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1、第8章 约束优化准则及转换算法第1页,共26页,编辑于2022年,星期一无约束最优化准则第2页,共26页,编辑于2022年,星期一n等式约束最优化准则:Lagrange乘子法n不等式约束最优化准则:Kuhn-Tucker条件一阶条件二阶条件8.1约束优化问题的最优化准则第3页,共26页,编辑于2022年,星期一8.1.1等式约束最优化准则第4页,共26页,编辑于2022年,星期一不等式约束问题式(式(1)第5页,共26页,编辑于2022年,星期一不等式约束的Kuhn-Tucker条件(KTC)或Kuhn-Tucker问题(KTP)式(式(1)式(式(2)第6页,共26页,编辑于2022年,星期
2、一定理8.1:Kuhn-Tucker必要性条件对式(1)所述的优化问题,考察x*,如果函数f,g,h可微,x*满足式(1)中的约束条件,并令 与 线性无关那么,如果x*是优化问题(1)的解,则必存在(u*,v*)使得(x*,u*,v*)为 KTC条件(2)的解。第7页,共26页,编辑于2022年,星期一定理8.2:Kuhn-Tucker充分性条件对式(1)所述的优化问题,如果n目标函数f为凸函数,n所有不等式约束函数g为凹函数,n所有等式约束函数h为线性函数,那么,如果(x*,u*,v*)为 KTP(2)的解,则x*是优化问题(1)的解。第8页,共26页,编辑于2022年,星期一定理8.3:K
3、uhn-Tucker二阶必要性条件对式(1)所述的优化问题,考察x*,如果函数f,g,h二阶可微,x*满足式(1)中的约束条件,并令 与 线性无关那么,如果x*是优化问题(1)的解,则1.必存在(u*,v*)使得(x*,u*,v*)为 KTC条件(2)的解。2.必有 ,其中 HL为L的二阶导数,y为约束子空间中任意向量,满足下二式:第9页,共26页,编辑于2022年,星期一定理8.4:Kuhn-Tucker二阶充分性条件对式(1)所述的优化问题,其中函数f,g,h二阶可微,如果存在(u*,v*)使得(x*,u*,v*)为 KTC条件(2)的解。式 对任意满足以下三式的非零向量y成立那么,如果x
4、*是优化问题(1)的解第10页,共26页,编辑于2022年,星期一鞍点条件:不可微函数的最优化准则nKuhn-Tucker鞍点问题(KTSP)式(式(4)式(式(3)第11页,共26页,编辑于2022年,星期一鞍点条件:不可微函数的最优化准则n定理8.5:KTSP充分性条件如果(x*,u*)是KTSP(式(4)的鞍点,则x*是优化问题(式(3)的解第12页,共26页,编辑于2022年,星期一鞍点条件:不可微函数的最优化准则n定理8.6:KTSP鞍点存在性条件如果uj0,且x*为L(x,u*)最小值gj(x*)0,j=1,Jujgj(x*)=0,j=1,J则(x*,u*)是KTSP(式(4)的鞍
5、点第13页,共26页,编辑于2022年,星期一8.2 约束优化的转换算法把约束优化转化为无约束优化第14页,共26页,编辑于2022年,星期一8.2.1惩罚函数方法R:惩罚因子,对违反约束的取值要大,对符合约束的取值要小惩罚因子,对违反约束的取值要大,对符合约束的取值要小第15页,共26页,编辑于2022年,星期一抛物型惩罚函数举例第16页,共26页,编辑于2022年,星期一抛物型惩罚函数举例优化迭代序列优化迭代序列第17页,共26页,编辑于2022年,星期一抛物型惩罚函数举例第18页,共26页,编辑于2022年,星期一第19页,共26页,编辑于2022年,星期一对数惩罚函数举例第20页,共26页,编辑于2022年,星期一对数惩罚函数举例第21页,共26页,编辑于2022年,星期一8.2.2乘子法第22页,共26页,编辑于2022年,星期一8.2.2乘子法n算法min第23页,共26页,编辑于2022年,星期一8.2.2乘子法n特点n 函数扭曲不大,不增加求解难度n等价于Kuhn-Tucker条件:第24页,共26页,编辑于2022年,星期一乘子法举例第25页,共26页,编辑于2022年,星期一乘子法举例第26页,共26页,编辑于2022年,星期一
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