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【摘要】在一般的赋范空间,我们给出了向量集上有效解的定义,从几何、代数角度描述了它的性质,并证明了有效解及弱有效解的关系.
【关键词】多目标规划;赋范空间;有效解
【基金项目】项目名称及编号:《亚纯函数正规族及相关问题》(NEPUQN2014-23).
多目标最优化是近20年迅速发展起来的一门新兴学科,作为最优化的一个重要分支,它主要研究在某种意义下的多个数值目标同时最优化问题.多目标最优化的起源可以追溯到经济学中A.Smith(1977)关于经济平衡和F.Y.Edgeworth(1896,1906)在经济福利理论著作中,不仅提出了多目标最优化问题,并且还引进了pareto最优化概念,这对多目标最优化学科的形成起着十分重要的作用和深远的影响.
多目标规划是在变量满足约束的条件下,研究多个可数值化的目标函数同时最小化的问题,一般地,多目标规划可以描述成如下形式:
(VP)minf(x)=(f1(x),f2(x),…,fp(x))T,x∈R,
S={x∈En|g(x)=g1(x),g2(x),…,gm(x)}T≤0,
h(x)=(h1(x),h2(x),…,hi(x))T=0,
其中x是决策变量,gi(x),hj(x)是约束变量.
多目标遇到的问题是如何衡量目标函数的好坏,我们知道对于单目标规划来说,对任意的x1,x2∈R,总可以比较f(x1),f(x2)的大小,但对于多目标来说,就不那么简单了,因为这时f(x1)=(f1(x1),f2(x1),…,fP(x1))T与f(x2)=(f1(x2),f2(x2),…,fP(x2))T,实际上都是P维向量,如何比较它们的大小是新问题,如何界定多目标最优化解的概念成为一个首要问题,多目标规划的概念通常与向量集的有效点的概念有比较密切的关系.
一、预备知识
在讨论向量集的有效点之前,约定如下记号:对于任意两个向量x=(x1,x2,…,xn)T,y=(y1,y2,…,yn)T∈Rn,令x=yxi=yi,i=1,2,…,n;x 定义1 给定一个向量集x∈Rn,对于点x0∈X,若x∈X,有x0≤x,则称x0是X的绝对最小点(即绝对最小向量).
定义2 若不存在x∈X使得x 集合X的所有绝对最小点、有效点和弱有效点的集合分别记为Ea,Ep,Ewp.
为了从几何角度描述有效点和弱有效点,我们约定:将X平移x0得到的集合记为X x0;非负锥Rn ={x∈Rn|x≥0};正锥Rn ={x∈Rn|x>0}.
下面这个定理将从几何的角度描述有效点及弱有效点.
定理1 设x0∈XRn,则
(1)x0是X的有效点,即x0∈EpX∩(x0-Rn )={x0}.
(2)x0是X的弱有效点,即x0∈EωpX∩(x0-Rn )=.
若对任意给定的范数空间X,Y,AY,CY是Y上的凸锥,intC≠,定义在Y上的有效点和弱有效点有下面的性质:A∩(x0-C)={x0},A∩(x0-intC)=.
下面从代数的角度描述有效点和弱有效点的特征.
定理2 给定x0∈XRn,考虑下面条件:
(1)对于某个η∈Rn ,函数ηTx=∑ηixi,x∈X在x0处取到最小值;
(2)对于某个η∈Rn ,η>0,函数ηTx(x∈X)在x0处取到严格最小值;
(3)对于某个η∈Rn ,η>0,函数ηTx(x∈X)在x0处取到最小值.
若条件(1)或(2)成立,则x0是X的有效点,若条件(3)成立,则x0是X的弱有效点.
定义3 设x0∈S,如果不存在x∈S,使f(x) 根据定义3我们知道多目标规划的(弱)有效解与其目标可行域的(弱)有效点有紧密联系,我们归纳成如下定理.
二、主要结果
定理3 对于多目标规划问题(VP),令Z=f(S)表示目标函数在定义域S上的值域(目标可行域),Z的有效点集和弱有效点集记为Zp和Zwp,则有:
(1)Sp=∪f*∈Zp{x∈S|f(x)=f*};
(2)Swp=∪f*∈Zwp{x∈S|f(x)=f*}.
至于集合Sa,Sp,Swp之间的关系,有如下定理.
定理4 对于多目标规划问题(VP),必有
(1)SaSpSwpS;
(2)当Sa≠时,Sa=Sp;
(3)若可行域S为凸集,f是S上严格凸的向量函数(即fi=(i=1,2,…,p)都是S上的严格凸函数),则Sp=Swp.
证明 先证(1),当Sa=时,结论自然成立.当Sa=时,若存在x*∈Sa,但x*Sp,则根据有效解Sp的定义,可知存在x∈S,使得f(x) 再证SpSwp,此時,不妨设Sp≠,若存在x*∈Sp,但是x*Swp,则存在x∈S,使得f(x) (2)根据结论(1),只需要证明SpSa,假设x*Sp,但是x*S.由于Sa≠,所以存在x∈Sa,使得f(x)≤f(x*).注意到x*Sa,所以f(x)≠f(x*),于是得到f(x) (3)根据结论(1),我们只需证明SwpSp.假设x*Swp,但是x*Sp.根据有效解的定义,存在x∈Sa,使得f(x)
【关键词】多目标规划;赋范空间;有效解
【基金项目】项目名称及编号:《亚纯函数正规族及相关问题》(NEPUQN2014-23).
多目标最优化是近20年迅速发展起来的一门新兴学科,作为最优化的一个重要分支,它主要研究在某种意义下的多个数值目标同时最优化问题.多目标最优化的起源可以追溯到经济学中A.Smith(1977)关于经济平衡和F.Y.Edgeworth(1896,1906)在经济福利理论著作中,不仅提出了多目标最优化问题,并且还引进了pareto最优化概念,这对多目标最优化学科的形成起着十分重要的作用和深远的影响.
多目标规划是在变量满足约束的条件下,研究多个可数值化的目标函数同时最小化的问题,一般地,多目标规划可以描述成如下形式:
(VP)minf(x)=(f1(x),f2(x),…,fp(x))T,x∈R,
S={x∈En|g(x)=g1(x),g2(x),…,gm(x)}T≤0,
h(x)=(h1(x),h2(x),…,hi(x))T=0,
其中x是决策变量,gi(x),hj(x)是约束变量.
多目标遇到的问题是如何衡量目标函数的好坏,我们知道对于单目标规划来说,对任意的x1,x2∈R,总可以比较f(x1),f(x2)的大小,但对于多目标来说,就不那么简单了,因为这时f(x1)=(f1(x1),f2(x1),…,fP(x1))T与f(x2)=(f1(x2),f2(x2),…,fP(x2))T,实际上都是P维向量,如何比较它们的大小是新问题,如何界定多目标最优化解的概念成为一个首要问题,多目标规划的概念通常与向量集的有效点的概念有比较密切的关系.
一、预备知识
在讨论向量集的有效点之前,约定如下记号:对于任意两个向量x=(x1,x2,…,xn)T,y=(y1,y2,…,yn)T∈Rn,令x=yxi=yi,i=1,2,…,n;x
定义2 若不存在x∈X使得x
为了从几何角度描述有效点和弱有效点,我们约定:将X平移x0得到的集合记为X x0;非负锥Rn ={x∈Rn|x≥0};正锥Rn ={x∈Rn|x>0}.
下面这个定理将从几何的角度描述有效点及弱有效点.
定理1 设x0∈XRn,则
(1)x0是X的有效点,即x0∈EpX∩(x0-Rn )={x0}.
(2)x0是X的弱有效点,即x0∈EωpX∩(x0-Rn )=.
若对任意给定的范数空间X,Y,AY,CY是Y上的凸锥,intC≠,定义在Y上的有效点和弱有效点有下面的性质:A∩(x0-C)={x0},A∩(x0-intC)=.
下面从代数的角度描述有效点和弱有效点的特征.
定理2 给定x0∈XRn,考虑下面条件:
(1)对于某个η∈Rn ,函数ηTx=∑ηixi,x∈X在x0处取到最小值;
(2)对于某个η∈Rn ,η>0,函数ηTx(x∈X)在x0处取到严格最小值;
(3)对于某个η∈Rn ,η>0,函数ηTx(x∈X)在x0处取到最小值.
若条件(1)或(2)成立,则x0是X的有效点,若条件(3)成立,则x0是X的弱有效点.
定义3 设x0∈S,如果不存在x∈S,使f(x)
二、主要结果
定理3 对于多目标规划问题(VP),令Z=f(S)表示目标函数在定义域S上的值域(目标可行域),Z的有效点集和弱有效点集记为Zp和Zwp,则有:
(1)Sp=∪f*∈Zp{x∈S|f(x)=f*};
(2)Swp=∪f*∈Zwp{x∈S|f(x)=f*}.
至于集合Sa,Sp,Swp之间的关系,有如下定理.
定理4 对于多目标规划问题(VP),必有
(1)SaSpSwpS;
(2)当Sa≠时,Sa=Sp;
(3)若可行域S为凸集,f是S上严格凸的向量函数(即fi=(i=1,2,…,p)都是S上的严格凸函数),则Sp=Swp.
证明 先证(1),当Sa=时,结论自然成立.当Sa=时,若存在x*∈Sa,但x*Sp,则根据有效解Sp的定义,可知存在x∈S,使得f(x)
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