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类型凸优化理论与应用-内点法PPT课件.ppt

  • 上传人(卖家):三亚风情
  • 文档编号:2727502
  • 上传时间:2022-05-22
  • 格式:PPT
  • 页数:14
  • 大小:380KB
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    关 键  词:
    优化 理论 应用 内点法 PPT 课件
    资源描述:

    1、可编辑可编辑1 1凸优化理论与应用凸优化理论与应用第第1010章章 内点法内点法可编辑可编辑2 2n则优化问题具有强对偶性,其对偶问题亦可解。则优化问题具有强对偶性,其对偶问题亦可解。不等式约束优化问题n问题描述:问题描述:0minimize ( )subject to ( )0,1,., ifxf ximAxbn 为凸函数,且二次连续可微,且为凸函数,且二次连续可微,且( )if x,rankp nARpnApn假设最优值假设最优值 存在;存在;*pn假设存在假设存在 ,满足严格不等式条件,满足严格不等式条件domxf( )0if x 可编辑可编辑3 3不等式约束的消去n示性函数消去不等式约

    2、束:示性函数消去不等式约束:01minimize ( )( ( )subject to miifxIf xAxb00( )0uIuun 不具备良好的连续可微性,考虑用对数阀函数来不具备良好的连续可微性,考虑用对数阀函数来近似替代。近似替代。( )Iu可编辑可编辑4 4对数阀函数n对于对于 , 是是 的光滑逼近。且的光滑逼近。且当当 时,有时,有( )Iu0t 1/ log()tu1/ log()( )tuIut n令令1( )log( )miixf x 01minimize ( )( ),0subject to fxx ttAxbn带示性函数的优化问题可近似为:带示性函数的优化问题可近似为:可

    3、编辑可编辑5 5对数阀函数n对数阀函数对数阀函数 是凸函数是凸函数( ) xn对数阀函数二阶连续可微,导数为:对数阀函数二阶连续可微,导数为:11( )( )( )miiixf xf x2221111( )( )( )( )( )( )mmTiiiiiiixf xf xf xf xf x可编辑可编辑6 6中心线n对数阀近似问题的等价问题:对数阀近似问题的等价问题:0minimize ( )( ),0subject to tfxx tAxbn最优解为最优解为 ,则最优解集,则最优解集 称为优化问称为优化问题的中心线。题的中心线。*( )x t*( )|0 x tt 可编辑可编辑7 7中心线的对偶

    4、点n设设 ,则存在,则存在 满足满足KKT条件:条件:*( )xx tw011( )( )0,( )mTiiit fxf xA wAxbf x*1( ),( )/( )iittw ttf x t n令令则则 是拉格朗日函数是拉格朗日函数 的最小值解。的最小值解。*( )xx t*( ,( ),( )L xtt*01( ,( ),( )( )( ) ( )( )()miiiL xttfxt f xtAxbn 为对偶问题的可行解。为对偶问题的可行解。*( ),( )tt可编辑可编辑8 8中心线的对偶点n设设 为原始问题的最优值,则有:为原始问题的最优值,则有:*p*0( ),( ) ( ),( )

    5、,( ) ( )/pgttL x tttfx tm tn因此,当因此,当 时,有时,有 。 为原始问为原始问题的题的 次优解。次优解。t *0( )fx tp*( )x t/m t 可编辑可编辑9 9阀方法n终止条件:若终止条件:若 ,则终止退出。,则终止退出。/m tn初始化:给定严格可行解初始化:给定严格可行解 , , ,及,及x0t 10nLOOP:n中心步骤:以中心步骤:以 为初始点求解优化问题为初始点求解优化问题 ,x*( )x t0minimize ( )( )subject to tfxxAxbn迭代:迭代:*( )xx tn更新更新 :ttt可编辑可编辑1010收敛性分析收敛性

    6、分析n外层循环迭代次数:外层循环迭代次数:(0)log(/()logmtn中心步骤实质为一个无约束或等式约束优化问题,其收中心步骤实质为一个无约束或等式约束优化问题,其收敛性分析与相应优化问题的收敛性分析结果一致。敛性分析与相应优化问题的收敛性分析结果一致。2200( )( )( )( )00TntntxtfxxtfxxAvA n设设 为对数阀问题的可行解,则牛顿方向为对数阀问题的可行解,则牛顿方向 和对偶和对偶问题的解问题的解 满足:满足:ntxx可编辑可编辑1111例:例:nLP问题:问题:100,50mnn初始值:初始值:(0)61,10t可编辑可编辑1212第一阶段方法n对于不等式约束

    7、的优化问题,如何寻找严格可行解或验对于不等式约束的优化问题,如何寻找严格可行解或验证不可解?证不可解?n求解优化问题:求解优化问题:minimize subject to ( ),1,., isf xs imAxbn该问题最优解存在,假设最优值为该问题最优解存在,假设最优值为*pn当当 时,存在严格可行解;时,存在严格可行解;*0p n当当 时,原始问题不可解;时,原始问题不可解;*0p n当当 时,无法准确确定。时,无法准确确定。*0p 可编辑可编辑1313第一阶段方法n优化目标为逐项之和:优化目标为逐项之和:minimize 1subject to ( ),1,., Tiisf xs imAxbn对于固定的对于固定的 ,xmax ( ),0iisf x可编辑可编辑1414寻找严格可行解的方法n牛顿法求解优化问题:牛顿法求解优化问题:minimize subject to ( ),1,., isf xs imAxbn迭代终止条件:当前解迭代终止条件:当前解 ,即终止迭代,严格可,即终止迭代,严格可行解为行解为 。( )0ks( )kx

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