанный на условиях глобальной оптимальности и понятии разрешающего набора, был предложен в работе [2, 7]. Этот алгоритм был предназначен для решения выпуклых задач на простых множествах, таких как: параллелепипед, шар и симплекс. В этой работе мы обсуждаем возможность нахождения £ -приближенного решения задачи максимизации нормы на невыпуклом компакте.
-
1. Аппроксимация линии уровня функции и её свойства
Рассматривается задача
||х || ^ max, x e D с R n , (1)
где D – произвольный компакт.
Пусть даны числа z > 0 и 8 < z V2. Обозначим
U ( z ) = { x e R n l || x | = z } .
Рассмотрим на сфере U ( z ) сеть A ( z )
A ( z ) = { y V.., y \ 11 y i || = z , i = 1, _ , N } , N > 2 n . обладающую следующими свойствами:
-
1) V i = 1,..., N ; 5 = 5 i @ min { \\ y i - y j || \j * i } .
-
2) V x g U ( z ), З У^У 2 ,..., У g A ( z ):
У = У Ч x ), У — У j || = 5 , x g B ( У , 5 ) , i , j = 1,..., n , где Ук = y ik :
B ( У к , 5 ) = { x g R n | \\ x - У к \ ^ 5 } , k = 1,..., n .
Аппроксимацию A ( z ) назовём 5 -сетью.
Далее, семейство точек { У 1 , ^ , У ” } с A ( z ), определённое свойством 2) и зависящее от x , обозначим через A ( x ). Из определения же вытекает единственность такого семейства.
Покажем, что
-
У , У > = (2 z 2 - 5 2 ) / 2, i * j , i, j = 1, _ , n . (2)
Действительно, поскольку \\ у 1 - У J \\ = 5 , то
\\УЦ2 -2
Теперь подсчитаем Ц У 1 + У 2 + „. + S n \ \, используя ту же информацию. С учётом (5) имеем следующее
ЦУ1 + У2 +_ + yn Ц2 = <9\У> + <У2,У2> + _ + +2[<У1, У2) + <У2, У3) + _ + <Уn-1, Уn)] = nr2+ n(n^ 1) (2z2- 52) = 2 2n (n -1)52 = n z--. Таким образом, | \ У1+ У2+ _ + У \ \= (n2z2- n(n -^1)5 )1/2. (3) Лемма 1. Элементы У1,У2,^,У" g A(x) являются линейно независимыми. Доказательство. Пусть, наоборот, существуют числа Xi,i = 1,^,n та- кие что n Ё ХУ= 0. (4) i=1 Умножая (4) на 2Уj с учётом (2), получаем следующую систему уравнений (2 z2- 5)V Xi + 2Xr2= 0, j = 1,., n . (5) i * j Нетрудно привести матрицу этой системы к диагональному виду. Это можно сделать, например, следующим образом. Сначала надо вычесть первую строку из каждой строки матрицы системы (5), за исключением первой, а затем первый столбец сложить со всеми другими столбцами. Получим матрицу следующего вида (2z2+ (n -1)(2z2-52) 2z2-52 2z2-52^ 0 52 ... 0 v 0 0 ... 52, Определитель этой матрицы очевидно равен (52)n-1[2z2+ (n -1)(2z2- 52)] > 0 . Отсюда Xi = 0,Vi = 1,.,n , что и доказывает линейную независимость 9,.,9. Теперь проведём через точки 91,...,9" касательные гиперплоскости к сфере U(z): Hi = {x е Rn / <9i,x} = {9‘,9‘} = z2},i = 1,.,n . Найдём точку x0 пересечения этих гиперплоскостей. Очевидно, она удовлетворяет системе уравнений: <9i,x0) = z2,i = 1,.,n . (6) В силу Леммы 2 такая точка x0 существует и единственна. Обозначим р =|| x01| и покажем, что р > z. Действительно, z2 = <У,x0)<||9'||x||x0|у zp . Отсюда z< р . Если z = р, то тогда 9 = /x0,У, * 0,i = 1,...,n. Последнее противоречит линейной независимости векторов 9',.,9*. Итак р > z.(7) Далее в силу линейной независимости 91,.,У существует единственная гиперплоскость H0, проходящая через У,.,У : H0 @ H0(У,.,У) = { x е Rn | < a, x ) = a}, a е Rn, ae R.(8) При этом, поскольку 9‘ e H0, i = 1,., n, мы имеем
Список литературы Максимизация нормы на произвольном компакте
- Bulatov V.P. (1977), The Embedding Methods in Extremum Problems, Nauka, Novosibirsk.
- Enkhbat R. (1990), Algorithms for Global Maximization of Convex Functions over Sets with a Special Structure, PhD thesis, Irkutsk State University, Irkutsk, Russia.
- Horst R. (1986), A General Class of Branch and Bound Methods in Global Optimization with some New Approaches for Concave Minimization, Journal of Optimization Theory and Applications, 51, pp.271-291.
- Horst R. (1987), Outer Cut Methods in Global Optimization, Springer -Verlag, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 304, pp.28-40.
- Horst R. (1987), A New Branch and Bound Approach for Concave Minimization Problems, Springer -Verlag, Lecture Notes in Computer Science, 41, pp.330-337.