最優(yōu)化方法-約束非線性最優(yōu)化方法.ppt

最優(yōu)化方法-約束非線性最優(yōu)化方法.ppt

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1、第四章約束最優(yōu)化方法問題minf(x)s.t.g(x)≤0h(x)=0約束集S={x

2、g(x)≤0,h(x)=0}(fgh)高等數(shù)學(xué)中所學(xué)的條件極值:一、等式約束性問題的最優(yōu)性條件:考慮minf(x)s.t.h(x)=0問題:在ф(x,y)=0的條件下,求z=f(x,y)極值.minf(x,y)。s.t.ф(x,y)=0引入Lagrange乘子:λLagrange函數(shù)L(x,y;λ)=f(x,y)+λф(x,y)一、等式約束性問題的最優(yōu)性條件:(續(xù))若(x*,y*)是條件極值,則存在λ*,使fx(x*,y*)+λ*фx(x*,y*)=0f

3、y(x*,y*)+λ*фy(x*,y*)=0Ф(x*,y*)=0推廣到多元情況,可得到對于(fh)的情況:minf(x)s.t.hj(x)=0j=1,2,…,l若x*是(fh)的l.opt., 則存在?*∈Rl使以及hj(x)=0,j=1,2,…,l一、等式約束性問題的最優(yōu)性條件:(續(xù))幾何意義是明顯的:考慮一個約束的情況:最優(yōu)性條件即:-▽f(ㄡ)ㄡ▽h(ㄡ)h(x)-▽f(x*)▽h(x*)這里x*---l.opt.▽f(x*)與▽h(x*)共線,而ㄡ非l.opt.▽f(ㄡ)與▽h(ㄡ)不共線。一等式約束下的拉格朗日乘子算法考慮等式約

4、束問題:令拉格朗日函數(shù):則等式約束下規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化成無約束問題:minL(X,?)該問題有極值點的必要條件為:充分條件:如果且行列式方程:所有根Zj>0(j=1,2,…,n-l),則X*為局部極小點;反之所有Zj<0,為局部極大點;有正有負非極值點例題4-1用拉格朗日乘子算法求解:解:令極大點的必要條件:對于得到的三個根。使用充分條件檢驗如下:計算:展開z的(n-l)=(2-1)=1次多項式方程,得一個信息處理技術(shù)中重要的例子-求最優(yōu)隸屬度函數(shù)1)背景介紹-聚類分析2)目標函數(shù)-符號說明構(gòu)造拉日函數(shù):最優(yōu)化的一階必要條件為代回上式進入到約束

5、條件:得所以FCM的中心迭代過程2)不等式約束問題的Khun-Tucker條件:考慮問題minf(x)s.t.gi(x)0i=1,2,…,m設(shè)x*∈S={x

6、gi(x) 0i=1,2,…,m},并令I(lǐng)={i

7、gi(x*)=0,i=1,2,…,m}稱I為x*點處的起作用集(緊約束集)。如果x*是l.opt.,對每一個約束函數(shù)來說,只有當它是起作用約束時,才產(chǎn)生影響,如:g2(x)=0x*g1(x)=0g1(x*)=0,g1為起作用約束,約束集已知時回歸到含等式優(yōu)化問題問題: 事先并不知道約束集=?定理(任意情況的最優(yōu)性必要條件):(K-T條

8、件)問題(fg),設(shè)D={x

9、gi(x)0,          }, x*∈D, I為x*點處的起作用集,設(shè)f,gi(x),i∈I在x*點可微,gi(x),iI在x*點連續(xù)。向量組{▽gi(x*),i∈I}線性無關(guān)。構(gòu)造拉日函數(shù):如果x*----l.opt.那么,u*i≥0,使得1)駐點條件:2)互補條件:3)非負條件:4)不等式約束:5)等式約束:說明:1)如果是max問題等,要改變敘述。2)在一定條件下上面敘述變成充要條件。2.二階充分條件設(shè)拉格朗日函數(shù)為為非線性規(guī)劃的嚴格局部極小點的充分條件:1) 為K-T點;2) 拉日函數(shù)的海瑟矩

10、陣在Y方向正定,并且Y方向滿足下列等式:例42求解不等式約束問題的K-T點,并判斷是否為局部極小解:1)K-T條件:考慮兩種情況:2)局部最小判別:看課本3.罰函數(shù)法(外點法)例題4-3用外點法求解解:都是不等式約束。定義外部罰函數(shù)1.解法一可行域不可行域解法二 迭代法3. 內(nèi)點罰函數(shù)法與外點法對應(yīng),但只適合不等式約束問題3. 閘函數(shù)法:(續(xù))因此,求解下列序貫無約束規(guī)劃問題例題 用內(nèi)點法求解解:構(gòu)造罰函數(shù):1)微分法:解得讓    ,得4. 罰函數(shù)類算法與閘函數(shù)法的缺點:1°當罰函數(shù)法(閘函數(shù)法)的μ→∞(μ→0+)時,懲罰項→+∞?0

11、或0?+∞形式,在計算上有困難;2°計算一系列無約束問題,故計算量大。謝謝!

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