5B1816 Tillämpad mat. prog. ickelinjära problem. Optimalitetsvillkor för problem med ickelinjära bivillkor



Relevanta dokument
5B1817 Tillämpad ickelinjär optimering. Optimalitetsvillkor för problem med linjära bivillkor.

5B1817 Tillämpad ickelinjär optimering. Metoder för problem utan bivillkor, forts.

Flervariabelanalys E2, Vecka 2 Ht08

SF1625 Envariabelanalys

5B1817 Tillämpad ickelinjär optimering. Kvadratisk programmering med olikhetsbivillkor Active-set metoder

konstanterna a och b så att ekvationssystemet x 2y = 1 2x + ay = b 2 a b

1 Ickelinjär optimering under bivillkor

Möbiustransformationer.

Träning i bevisföring

Kryssproblem (redovisningsuppgifter).

Modul 6: Integraler och tillämpningar

Institutionen för matematik Envariabelanalys 1. Jan Gelfgren Datum: Fredag 9/12, 2011 Tid: 9-15 Hjälpmedel: Inga (ej miniräknare)

Allmän teori, linjära system

a n = A2 n + B4 n. { 2 = A + B 6 = 2A + 4B, S(5, 2) = S(4, 1) + 2S(4, 2) = 1 + 2(S(3, 1) + 2S(3, 2)) = 3 + 4(S(2, 1) + 2S(2, 2)) = = 15.

Optimalitetsvillkor. Optimum? Matematisk notation. Optimum? Definition. Definition

1 Konvexa optimeringsproblem grundläggande egenskaper

Kapitel 6. f(x) = sin x. Figur 6.1: Funktionen sin x. 1 Oinas-Kukkonen m.fl. Kurs 6 kapitel 1

Flöde i nätverk. Flöde i nätverk. Specialfall av minkostnadsflödesproblemet. Specialfall av minkostnadsflödesproblemet. Slutsats.

Lathund, procent med bråk, åk 8

Doktorandkurs i flera komplexa variabler, vt 2010

1. Angående motion om julgran

SF1620 Matematik och modeller

Tentamen i Linjär algebra (TATA31/TEN1) ,

Kurs: HF1012, Matematisk statistik Lärare: Armin Halilovic Datum: Måndag 30 mars 2015 Skrivtid: 8:15-10:00

Ekvationssystem, Matriser och Eliminationsmetoden

Arbeta bäst där du är Dialect Unified Mi

Repetition av cosinus och sinus

SEPARABLA DIFFERENTIALEKVATIONER

5 Kontinuerliga stokastiska variabler

Har du förstått? I De här talen är primtal a) 29,49 och 61 b) 97, 83 och 89 c) 0, 2 och 3.

x 2 + px = ( x + p 2 x 2 2x = ( x + 2

Övningshäfte Algebra, ekvationssystem och geometri

Linjära system av differentialekvationer

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341/LIMAB6, STN2) kl 08-13

Vägledning. De nordiska konsumentombudsmännens ståndpunkt om dold marknadsföring

729G04 - Hemuppgift, Diskret matematik

Lösningar till Tentamen i Matematisk Statistik, 5p 22 mars, Beräkna medelvärdet, standardavvikelsen, medianen och tredje kvartilen?

Tränarguide del 1. Mattelek.

PBL om tidsbegränsade bygglov m.m

Institutionen för Matematiska Vetenskaper TENTAMEN I LINJÄR ALGEBRA OCH NUMERISK ANALYS F1/TM1, TMA

Idag: Dataabstraktion

1 Navier-Stokes ekvationer

Olinjär optimering med bivillkor: KKT min f (x) då g i (x) 0 för alla i

Vi skall skriva uppsats

Institutionen för Matematik TENTAMEN I LINJÄR ALGEBRA OCH NUMERISK ANALYS F1, TMA DAG: Fredag 26 augusti 2005 TID:

Administration Excelimport

Tillståndsmaskiner. 1 Konvertering mellan Mealy och Moore. Ola Dahl och Mattias Krysander Linköpings tekniska högskola, ISY, Datorteknik

4-3 Vinklar Namn: Inledning. Vad är en vinkel?

INLÄMNINGSUPPGIFT 2 (Del 2, MATEMATISK STATISTIK) Kurs: MATEMATIK OCH MATEMATISK STATISTIK 6H3000

Kontrollskrivning i Linjär algebra ,

Volymer av n dimensionella klot

Lösningsförslag till tentamen i SF1861 Optimeringslära för T. Torsdag 28 maj 2010 kl

Kurvlängd och geometri på en sfärisk yta

Linjära system av differentialekvationer

TAOP61/TEN 1 OPTIMERING AV REALISTISKA SAMMANSATTA SYSTEM

Vektorgeometri för gymnasister

Sveriges Trafikskolors Riksförbund Film om körkort för nysvenskar Speakertext - Svensk

Lösningsförslag till tentamen i SF1861 Optimeringslära för T. Onsdag 25 augusti 2010 kl

Sammanfatta era aktiviteter och effekten av dem i rutorna under punkt 1 på arbetsbladet.

4-6 Trianglar Namn:..

m 1 + m 2 v 2 m 1 m 2 v 1 Mekanik mk, SG1102, Problemtentamen , kl KTH Mekanik

Idag. Hur vet vi att vår databas är tillräckligt bra?

DN1230 Tillämpad linjär algebra Tentamen Onsdagen den 29 maj 2013

Lunds tekniska högskola Matematikcentrum Matematisk statistik

Översikt. Rapport från skolverket. Förändring av matematikprestationerna Grundtankar bakom Pixel

Dagens tema. Fasplan(-rum), fasporträtt, stabilitet (forts.) (ZC sid 340-1, ZC10.2) Om högre ordnings system (Tillägg)

Skriva B gammalt nationellt prov

R AKNE OVNING VECKA 1 David Heintz, 31 oktober 2002

Handbok Ämnesprov 2016 Lärarinmatning I Dexter Åk 3. Uppdaterad: /HL Version: IST AB

Programmera en NXT Robot

i de fall de existerar. Om gränsvärdet ifråga inte skulle existera, ange i så fall detta med motivering.

Sundbybergs stad Skolundersökning 2015 Föräldrar förskola Fristående förskolor totalt Antal svar samtliga fristående förskolor: 360 (57 %)

Smakstart. Effektmätning. Rapport 2013

Två konstiga klockor

Gruppenkät. Lycka till! Kommun: Stadsdel: (Gäller endast Göteborg)

TIMREDOVISNINGSSYSTEM

FÖRELÄSNING 1 ANALYS MN1 DISTANS HT06

Omtentamen i DV & TDV

1. Frekvensfunktionen nedan är given. (3p)

Föreläsning 8: Räkning. Duvhålsprincipen. Kombinatorik

Hävarmen. Peter Kock

Version Linjär algebra kapiltet från ett ODE-kompendium. Mikael Forsberg

Sundbybergs stad Skolundersökning 2015 Föräldrar förskola Stella Nova förskola

Individuellt Mjukvaruutvecklingsprojekt

För dig som är valutaväxlare. Så här följer du reglerna om penningtvätt i din dagliga verksamhet INFORMATION FRÅN FINANSINSPEKTIONEN

Boll-lek om normer. Nyckelord: likabehandling, hbt, normer/stereotyper, skolmiljö. Innehåll

Riktlinjer - Rekryteringsprocesser inom Föreningen Ekonomerna skall vara genomtänkta och välplanerade i syfte att säkerhetsställa professionalism.

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

Föreläsning 14: Försöksplanering

Lennart Carleson. KTH och Uppsala universitet

Mätningar på op-förstärkare. Del 3, växelspänningsförstärkning med balanserad ingång.

NATIONELLA MATEMATIKTÄVLING

MANUAL TILL AVTALSMALL FÖR KIST- OCH URNTRANSPORTER

MultiBoot. Användarhandbok

STYRNING AV PORTFÖLJER MED FLERA TILLGÅNGAR

REGLERTEKNIK KTH. REGLERTEKNIK AK EL1000/EL1110/EL1120 Kortfattade lösningsförslag till tentamen , kl

Datorövning 2 Statistik med Excel (Office 2007, svenska)

Instruktion när NE-bilagan har lämnats via e-tjänsten Filöverföring

Manual. Rapportera väntetider i systemet Utbudstjänst SLL

Avgifter i skolan. Informationsblad

Transkript:

5B1816 Tillämpad mat. prog. ickelinjära problem Föreläsning 3 Optimalitetsvillkor för problem med ickelinjära bivillkor A. Forsgren, KTH 1 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Optimalitetsvillkor för ickelinjära programmeringsproblem Betrakta ett ickelinjärt programmeringsproblem med likhetsbivillkor (P = ) min f(x) då g(x) = 0, där f, g C 2, g : IR n IR m. Låt F = {x IR n : g(x) = 0}. En tillåten kurva till F i x är en två gånger kontinuerligt differentierbar funktion x : IR IR n sådan att g(x(t)) = 0, t ( ɛ, ɛ), för något ɛ > 0. Tangentplanet T (x ) till F i x definieras som T (x ) = {x (0) : x(t) tillåten kurva till F sådan att x(0) = x }. Då g i (x(t)) 0 för t ( ɛ, ɛ) följer att g i (x(t)) T x (t) 0 för t ( ɛ, ɛ). Speciellt får vi g i (x ) T x (0) = 0. A. Forsgren, KTH 2 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Exempel Låt g(x) = x 2 1 + x 2 2 1 och x = ( 1 0 ) T. x 2 x* x 1 Då är x(t) = cos t sin t och x(t) = 1 t 2 t tillåtna kurvor med x(0) = x. A. Forsgren, KTH 3 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Optimalitetsvillkor för ickelinjära programmeringsproblem Låt A(x) = g 1 (x) T. g m (x) T. Vi får T (x ) null(a(x )). Låt ϕ(t) = f(x(t)). Om x är en lokal minpunkt till (P = ) måste gälla att ϕ (0) = 0. Men ϕ (t) = f(x(t)) T x (t), vilket ger ϕ (0) = f(x ) T x (0) = 0. Om T (x ) = null(a(x )) följer att det till varje p sådant att A(x )p = 0 finns en tillåten kurva x(t) sådan att x(0) = x, x (0) = p. Om x är en lokal minpunkt måste därför f(x ) T p = 0 för alla p null(a(x )), dvs f(x ) = A(x ) T λ för något λ IR m. Speciellt om g(x) = Ax b får vi A(x ) = A och T (x ) = null(a). A. Forsgren, KTH 4 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Optimalitetsvillkor för ickelinjära programmeringsproblem Om T (x ) = null(a(x )) är lineariseringen av bivillkoren tillräckligt bra i x för att få optimalitetsvillkor analoga till problem med linjära bivillkor. Det ger vissa krav på bivillkoren, constraint qualification. Definition. En punkt x F är reguljär till (P = ) om A(x ) har full radrang, dvs om g i (x ), i = 1,..., m, är linjärt oberoende. Antag att g(x) = Ax b. Då blir g(x + pt) = g(x ) + Apt. Påstående. Antag att x F är reguljär. Låt p IR n. Då finns x(t) och ɛ > 0 så att x(0) = x, x (0) = p och g( x(t)) = g(x ) + A(x )pt för t ( ɛ, ɛ). Bevis. Se Nash och Sofer, Lemma 14.6 (för fallet A(x )p = 0). Corollary. Om x F är reguljär, så är T (x ) = null(a(x )). A. Forsgren, KTH 5 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Ett exempel där regularitet inte gäller Låt g(x) = (x 1 1) 2 + x 2 2 1 (x 1 + 1) 2 + x 2 2 1 med x = 0 0. x 2 x* x 1 Då är A(x ) = 2 0 2 0 och T (x ) null(a(x )). OBS! Inget bivillkor är redundant. A. Forsgren, KTH 6 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Nödvändiga optimalitetsvillkor för problem med likhetsbivillkor (P = ) min f(x) då g(x) = 0, där f, g C 2, g : IR n IR m. Teorem. (Första ordningens nödvändiga optimalitetsvillkor) Om x är en reguljär lokal optimalpunkt till (P = ) gäller att (i) g(x ) = 0, och (ii) f(x ) = A(x ) T λ för något λ IR m. A. Forsgren, KTH 7 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Nödvändiga optimalitetsvillkor för problem med likhetsbivillkor Om x är en lokal minpunkt till (P = ) måste gälla att ϕ (0) 0, där ϕ(t) = f(x(t)). Men ϕ (t) = x (t) T 2 f(x(t))x (t) + f(x(t)) T x (t), vilket ger ϕ (0) = x (0) T 2 f(x )x (0) + f(x ) T x (0) 0. Eftersom g(x(t)) = 0 får vi analogt vilket ger x (0) T 2 g i (x )x (0) + g i (x ) T x (0) = 0, i = 1,..., m, m i=1 λ i (x (0) T 2 g i (x )x (0) + g i (x ) T x (0)) = 0. A. Forsgren, KTH 8 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Nödvändiga optimalitetsvillkor för problem med likhetsbivillkor Om x är reguljär kan vi använda λ från (ii), vilket ger 0 x (0) T 2 f(x )x (0) + f(x ) T x (0) m i=1 λ i (x (0) T 2 g i (x )x (0) + g i (x ) T x (0)) = x (0) ( T 2 f(x ) m i=1 λ i 2 g i (x ) ) x (0) + ( f(x ) m i=1 λ i g i (x ) ) T x (0). Eftersom f(x ) m i=1 λ i g i (x ) = 0 följer att x (0) T 2 xxl(x, λ )x (0) 0, där L(x, λ) = f(x) λ T g(x). Regularitet ger p T 2 xxl(x, λ )p 0 för alla p null(a(x )), vilket är ekvivalent med Z(x ) T 2 xxl(x, λ )Z(x ) 0, där Z(x ) är en matris vars kolumner bildar bas för null(a(x )). A. Forsgren, KTH 9 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Nödvändiga optimalitetsvillkor för problem med likhetsbivillkor (P = ) min f(x) då g(x) = 0, där f, g C 2, g : IR n IR m. Teorem. (Andra ordningens nödvändiga optimalitetsvillkor) Om x är en reguljär lokal optimalpunkt till (P = ) gäller att (i) g(x ) = 0, (ii) f(x ) = A(x ) T λ för något λ IR m, och (iii) Z(x ) T 2 xxl(x, λ )Z(x ) 0. A. Forsgren, KTH 10 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Tillräckliga optimalitetsvillkor för problem med likhetsbivillkor (P = ) min f(x) då g(x) = 0, där f, g C 2, g : IR n IR m. Teorem. (Andra ordningens tillräckliga optimalitetsvillkor) Om (i) g(x ) = 0, (ii) f(x ) = A(x ) T λ för något λ IR m, och (iii) Z(x ) T 2 xxl(x, λ )Z(x ) 0, så är x en lokal optimalpunkt till (P = ). A. Forsgren, KTH 11 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Tillräckliga optimalitetsvillkor för problem med likhetsbivillkor Bevis. Antag motsatsen. Då finns {x k } k=1 så att x k = x + α k p k, p k = 1, f(x k ) < f(x ), g(x k ) = 0, k = 1,..., samt lim k α k = 0. Taylorutveckling ger, för k 1, 0 > f(x k ) f(x ) = α k f(x ) T p k + αk2 2 pkt 2 f(x + θ k 0α k p k )p k, 0 = g i (x k ) g i (x ) = α k g i (x ) T p k + αk2 2 pkt 2 g i (x + θ k i α k p k )p k, i = 1,..., m, för några θ k i (0, 1), i = 0,..., m. Ur (ii) får vi 0 > p kt ( 2 f(x + θ k 0α k p k ) m i=1 λ i 2 g i (x + θ k i α k p k ) ) p k. Vi kan anta att lim k p k = p. Då får vi p = 1, A(x )p = 0 och p T 2 xxl(x, λ )p 0, vilket motsäger (iii). A. Forsgren, KTH 12 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Optimalitetsvillkor för problem med olikhetsbivillkor Antag att vi har olikhetsbivillkor enligt (P ) min f(x) då g(x) 0, x IR n, där f, g C 2, g : IR n IR m. Betrakta en tillåten punkt x. Partitionera g(x ) = g A (x ) = 0 och g I (x ) > 0. Partitionera A(x ) analogt. Definition. g A(x ) g I (x ), där En punkt x IR n som är tillåten till (P ) är reguljär till (P ) om A A (x ) har full radrang, dvs om g i (x ), i {l : g l (x ) = 0}, är linjärt oberoende. A. Forsgren, KTH 13 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Nödvändiga optimalitetsvillkor för problem med olikhetsbivillkor (P ) min f(x) då g(x) 0, x IR n, där f, g C 2, g : IR n IR m. Teorem. (Första ordningens nödvändiga optimalitetsvillkor) Om x är en reguljär lokal optimalpunkt till (P ) gäller att (i) g(x ) 0, och (ii) f(x ) = A A (x ) T λ A för något λ A 0, där A A (x ) svarar mot de aktiva bivillkoren i x. A. Forsgren, KTH 14 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Nödvändiga optimalitetsvillkor för problem med olikhetsbivillkor Bevis. Allt utom teckenkravet λ A 0 följer från likhetsfallet genom att ersätta g(x) 0 med g A (x) = 0. Regulariteten medför att det finns p så att A A (x )p = e i och det finns x(t) så att x(0) = x, x (0) = p och g( x(t)) = e i t. Låt ϕ(t) = f( x(t)). Om x är en lokal minpunkt måste vi ha ϕ (0) 0, vilket ger 0 ϕ (0) = f(x ) T p = λ A T A A (x )p = (λ A) i. A. Forsgren, KTH 15 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Nödvändiga optimalitetsvillkor för problem med olikhetsbivillkor (P ) min f(x) då g(x) 0, x IR n, där f, g C 2, g : IR n IR m. Teorem. (Andra ordningens nödvändiga optimalitetsvillkor) Om x är en reguljär lokal optimalpunkt till (P ) gäller att (i) g(x ) 0, (ii) f(x ) = A A (x ) T λ A för något λ A 0, och (iii) Z A (x ) T 2 xxl(x, λ )Z A (x ) 0, där A A (x ) svarar mot de aktiva bivillkoren i x och Z A (x ) är en matris vars kolumner bildar bas i null(a A (x )). Villkor (iii) svarar mot att bivillkoren g(x) 0 ersätts med g A (x) = 0. A. Forsgren, KTH 16 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Tillräckliga optimalitetsvillkor för problem med olikhetsbivillkor (P ) min f(x) då g(x) 0, x IR n, där f, g C 2, g : IR n IR m. Teorem. (i) g(x ) 0, (ii) (Andra ordningens tillräckliga optimalitetsvillkor) Om f(x ) = A A (x ) T λ A för något λ A 0, och (iii) Z + (x ) T 2 xxl(x, λ )Z + (x ) 0, så är x en lokal minpunkt till (P ), där A A (x ) svarar mot de aktiva bivillkoren i x, A + (x ) består av de rader ur A A (x ) för vilka λ A har positiva komponenter, och Z + (x ) är en matris vars kolumner bildar bas i null(a + (x )). Vi bortser här från alla bivillkor för vilka λ i = 0. A. Forsgren, KTH 17 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Tillräckliga optimalitetsvillkor för problem med olikhetsbivillkor Bevis. Vi betraktar problemet där g(x) 0 ersätts med g i (x) 0, i {l : λ l > 0}. Det påverkar inte (i), (ii), eller (iii), men strikt komplementaritet gäller. Antag motsatsen. Då finns {x k } k=1 så att x k = x + α k p k, p k = 1, f(x k ) < f(x ), g i (x k ) 0, i {l : λ l > 0}, k = 1,..., samt lim k α k = 0. Vi kan anta att lim k p k = p, med p = 1. Antag först att g i (x )) T p > 0 för något i sådant att λ i > 0. Då får vi f(x ) T p = λ + T A + (x )p > 0. Men f(x k ) < f(x ) implicerar f(x ) T p 0, vilket är en motsägelse. A. Forsgren, KTH 18 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Tillräckliga optimalitetsvillkor för problem med olikhetsbivillkor Forts. av bevis. Annars gäller A + (x )p = 0. Taylorutveckling ger, för k 1, 0 > f(x k ) f(x ) = α k f(x ) T p k + αk2 2 pkt 2 f(x + θ k 0α k p k )p k, 0 g i (x k ) g i (x ) = α k g i (x ) T p k + αk2 2 pkt 2 g i (x + θ k i α k p k )p k, i {l : λ l > 0}, för några θ k i (0, 1), i {l : λ l > 0}. Ur (ii) får vi 0 > p ( kt 2 f(x + θ0α k k p k ) i:λ λ i >0 i 2 g i (x ) + θi k α k p k ) p k vilket ger p T 2 xxl(x, λ )p 0, i strid med (iii). A. Forsgren, KTH 19 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Första ordningens nödvändiga optimalitetsvillkor (P ) min f(x) då g i (x) 0, i I, g i (x) = 0, i E, x IR n, där f, g C 2, g : IR n IR m. Teorem. (Första ordningens nödvändiga optimalitetsvillkor) Om x är en reguljär lokal optimalpunkt till (P ) uppfyller x tillsammans med något λ IR m (i) g i (x ) 0, i I, g i (x ) = 0, i E, (ii) f(x ) = A(x ) T λ, (iii) λ i 0, i I, och (iv) λ i g i (x ) = 0, i I. A. Forsgren, KTH 20 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Konvexitet ger global optimalitet (P ) min f(x) då g i (x) 0, i I, g i (x) = 0, i E, x IR n, där f, g C 2, g : IR n IR m. Teorem. Antag att g i, i I, är konkava funktioner på IR n och g i, i E, är affina funktioner på IR n. Antag att f är en konvex funktion på tillåtna området till (P ). Om x IR m och λ IR m uppfyller (i) g i (x ) 0, i I, g i (x ) = 0, i E, (ii) f(x ) = A(x ) T λ, (iii) λ i 0, i I, och (iv) λ i g i (x ) = 0, i I, så är x en global optimalpunkt till (P ). A. Forsgren, KTH 21 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006

Konvexitet ger global optimalitet Bevis. Idé. Tag y F. De givna förutsättningarna ger relationerna f(y) f(x ) + f(x ) T (y x ) = f(x ) + λ T A(x )(y x ) = f(x ) + i I λ i g i (x ) T (y x ) f(x ) + i I λ i (g i (y) g i (x )) f(x ). Alternativt kan man visa detta med hjälp av lagrangerelaxering. Första ordningens nödvändiga optimalitetsvillkor ger alltså tillsammans med konvexitet global optimalitet. A. Forsgren, KTH 22 Föreläsning 3 5B1816 2005/2006