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3-2_非线性规划_最优性条件1
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3. 最优性条件 - 无约束 3. 最优性条件 - 无约束(续一) 3. 最优性条件 - 无约束(续二) 3. 最优性条件 - 有约束 3. 最优性条件 - 有
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胡晓东
应用数学研究所
中国科学院数学与系统科学研究院
Http://www.amt.ac.cn/member/huxiaodong/
运筹学通论I
Institute of Applied Mathematics
xdhu 2
3. 最优性条件 - 无约束
定理 20. 设函数 f(x) 在点 x* 处可微。若存在一个向量 d 满足
f(x*)d < 0,则存在一个实数
> 0 使得,对任意
(0,
),有
f(x*+
d) f(x*),即 d 是函数 f(x) 在点 x* 处的一个下降方向。
证明. (练习) 因为函数 f(x) 在点 x* 处可微,所以有
f(x*+
d) =f(x*) +
f(x*) d+
||d||
(x*;
d),
其中当
0 时,
(x*;
d) 0。等式两边同除
,即可得证。
定理 21 (一阶必要条件) 设函数 f(x) 在点 x* 处可微。若 x*是一
个局部最小解,则 f(x*) = 0。
证明. (练习) 若 f(x*) 0,则取 d = – f(x*)。再由定理 20,
即可得证。
xdhu 3
3. 最优性条件 - 无约束(续一)
定理 22 (二阶必要条件) 设 f(x) 在点 x* 处二阶可微。若 x* 是
一个局部最小解,则 f(x*) =0,且海森阵 H(x*) 是半正定的。
证明. (练习*) 考虑任意一个方向向量 d。因为 f(x) 在点x* 处二
阶可微,所以有
f(x*+
d) = f(x*) +
f(x*)d+
2
d
T
H(x*)d/2+
2
||d||
2
(x*;
d),
其中当
0 时,
(x*;
d) 0。再由 定理 21 可得f(x*)=0。
将上述等式两边同除
2
,可得
=d
T
H(x*)d/2 + ||d||
2
(x*;
d)。
又因为 x* 是一个局部最小解,所以当
充分小时,有
f(x*+
d) f(x*) 。 ……
f(x*+
d) – f(x*)
2
xdhu 4
3. 最优性条件 - 无约束(续二)
定理 23 (充分条件) 设 f(x) 在点x* 处二阶可微。 若 f(x*)=0 且
海森阵 H(x*) 是正定的,则 x* 是一个局部最小解。
证明. (练习*) 对任意向量 x,都有
f(x) = f(x*) + f(x*) (x – x*)
+ (x – x*)
T
H(x*) (x – x*)/2+||x – x*||
2
(x*; x – x*),
其中当x x* 时,
(x*; x – x*) 0。
采用反证法。假设 x* 不是一个局部最小解,则存在一个序
列{x
k
} x* 使得对每个 k 都有 f(x
k
) < f(x*)。现定义一个序列
(x
k
– x*)/|| x
k
– x*|| = d
k
。则当 k 时,d
k
d,其中||d||=1。
又因为f(x*) = 0,所以有 d
T
H(x*)d 0,与 H(x*) 是正定矩阵
的假设相矛盾。
xdhu 5
3. 最优性条件 - 有约束
由定义 5 可知,在点 x* 处沿着方向 dD(x*) 做一个微小
移动,即可到达一个可行点(解)。另外,由定理 20 可知,
若 f(x*)d < 0,则 d 是点 x* 处的一个改进方向。下述定理说
明,若 x* 是一个局部最小解,且 f(x*)d < 0,则 dD(x*)。
定义 12. 设 S 是 E
n
上的一个非空闭集。则 S 在点 x* 处的可行
方向锥 D(x*) 定义为
D(x*) {d | d0 且
> 0,使得
(0,
),x* +
d S}。
每一个向量 dD(x*) 都称为点 x* 处的可行方向。
A
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FloritaScarlett
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