• Nie Znaleziono Wyników

METODY ROZWIĄZYWANIA SKOŃCZENIE WYMIAROWYCH ZDEGENEROWANYCH PROBLEMÓW OPTYMALIZACJI

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "METODY ROZWIĄZYWANIA SKOŃCZENIE WYMIAROWYCH ZDEGENEROWANYCH PROBLEMÓW OPTYMALIZACJI"

Copied!
127
0
0

Pełen tekst

(1)

INSTYTUT BADAŃ SYSTEMOWYCH POLSKA AKADEMIA NAUK

W WARSZAWIE

METODY ROZWIĄZYWANIA SKOŃCZENIE WYMIAROWYCH

ZDEGENEROWANYCH PROBLEMÓW OPTYMALIZACJI

Ewa Szczepanik

-Rozprawa doktorska-

Promotor:

prof. dr hab. Aleksiej A. Tretiakow

Warszawa 2010

(2)
(3)

SPIS TREŚCI

Spis oznaczeń i określeń. ... 5

Wstęp... 12

1. Podstawowe pojęcia oraz pomocnicze twierdzenia i lematy. ... 31

1.1. Przypadek regularny - podstawowe twierdzenia. ... 31

1.2. Elementy teorii p-regularności. ... 35

1.3. Procedura identyfikacji zerowych elementów. ... 41

1.4. Pomocnicze odwzorowanie h(x)... 56

2. Warunki optymalności w przypadku zdegenerowanym. ... 59

3. Metoda p-czynnikowa Lagrange`a rozwiązywania problemów zdegenerowanych z ograniczeniami równościowymi... 63

3.1. Podstawowy schemat metody... 63

3.1.1. Przykłady... 67

3.2. Przypadek, gdy PiF(x) są wielomianami stopnia i... 72

3.3. Numeryczna metoda rozwiązywania zdegenerowanego zagadnienia optymalizacji z ograniczeniami równościowymi. Ogólny przypadek. ... 82

3.3.1. Eksperyment numeryczny. ... 87

4. Metoda p - czynnikowa Lagrange`a rozwiązywania zdegenerowanych problemów optymalizacji z ograniczeniami nierównościowymi... 88

4.1. Podstawowy schemat metody... 89

4.1.1. Przykład... 91

4.2. Numeryczna metoda rozwiązywania zdegenerowanego zagadnienia optymalizacji z ograniczeniami nierównościowymi. Ogólny przypadek. ... 94

4.2.1. Eksperyment numeryczny. ... 97

5. Rozwiązywanie zdegenerowanych zadań optymalizacji warunkowej poprzez sprowadzanie do szeregu zadań optymalizacji bezwarunkowej. Metoda funkcji kary. ... 98

5.1. Idea Metody Funkcji Kary. ... 99

(4)

5.2. Zbieżność oraz oszacowanie prędkości zbieżności metody 2-

czynnikowej funkcji kary ... 101

5.2.1. Przykład... 106

Dodatek A ... 110

Implementacja metody p-czynnikowej Lagrange`a ... 110

Dodatek B... 119

Zakończenie ... 122

Bibliografia ... 123

(5)

Spis oznaczeń i określeń.

(x xn)T Rn

x= 1,..., - element przestrzeni R w postaci wektora kolumnowego; n

{ }x P - zbiór elementów x mających własność P ; s

k =1, - skrót oznaczenia: dla każdego k =1,2,...,s;

{ ( )=0}

= x R F x

X n - zbiór punktów dopuszczalnych dla problemów optymalizacji warunkowej z ograniczeniami równościowymi;

{

x R g x i m

}

X = n i( )0, =1, - zbiór punktów dopuszczalnych dla problemów optymalizacji warunkowej z ograniczeniami nierównościowymi;

R - zbiór liczb rzeczywistych;

R - n-wymiarowa przestrzeń rzeczywista; n

N - zbiór liczb naturalnych;

) (x

Wr wielomian stopnia r ;

=

= n

i i iy x y

x

1

, - iloczyn skalarny wektorów x i y ;

2 2

2 2

1 x ... xn

x

x = + + + - norma euklidesowa wektora xRn;

) (sup

inf A A kres dolny ( górny) zbioru AR; )

, (

dist x A ( )x,A =inf{xy,yA}- odległość punktu x od zbioru A ;

{ }

( i h )

Spanξi, 1,..., - powłoka liniowa;

{ }

( )

( )

= = i Span j j m i

m

m) mini dist , , 1,..., \ ,...,

(

,

1 ξ 1 ξ ξ

ξ

ρ odległość między wektorami

ξm

ξ1,..., ;

{ ε}

ε x = yR xy

U ( ) n - domknięte ε otoczenie punktu x;

(6)

{x U (x*) F(x) F(x*)}

M = ε = - zbiór lokalnych rozwiązań równania

*) ( ) (x F x

F = .

) , lim ( : )

( 0 N

t t t O

O t =

gdzie N 0 − niezerowa stała;

) 0 lim ( : )

( 0 =

t

t t o

o

t ;

I – macierz jednostkowa;

A

det − wyznacznik macierzy;

A

rank − rząd (maksymalna liczba liniowo niezależnych wierszy lub kolumn) macierzy A;

A − macierz transponowana macierzy A; T

(Rn,Rm) − przestrzeń operatorów liniowych działających z R w n R ; m

{

0

}

Ker Λ= xRn Λx= − jądro danego liniowego operatora; Λ:Rn Rm; }

: {

ImΛ= yRm xRn y=Λx − obraz liniowego operatora Λ:Rn Rm;

m p

n n

n R R R

R

Q × × ×

4 4

4 3

4 4

4 2

1 K

: jest odwzorowaniem pliniowym jeśli jest liniowe ze względu na każdą zmienną z osobna przy pozostałych ustalonych;

[h hp]

Q 1,..., działanie p-liniowego odwzorowania Q na element (h ,...,1 hp),

,p i R

hi n, =1 ; dla h1 =h2 =L=hp odwzorowanie pliniowe będzie postaci

[ ]h p

Q ;

[]p

Q - odwzorowanie stopniap ( p -forma);

) , ( n m

p R R

Q − przestrzeń odwzorowań stopnia p (p-form) działających z R w n R ; m

{

[ ] 0

}

KerpQ= xRn Qx p = p-jądro określonego na R odwzorowania stopnia p; n Rn

x* − rozwiązanie zadania optymalizacji;

) ( ) ,

( n m p n

p R R C R

C = klasa odwzorowań p-krotnie różniczkowalnych w sposób ciągły z przestrzeni R w n R ; m

)

)(

( x

F r − r-ta pochodna odwzorowania F w punkcie x;

(7)

Tradycyjnie w literaturze pochodne wyższych rzędów odwzorowania F:Rn Rm przedstawia się w postaci macierzowej lub tensorowej jednakże w niniejszej pracy zostały wprowadzone nowe oznaczenia dla tych pochodnych. Będą one przedstawiane w postaci wektorowej. Postać ta jest przystosowana do algorytmów prezentowanych w pracy (np. algorytm wyznaczania liniowej zależności lub niezależności tensorów wyższych pochodnych). Ponadto dany sposób przedstawiania pochodnych wyższych rzędów daje możliwość efektywnego konstruowania elementów typu

p k

h x

F(p)( *)[ ]k, =1,..., , co trudno byłoby uzyskać korzystająć ze zwykłych macierzowych lub tensorowych przedstawień pochodnych.

W niniejszej pracy będą używane następujące oznaczenia:

=

) ( ...

) ( )

(

1

x f

x f x F

m

,

=

n m m

n

x x f x

x f

x x f x

x f x

F

) ... (

)

( ... ...

...

) ... (

) ( )

(

1

1 1

1

[ ]

[ ]

=

′′

′′

′′ =

n n

m n

m

n m m

n n n

n

m

x x

x f x

x x f

x x

x f x

x x f

x x

x f x

x x f

x x

x f x

x x f

x f

x f x F

) ... (

) (

...

...

...

) ... (

) (

...

...

...

...

) ... (

) (

...

...

...

) ... (

) (

) ( ...

) ( )

(

2

1 2

1 2

1 1 2

1 2

1 1 2

1 1 2

1 1

1 2

1

lub zgodnie z tym co zostało napisane powyżej w postaci wektorowej

′′ =

n n

m n

m n

m n

m m

m

n

n n n

n n

x x

x f x

x x f x

x x f x

x x f x

x x f x

x x f

x x

x f x

x x f x x

x f x

x x f x

x x f x

x x f x

F

) ,..., (

) , (

)

;...; ( ) ,..., (

) , (

) (

....

) ,..., (

) , (

)

;...; ( ) ,..., (

) , (

) ( )

(

2

2 2

1 2

1 2

2 1 2

1 1 2

1 2

2 1 2

1 1 2

1 1 2

2 1

1 2

1 1

1 2

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

4 8

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

4 7

6

(8)

ogólnie

{ {

{ {





















=

3 2 1 3

2 1 4

4 4 4 4

4 8

4 4 4 4 4

4 7

6

4 4 3 4

4 2 1 4

4 3 4

4 2 1

M

3 2 1 3

2 1 4

4 4 4 4

4 8

4 4 4 4 4

4 7

6

4 4 3 4

4 2 1 4

4 3 4

4 2 1

nawiasów k k k

n

razy k

n m k

razy k

m k

nawiasów k

nawiasów k k k

n

razy k

n k

razy k k

nawiasów k k

x x x x

x f x

x x x

x f

x x x x

x f x

x x x

x f

x F

....

...

. ...

;...;

...

;...;

...

) ,..., (

...

) ... (

....

...

. ...

;...;

...

;...;

...

) ,..., (

...

) ... (

) (

1 1 1

1 1 1

1 1 1

1 1 1

1 1

1 1

1 1 1

1

) (

ewentualnie w formie skróconej:

{

{









=

3 2 1 M

3 2 1

nawiasów k ik i i i

m k

nawiasów k

nawiasów k ik i i i

k

nawiasów k k

x x x x

x f

x x x x

x f

x F

... ....

) ... (

... ....

) ... (

) (

1 3

2 1

1

1 3

2 1

1 1

) (

Działanie odwzorowania stopnia 2 na elemencie hRn wyznaczone jest następująco:

[ ] [ ]

[ ] [ ] [ ]

[ ]

′′

′′

=

′′

′′

′′ =

h h x f

h h x f h

h x f

h x f h

x F

m

m ( ) ,

...

, ) (

) ( ...

) ( )

(

1 1

2 .

Można zatem ogólnie zapisać przy pomocy wzoru rekurencyjnego:

(f x h )h

h x

f (p)( )[ ]k = (p)( )[ ]k1 np. dla k =1 mamy

































′′′ =

n n n

m n

n m n

n m n

m n

n m n

m n

m m

n

n n n n

n n

n n

n

n n n

n

x x x

x f x x x

x f x

x x

x f x x x

x f x

x x

x f x x x

x f x

x x

x f x x x

x f

x x x

x f x

x x

x f x

x x

x f x

x x

x f x

x x

x f x

x x

x f x

x x

x f x x x

x f

x F

) ,..., (

)

;...; ( ) ,..., (

)

;...; ( ) ,..., (

)

;...; ( ) ,..., (

) (

....

) ,..., ( )

;...; ( ) ,..., ( )

;...; ( ) ,..., ( )

;...; ( ) ,..., ( ) (

) (

3

1 3

1 3

1 1 3

1 3

1 1 3

1 1 3

1 1 1 3

1 3

1 1 3

1 1 3

1 1 1 3

1 1 3

1 1

1 3

1 1

1 3

1 1 1

1 3

4 4 4 4 4 4 4 4 4

4 8

4 4 4 4 4 4 4 4 4

4 7

6 4 4 4 4 4 4 4 4 4

4 8

4 4 4 4 4 4 4 4 4

4 7

6

{

{ 123

L 4

4 3 4 4 2 1

K L

4 4 3 4 4 2 1

K L

4 4 3 4 4 2 1

K L

4 4 3 4 4 2 1

K L

K 4

4 3 4 4 2 1

K L

4 4 3 4 4 2 1

K L

4 4 3 4 4 2 1

K L

4 43 4 42 1

K 3

2 1

K

1 1

1 1

1 1 1 2

2 1

1 1 1

1 1 1

1 1 1 1 1 ) (

) ( )

; ( ) ;

( )

. (

;

) ; ( )

; ( ) ;

( )

] ( )[

(



+

+

+

+





+

+

+

+



=

p n

p n n n

p

p n n

p n

p n n

p

p n

p

p

p n

p n n p

p n p n

p n p

p p

p p

x h x x

x h f

x x x

x h f

x x x

x h f

x x x

x f

x h x x

x h f

x x x

x h f

x x x

x h f

x x x

x h f

x f

Cytaty

Powiązane dokumenty

jątkiem jednak metody ( 15) i metod z fabianowską minimalizacją na kierunku. Ab de I ha mi d, Transformation of observations in stochastic approximation, Ann. Third

Sformułować zadanie określenia takich wartości parametrów, przy których wartość przyjętego kryterium jest najmniejsza,.. Odbiorca pojemników wymaga, aby ich szerokość

Wobec dowolności wyboru ε funkcja f jest nieograniczona w dowolnie małym otoczeniu x, czyli jest nieciągła, a więc nie może też być

W wielu praktycznych sytuacjach pojawiają się zadania wyznaczenia maksimum funkcji, która nie jest explicite znana, chociaż przy każdych usta- lonych wartościach argumentów

Jaka ilość cementu powinno być produkowana przy uŜyciu kaŜdej z metod odpylania, aby zapewnić wymagania AOŚ przy minimalnym koszcie?. Sformułuj to zagadnienie w postaci

a) Znajdź najbardziej od siebie oddalone proste separujące zbiory punktów na płaszczyźnie: X = 8H0, 0L< i Y = 8H4, 0L, H0, 3L<.. b) Znajdź ogólne

Oblicz optymalną długość skoku a następnie wartość funkcji celu w nowym punkcie. Oblicz optymalną długość skoku a następnie wartość funkcji celu w

Ten wynik zgadza się z naszymi intuicjami (dłuższa podstawa musi być krótsza od 6, by dało się skonstruować zadany trapez).... Ten wynik zgadza się z naszymi intuicjami