ABSTRACT

In this paper, we present a sequence quadratic semidefinite programming (SSDP) algorithm for nonlinear semidefinite programming. At each iteration, the search direction is determined by solving two semidefinite programming sub problems; by introducing a distance function, a merit function is constructed for line search. Under some appropriate conditions, any accumulation point of iterative point sequence is either an infeasible stationary point, or a KKT point of the problem.

Keywords:Nonlinear Semidefinite Programming, SSDP Algorithm, KKT Point, Global Convergence

非线性半定规划一个新的全局收敛算法

张辉，黎健玲^*

广西大学数学与信息科学学院，广西 南宁

收稿日期：2018年4月12日；录用日期：2018年4月21日；发布日期：2018年4月28日

摘 要

本文提出了一个求解非线性半定规划的序列二次半定规划(SSDP)算法。算法每次迭代通过求解两个半定规划子问题确定搜索方向；通过引进距离函数来构造效益函数用于线搜索，从而产生新的迭代点。在适当的假设条件下，算法或收敛到问题的不可行稳定点，或收敛到问题的KKT点。

关键词 :非线性半定规划，SSDP算法，KKT点，全局收敛性

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1. 引言

本文考虑如下非线性半定规划(NLSDP)：

$\begin{array}{l}\min \begin{array}{cc}& f\left(x\right)\end{array}\\ \text{s}\text{.t}\text{.}\mathcal{A}\left(x\right)\underset{\_}{\prec }0,\\ \begin{array}{ccc}& & h\left(x\right)\end{array}=0,\end{array}$ (1)

其中，函数 $f:{ℝ}^n\to ℝ,\mathcal{A}:{ℝ}^n\to {\mathbb{S}}^{m_1}$ 和 $h\left(x\right):{ℝ}^n\to {ℝ}^{m_2}$ 是连续可微函数， ${\mathbb{S}}^{m_1}$ 表示所有 $m_1$ 阶实对称矩阵构成的集合。“ $\mathcal{A}\left(x\right)\underset{\_}{\prec }0$ ”表示 $\mathcal{A}\left(x\right)$ 为对称半负定矩阵。

非线性半定规划在工程设计、最优控制、金融风险等领域有着广泛的应用，见文 [1] - [6] 。序列二次规划(SQP)算法是求解传统非线性规划的有效算法之一，一些学者在非线性规划的SQP算法思想的基础上，提出了求解非线性半定规划的序列二次半定规划(SSDP)算法。Correa和Ramirez [7] 提出通过求解一个二次半定规划子问题产生搜索方向并将罚函数作为效益函数用于线搜索的SSDP方法。在一定的假设条件下，证明了算法的某些全局收敛性质。但该文没有分析产生搜索方向的子问题的相容性。

本文通过引进距离函数，提出一个新的SSDP算法，该算法具有如下特点：

· 产生搜索方向的子问题是相容的；

· 初始点任意，并且算法的线搜索保证效益函数的充分下降；

· 在一定条件下算法或收敛到问题的不可行稳定点，或收敛到问题的KKT点。

2. 算法

记 ${ℝ}^{m\times n}$ 为所有 $m\times n$ 矩阵构成的集合， ${\mathbb{S}}_{+}^m\left({\mathbb{S}}_{++}^m\right)$ 为所有对称半正定(正定)矩阵构成的集合， ${\mathbb{S}}_{-}^m\left({\mathbb{S}}_{--}^m\right)$ 为所有对称半负定(负定)矩阵构成的集合。记NLSDP (0.1)的可行集为S。

定义1.1：对于任意矩阵 $A=\left(a_{ij}\right)\in {ℝ}^{m\times n}$ ， $B=\left(b_{ij}\right)\in {ℝ}^{m\times n}$ ，定义A，B的内积为

$\langle A,B\rangle :=\text{Tr}\left(B^{\text{T}}A\right)={\displaystyle \sum _{i=1}^m{\displaystyle \sum _{j=1}^n{a}_{ij}}{b}_{ij},}$

其中 $\text{Tr}(•)$ 为矩阵的迹算子。

对于可微函数 $h\left(x\right):{ℝ}^n\to {ℝ}^{m_2}$ ，我们给出其微分为：

$Dh\left(x\right)=\left(\begin{array}{ccc}\frac{\partial h_1\left(x\right)}{\partial x_1}& \cdots & \frac{\partial h_1\left(x\right)}{\partial x_n}\\ ⋮& \ddots & ⋮\\ \frac{\partial h_{m_2}\left(x\right)}{\partial x_1}& \cdots & \frac{\partial h_{m_2}\left(x\right)}{\partial x_n}\end{array}\right).$ (1.1)

对于可微矩阵值函数，引入如下符号表示该函数在点x处的微分算子 [7] ：

$D\mathcal{A}\left(x\right)={\left(\frac{\partial \mathcal{A}\left(x\right)}{\partial x_1},\cdots ,\frac{\partial \mathcal{A}\left(x\right)}{\partial x_n}\right)}^{\text{T}},$

其中 $\frac{\partial \mathcal{A}\left(x\right)}{\partial x_p}$ 表示 $\mathcal{A}\left(x\right)$ 关于 $x_p$ 的偏导数。对于任意 $d={\left(d_1,d_2,\cdots ,d_n\right)}^{\text{T}}\in {ℝ}^n$ ， $D\mathcal{A}\left(x\right)d$ 定义为

$D\mathcal{A}\left(x\right)d:={\displaystyle \sum _{i=1}^n{d}_i}\frac{\partial \mathcal{A}\left(x\right)}{\partial x_i}.$ (1.2)

若线性算子 $V:{ℝ}^n\to {\mathbb{S}}^{m_1}$ 定义为 $Vy={\displaystyle {\sum }_{i=1}^n{y}_i{V}_i},\forall y\in {ℝ}^n$ ，其中 $V_i\in {\mathbb{S}}^{m_1}\left(i=1,2,\cdots ,n\right)$ ，则伴随算子 $V^{*}:{\mathbb{S}}^{m_1}\to {ℝ}^n$ 为

$V^{*}Z={\left(\langle V_1,Z\rangle ,\cdots ,\langle V_n,Z\rangle \right)}^{\text{T}},\forall Z\in {\mathbb{S}}^{m_1}.$

NLSDP (0.1)的Lagrange函数定义为

(1.3)

定义1.2 [7] ：对于向量，若存在，使得

(1.4a)

(1.4b)

则称x为NLSDP (0.1)的一个KKT点，称为相应的Lagrange乘子。

设，定义

为到集合K的距离，其中表示向量的欧式范数。

本文用于线搜索的效益函数定义如下：

(1.5)

其中由下式定义：

(1.6)

显然当且仅当x为NLSDP (0.1)的可行点。

下面给出求解NLSDP (0.1)的SSDP算法的具体步骤。

算法A

参数：，，选取初始迭代点和初始矩阵(单位阵)。令。

步骤1：求解如下二次半定规划子问题(简记为)，得最优解

(1.7)

其中为m-阶单位阵。记

(1.8)

若不全为0，且，则算法终止，否则转步骤2；

步骤2：令为如下二次半定规划子问题(简记为)的最优解：

(1.9)

若，则算法停止；否则，转步骤3。

步骤3：(更新罚参数)罚参数的更新方式如下：

(1.10)

其中。

步骤4：(计算步长)取为中满足如下式子的最大值：

(1.11)

步骤5：令，利用某种更新方式更新为对称正定阵，返回步骤1。

注2.1：的最优解中的可能不唯一，我们将其构成的集合记。

注2.2：的KKT条件为

(1.2a)

(1.12b)

(1.12c)

(1.12d)

注2.3：步骤3的(1.10)能够保证罚参数的更新是单调不减的。事实上，若执行更新，则由可得。

下面分析算法A的适定性，类似非线性半定规划的不可行稳定点的定义 [8] [9] ，首先给出非线性半定规划NLSDP (0.1)的不可行稳定点的定义。

定义1.3：设为NLSDP(0.1)的不可行点，若

则称为NLSDP (0.1)的不可行稳定点。

本文需作如下基本假设：

A1：函数和是连续可微的。

A2：存在正数a和使得

A3：由算法A产生的迭代点列是有界的。

A4：对任意的，Mangasarian-Fromovitz约束规格(MFCQ)成立，即

1)行满秩；

2) 存在非零向量，使得

引理1.1：若假设1~3成立，是由算法A产生的点列，为的最优解，则方向导数满足如下不等式：

进一步的，若且是NLSDP (0.1)的不可行点，则是NLSDP (0.1)的一个不可行稳定点。

证明：设，则

则由方向导数的定义及Taylor展式知

显然时，，因此结合(1.8)可得，因此结合以上分析可知。

若，此时若为NLSDP (0.1)的不可行点，由不可行稳定点的定义知为NLSDP (0.1)的不可行稳定点。因此综合以上所述引理结论得证。,

引理1.2：若假设1~3成立，算法有限步终止于，则或是NLSDP (0.1)的不可行稳定点，或是NLSDP (0.1)的一个KKT点。

证明：若算法终止于步骤1，则结合不可行稳定点的定义知是NLSDP (0.1)的不可行稳定点。若算法终止于步骤2，则可知是的最优解，将带入(1.12)可得

(1.13a)

(1.13b)

(1.13c)

(1.13d)

下面证明。(反证)若不成立，则，则可知为不可行点。显然为的可行解，因此

,

其中，又因为算法在步骤1不终止，因此，因此可知不是的可行解。矛盾。因此，将代入(1.13)可知是NLSDP (0.1)的一个KKT点。

基于以上引理，若算法A在步骤1~2未终止，则结合更新公式(1.10)可知，因此，线搜索(1.11)可执行，从而知算法A是适定的。,

3. 全局收敛性

基于引理1.2，本节中不妨假设算法A产生无限点列。接下来将证明的聚点或是NLSDP (0.1)的不可行稳定点，或是NLSDP (0.1)的一个KKT点。

引理2.1：假设1~4成立，是由算法A产生的点列，若罚参数，则为NLSDP(0.1)的一个不可行稳定点。

证明：首先证明是有界的。由可知。显然是的可行解，因此我们可以得到

此外，由上式结合假设2，有

另一方面我们根据假设2，有

以上两式可以得到是有界的。因，则由罚参数更新公式(1.10)可知趋于。而又结合和的有界性可知：趋于0，若此式成立，则结合κ的定义及罚参数的更新方式可知，且为不可行点。下面证明为不可行点。

由(1.12a)可知

(2.1)

根据(1.12b)可知

(2.2)

由(2.1)，(2.2)，结合(1.13c)可知

则结合罚参数无界易得无界，因此为不可行点(否则若为NLSDP (0.1)的可行点，则由假设4，可知MFCQ在处成立。类似于文献 [10] 中定理5.1的证明，可知的KKT乘子集合是非空且有界的。注意到且，因此是有界的)。再结合，由定义即知为NLSDP (0.1)的不可行稳定点。,

基于引理2.1，在下面的分析和讨论中不妨假设，结合罚参数的更新公式(1.10)，可得如下结论成立：

引理2.2：若假设1~4成立。则存在自然数，使得对任意的，都有。基于引理2.2，在下面的分析中，不失一般性，假设

定理2.1：假设1~4成立，为算法A产生的无限序列的任意一个聚点，即，则或是NLSDP(0.1)的一个不可行稳定点，或是NLSDP (0.1)的一个KKT点。

证明：不失一般性，假设不是NLSDP (0.1)的不可行稳定点，下面将证明是NLSDP (0.1)的一个KKT点。首先证明若不是NLSDP (0.1)的不可行稳定点，则

反证法，假设，则存在常数以及一个指标集，使得，且

(2.3)

下面将证明分成两部分。

a) 证明存在，使得。

于是有

结合以及(2.3)可知，因此当充分大时有

(2.4)

由此可知存在，使得。

b) 基于，将导出矛盾。

由线搜索(1.11)可知为非增序列。由以及的有界性可知有下界。因此收敛。令，对(2.4)取极限得

显然矛盾。因此。进而知。将带入的KKT条件，得

(2.5a)

(2.5b)

(2.5c)

(2.5d)

(2.5e)

下证和均为0。反证法，若不成立，易知为不可行点，则，结合为的一个可行解知，故为不可行稳定点，矛盾。因此和均为0。将代入(2.5)即知为NLSDP (0.1)的KKT点。,

4. 结束语

本文提出了带有等式和半负定矩阵约束的非线性半定规划一个全局收敛的SSDP算法。基于非线性规划修正的序列二次规划算法思想构建两个半定规划子问题，通过求解子问题产生搜索方向，线搜索保证效益函数充分下降。在MFCQ等温和条件下，论证了算法的适定性和全局收敛性。

基金项目

获国家自然科学基金(No. 11561005)，广西自然科学基金(No. 2016GXNSFAA380248)资助。

文章引用

张 辉,黎健玲. 非线性半定规划一个新的全局收敛算法
A New Globally Convergent Algorithm for Nonlinear Semidefinite Programming[J]. 应用数学进展, 2018, 07(04): 456-465. https://doi.org/10.12677/AAM.2018.74056

参考文献