• 検索結果がありません。

2次錘制約付き非線形最適化問題の解法

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

シェア "2次錘制約付き非線形最適化問題の解法"

Copied!
2
0
0

読み込み中.... (全文を見る)

全文

(1)

周一匿−5 日本オペレーションズ。リサーチ学会 2005年春季研究発表会

2次錘制約楷曹非線形最適他聞題の解法

01701240(株)数理システム *山下 浩 YAMASHITA Hiroshi

01702330 東京理科大学

矢部 博 YABE Hiroshi

1. はじめに

本発表では,2次錘制約付きの非線形最適化問題に対

する主双対内点法による解法を述べる.この問題に対す るアルゴリズムは幾つか発表されているが,我々の知る 限り部分問題(通常のSOCP)を内点法によって扱い, 外部反復はSQP/SLPのようなフレームワークに依存し たもののみである.本方法は非線形最適化問題を主双対 空間における内点法の反復によって直接求解する点が特

徴であり,主双対空間におけるメリット関数の構築がア

ルゴリズムの鍵となっている.

対象とする問題は以下のようなものである.2次錘を

疋==疋1×‥.×疋β 炉=(㌔=(鵡,軒∈乱れil鵡≧‖酬) と表すと,制約条件ヱ=(ェ1,… ,諾β)t∈疋(⇔諾声0) はェi∈疋i(⇔∬i声0),五=1,…,βを意味する.そし て解くべき問題を バリヤKKT条件r(礼㌧〃)=0は,上記∬OZ=0を エ。Z−〃e=0,〃>0,e=(el,‥・,eざ)‘(e五はJordan 積の単位元)と修正したものである.ここで 言=ち‡,言=7JIz,ちモRnXれ によって,バリヤKKT条件を

(還 ∇。エ(ひ

) ) 9(£) 斎0才一〃e 叶叫両≡ =0,エト0トZト0 と変換する■ちはち‘=2ノ4m㌔(piトArt〟((が)2),p∈ int疋の直和で,血Ⅶ(p電)∈RmiXれiは

叫pi)=(碧欝)

と定義される・行列ちはAγW(斎)とArぴ(可が可換に なるように選ばれる. 2.アルゴリズム 2.1.外部反復 通常の内点法と同様に,パラメータ〃を減少させな がらバリヤKKT条件γ(叫〃)=0を近似的にみたす内 点を逐次求めることによって最終的にKKT点を得るこ

とを目的とする外部反復を行う.

【ⅨⅨT点を求めるための反復】 ステップ0.e>0,穐>0,た=0とする.侮\0とな る正数列(擁)を与える. ステップL肝(乱砿+いイ城川≦几毎たをみたす内点Ⅷた吊 を求める. ステップ2・肝0(ひ頼1川≦どならばストップ ステップ3.た←た+1とおいてステップ1に行く.D 定理上記アルゴリズムによって生成された点列を(址戊) として,点列(∬た)と(仇)が有界なとき,点列(zた†も 有界で,(祝蟻)の任意の集積点はKKT条件をみたす.□ 2.2.内部反復

最小化J(ヱ),

∬∈取れ,

条 件 g(諾)=0,こr≠0

(1) と定義する.J:乱れ→Rl,タ:乱れ→吼mである.ラグ ランジュ関数と,その∬に関する微分は エ(w)=J(〇)−y七夕(ヱトヱtエ ∇。ム(可 = ∇J(ヱトA(£)fy−Z となる.ここで ひ =(ェ,y,Z)t∈RnxRmxRれ A(諾)=(▽飢(霊),…,∇耳m(∬))亡∈Rm… で,y∈Rm,Z∈Rれはそれぞれ等式制約と2次錘制約 に対する双対変数である.KKT条件は (∇重冒㌻’) F(叫〃)=0に対するニュートン法は =0,拍0トZわO ro(ぴ)≡ (2) J(w)△ぴ=一司叫〃) と書ける・ここで,諾OZ=(芯10Zl,…,がoz5)りま〇jと g‘のJordan積をブロック成分とするベクトルを表す・ J(可= C −A(ヱ)£ A(諾) O AγW(みち 0 −102− © 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

(2)

ステップ1.肝(咄,〃川づどならばストップ・ ステップ2.ニュートン方程式(2)によって探索方向△祝枕 ここで,C=∇まム(w),あるいはヘッセ行列に対する近 似行列である. 主双対空間において大域的収束性をもつ内点法を構 築するために,主双対空間でのメリット関数を定義する. 本稿で提案するメリット関数は,【1]で提案された通常の 非線形最適化問題に対する主双対メリット関数を修正し たものである.BPP関数(=barrier−penalty−pOtential 関数)を ダ(ひ)=鞄p(ひ)+〝印(w),〃>0 と定義する. を計算する. ステップ3.ス ●αェmax=mlni ップサイズの計算 テ

︷︷

︸l−ノ

︸︸

+αl△宛)=0,

)0+α1(△ごい0≧0,αl>0

det(z是+αチ△z左)=q,

(zと)0+αl(△宛)0≧0,α乞>0

arg(1i ●αzInaX=mlni ・存=min(7α。maX,Pyαzmax,1) ・Armijoルール ダ(視座+存βg△乱圧)≦ダ(乱沈)+ど0存βg△月(叫,△叫) をみたす最小の非負整数gを求める. ・αた=否βgとおく. ステップ4.ェ宣+1=エた+αた△ェた,Zれ1=Zた+αた△zた,眺+1= yた十△恥,た←た十1とおいて,ステップ1に戻る・ロ 2.3.内部反復の大域的収束 以下のような仮定のもとで,本稿で提案された直線 探索アルゴリズムの大域的収束性を示すことができる. 仮声 (i)関数J,タは2回連続微分可能・ (ii)点列(乱蟻)はコンパクト集合に含まれる・ (iii)上記コンパクト集合上でA(ェ)はフルランク・ (iv)行列Cた+ちんAγひ(菰) ̄1Aγひ(菰)ちkは一様に 正定値で一様に有界. (v)β≧llyた+△仇Il∞,た=0,1,… 口 走理上記仮定のもとで,直線探索アルゴリズムによっ て生成された点列(乱粍)の任意の集積点はバリヤKKT 条件をみたす. ロ 4.まとめと今後の発展 2次錘制約付きの非線形最適化問題について,大域的 収束性をもつ主双対内点法のア/レゴリズムを提案した. 本発表のアルゴリズムはいわゆる直線探索法を利用した ものであり,大規模問題に対しては信頼領域法を利用し たアルゴリズムを構築する必要がある.また,ここで提 案された主双対メリット関数は通常の非線形最適化問題 のアルゴリズムにとっても実用上有益であると期待でき る.この方向への発展も今後の課題である. 参考文献 【1】H.YamashitaandH.Yabe,Aninte,io, ひ助αpわmαト血αJ叩αdrα亡乞cゐα汀如pemα軸♪肌C如 fornonlinearoptimization,SIAMJ.Optim・,14(2003), pp.479−499. 5 拍)一芸∑log(det(∬i))+抽(拙 i=1 5 +〆∑l(押zi−〃l,β>0,〆>O i=1 log(ェ亡z卜log(det(抽(zi)) i=1 fもp(w) ノ1J(呵 ここで,det(巧≡(鵡)2一睡i である.上記のメリッ ト関数は記号の便宜のためにwの関数として記されて いるが,実は£,Zのみの関数であることに注意. BPP関数の変数の変化分△wに対する1次近似は 月(町△Ⅷ)=F(w)十△月(叫△ひ) △月(叫△ひ)=△鞄p‘(叫△w)+レ△顆‘(叫△w) △ダβP‘(叫△ひ)=∇J(ご)t△エー〃(ェ ̄1)仏エ +〆‖タ(ェ)+A(‡)△洲1一帖(∬川1) +〆∑;=1(t(ごi)仏z‘+(△理z‘+(押zi−〃l −1(ェi)亡zi一 刷 △鞄‘(町△ひ)=去(ェ仏z+△ェ上之) −!((ェ●1)仏エ+(z ̄1)仏z) ここで,∬ ̄1=((£1) ̄1,…,(が) ̄1)‘で,(∬i) ̄1はェiの 逆元.z ̄1も同様. 以下の補題によって,C+ちAγW(斎) ̄1AγW(可ちが 正定値で,β≧帖+和一l∞ならばニュサトン法の方向 がBPP関数の降下方向になることが分る. 補遺 △ひがニュートン方程式(2)の解ならば (i)△鞄刑(叫△ひ) ≦−△‡t(C+ちAγu(斎「1Aγ可司ち)△ェ ー(クー1ly+軸】l∞)帖(可‖1一〆∑;=11(ヱi)tz‘−〃l (ii)△揮‘(叫△w)≦0 □ 以下の直線探索アルゴリズムは■【1]で提案されたもの を2次錘制約に適合するように修正したものである. 【バリヤKKT点を求めるための直線探索アルゴリズム】 ステップ0.亡>0,〝>0,7∈(0,1),β∈(0,1),ど0∈ (0,1),た言0とおく・ −103− © 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

参照

関連したドキュメント

東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻. [email protected]

• また, C が二次錐や半正定値行列錐のときは,それぞれ二次錐 相補性問題 (Second-Order Cone Complementarity Problem) ,半正定値 相補性問題 (Semi-definite

ü  modeling strategies and solution methods for optimization problems that are defined by uncertain inputs.. ü  proposed by Ben-Tal & Nemirovski

情報理工学研究科 情報・通信工学専攻. 2012/7/12

参考文献 Niv Buchbinder and Joseph (Seffi) Naor: The Design of Com- petitive Online Algorithms via a Primal-Dual Approach. Foundations and Trends® in Theoretical Computer

assume that A is row-full rank Linear Matroid

ポートフォリオ最適化問題の改良代理制約法による対話型解法 仲川 勇二 関西大学 * 伊佐田 百合子 関西学院大学 井垣 伸子

I Samuel Fiorini, Serge Massar, Sebastian Pokutta, Hans Raj Tiwary, Ronald de Wolf: Exponential Lower Bounds for Polytopes in Combinatorial Optimization. Gerards: Compact systems for