MỞ ĐẦU Lớp các bài toán tối ưu với các hàm Lipschitz địa phương là một bộ phận quan trọng của lớp các bài toán tối ưu không trơn.. Bởi vì các hàm Lipschitz địa phương xác định trên các k
Trang 1Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC
Trang 2MỞ ĐẦU
Lớp các bài toán tối ưu với các hàm Lipschitz địa phương là một bộ phận quan trọng của lớp các bài toán tối ưu không trơn Bởi vì các hàm Lipschitz địa phương xác định trên các không gian hữu hạn chiều là khả vi hầu khắp nơi nên ta có thể xem các bài toán Lipschitz địa phương là lớp trung gian giữa các lớp bài toán với các hàm khả vi và không khả vi
Năm 1983 cuốn sách chuyên khảo “Optimization and Nonsmooth Analysis” của F.H Clarke 5 ra đời đánh dấu một bước tiến quan trọng của lí thuyết tối ưu không trơn F.H Clarke 5 đã xây dựng lí thuyết đạo hàm suy rộng theo phương
và gradient suy rộng cho hàm Lipschitz địa phương giá trị thực và jacobian suy rộng cho hàm giá trị véc tơ và thiết lập các điều kiện cần tối ưu cho bài toán với hàm theo phương và dưới vi phân cho hàm Lipschitz địa phương mà ta gọi là đạo hàm theo phương Michel-Penot và dưới vi phân Michel-Penot Chú ý rằng một hàm khả vi Gâteaux thì dưới vi phân Michel-Penot là đạo hàm Gâteaux, trong khi
đó nếu hàm khả vi chặt thì đạo hàm chặt mới là gradient suy rộng Clarke Mới đây Đ.V.Lưu 12 đã thiết lập các điều kiện cần cho nghiệm hữu hiệu của bài toán tối
ưu đa mục tiêu Lipschitz địa phương với ràng buộc nón, ràng buộc đẳng thức và ràng buộc tập dưới ngôn ngữ dưới vi phân Michel-Penot Đây là vấn đề đã và đang được nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu Chính vì thế mà em chọn đề tài luận văn:
“Tối ưu hóa với các hàm Lipschitz địa phương”
Luận văn trình bày các điều kiện cần tối ưu cho các bài toán với các hàm Lipschitz địa phương đơn và đa mục tiêu dưới ngôn ngữ gradient suy rộng Clarke và dưới vi phân Michel-Penot
Luận văn bao gồm phần mở đầu, hai chương, kết luận và danh mục các tài liệu tham khảo
Chương 1: điều kiện cần dưới ngôn ngữ gradient suy rộng Clarke
Chương một trình bày một số kiến thức cơ bản của giải tích Lipschitz, điều kiện cần tối ưu cho bài toán đơn mục tiêu với các hàm Lipschitz địa phương của
Trang 3Bài toán tối ưu đa mục tiêu ở đây bao gồm các hàm Lipschitz địa phương hoặc có đạo hàm Fréchet (không nhất thiết lớp 1
C ) Với một trong sáu điều kiện chính qui (CQ1) –(CQ6), các điều kiện cần Kuhn-Tucker được trình bày dưới ngôn ngữ dưới vi phân Michel-Penot
Ngày 26 tháng 09 năm 2012
Bùi Văn Dũng
Trang 4Chương 1
ĐIỀU KIỆN CẦN TỐI ƯU DƯỚI
NGÔN NGỮ GRADIENT SUY RỘNG CLARKE
Chương 1 trình bày một số kiến thức cơ bản của giải tích Lipschitz, điều kiện cần
tối ưu cho bài toán tối ưu đơn mục tiêu có ràng buộc với các hàm Lípschitz địa
phương của F.H.Clarke 5 và điều kiện cần cho cực tiểu yếu địa phương của bài
toán tối ưu đa mục tiêu với các hàm Lipschitz địa phương của B.D.Craven 4
Các kiến thức trình bày trong chương này được tham khảo từ các tài liệu 1 , 2
1.1 Một số kiến thức về giải tích Lipschitz
1.1.1 Đạo hàm suy rộng Clarke và gradient suy rộng Clarke
Giả sử X là không gian Banach, *
X là không gian đối ngẫu tôpô của X và f là hàm Lipschitz địa phương tại xX
Định nghĩa 1.1.1
Đạo hàm suy rộng của hàm f theo phương vX tại x , kí hiệu là f0 x v;
được xác định như sau:
Đây là khái niệm đạo hàm suy rộng theo phương của F.H Clarke
Trang 6(ii) Lấy các dãy x i và v i hội tụ đến x và v tương ứng Theo định nghĩa
limsup, với i, y i X, t i 0 sao cho
f y t v f y t v
K v v t
f y tv f y f y t f y K v t
(với y gần x, t dương gần 0)
Trang 8trong đó 0
; 0
là dưới vi phân của hàm lồi f o x;. tại 0
Bây giờ ta lấy *
Gỉả sử f là hàm Lipshitz địa phương với hằng số K tại x Khi đó
a) f x , lồi compact *yếu trong *
X và * K
Trang 98
Bây giờ ta chứng minh f x compắc *yếu: với
f x , * K f x B*0,K, trong đó
B*0,K là hình cầu đóng tâm tại 0 với bán kính K.
Mà hình cầu B*0,K là compact *yếu trong *
X (định lí Alaoglu), f x là đóng *yếu f x compact*yếu
Trang 10if x i ; x i hội tụ đến x , là điểm giới hạn của i
theo tô pô *yếu Khi đó,
f x (tức là ánh xạ đa trị f x đóng *yếu );
(iii) f x 0 y x Bf y ;
(iiii) Nếu X hữu hạn chiều thì f là nửa liên tục trên tại x.
Trang 11data error !!! can't not
read
Trang 12data error !!! can't not
read
Trang 13data error !!! can't not
read
Trang 14data error !!! can't not
read
Trang 15data error !!! can't not
read
Trang 17data error !!! can't not
read
Trang 18data error !!! can't not
read
Trang 19data error !!! can't not
read
Trang 20data error !!! can't not
read
Trang 21data error !!! can't not
read
Trang 22data error !!! can't not
read
data error !!! can't not
read
Trang 23data error !!! can't not
read
data error !!! can't not
read
Trang 24data error !!! can't not
read
data error !!! can't not
read
Trang 26data error !!! can't not
read
Trang 27data error !!! can't not
read