电脑桌面
添加小米粒文库到电脑桌面
安装后可以在桌面快捷访问

最优化理论与算法(第十章)

最优化理论与算法(第十章)_第1页
1/10
最优化理论与算法(第十章)_第2页
2/10
最优化理论与算法(第十章)_第3页
3/10
第十章 罚函数法 罚函数是利用目标函数与约束函数一起构成的具有惩罚性质的函数。当约束条件被破坏时,施以惩罚,可以想象,当这种惩罚很大时,将迫使迭代点趋于可行点。 §10.1 外罚函数法 对一般非线性规划问题: 1min( )( )01,,. ( )0,,ieiefxcxims tcximm (10.1) 定义违反约束度函数: () ( )( )1,iiecxcxim (10.2) ()1( )m in{0,( )} ,miiecxcxim。 (10.3) 罚函数一般表示为: ()( )( )(( ))P xfxh cx (10.4) 其中()(( ))h cx是惩罚项,这个函数一般具有 (0)0h,lim( )ch c   。 较常用的形式为: ()( )( )( )P xfxcx (0 称为罚因子) (10.5) 注:1) 在上式中,范数常取为2 ,若取为 或1 会导致( )P x不光滑。 2) 当取2 和1 时,( )P x 的光滑性可由 ()22(( ))(m in{0,( )})icxcx 直接验证。事实上,在“转折点”处,可证得左、右导数均为 0,由此可得()2(( ))cx光滑性,从而( )P x 光滑。 Courant函数是最早使用的罚函数,也是最方便最重要的一种罚函数。其形式为 2()2( ,)( )( )p xfxcx 1221`( )( )(min{0,( )})eemmiiimfxcxcx (10.6) 以下考虑一般的罚函数问题 ()( ,)( )( )p xfxcx (10.7) 并且以后总用()x 表示罚问题  minnxRPx 的解。 引理 1 设210,则必有 21( ())( ())fxfx ()()21( ())( ())cxcx。 注:随着罚因子的增大,惩罚的力度加大, ()x 将越来越靠近可行域(相当于取点范围不断减小),自然( ())fx 会不断增加。 引理 2 令() ( ())cx,则()x 是约束问题 ()min( ). . ( )nxRfxs tcx (10.8) 的最优解。 证明:用反证法证明。若不然,容易构造出一个关于罚函数问题更好的解,导致矛盾。 由于原问题等价于 ()min( ). . ( )0nxRfxs tcx (10.9) 而当  很小时,(10.8)是(10.9)的近似,从而 ()x 可看成是原问题的近似解。特别地,当() ( ())0cx 时,()x 是原问题的精确解。 罚函数法的基本思想是:每次迭代增大罚因子 ,直到() ( )cx缩小到给定的范围内。由于要求解一系列无约束问题,故也称为 SUMT 外点法(Sequen...

1、当您付费下载文档后,您只拥有了使用权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用,不得用于其他商业用途(如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利)。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规,或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“违规举报”。

碎片内容

最优化理论与算法(第十章)

确认删除?
VIP
微信客服
  • 扫码咨询
会员Q群
  • 会员专属群点击这里加入QQ群
客服邮箱
回到顶部