Відмінності між версіями «Метод узагальнених стохастичних градієнтів для розв’язання двохетапної задачі СП. Часткові випадки.»

Матеріал з Вікі ЦДУ
Перейти до: навігація, пошук
Рядок 7: Рядок 7:
 
\right \}</math>.
 
\right \}</math>.
  
Тому процес (1) при  <math> K= \left \{  
+
Тому процес (29.1) при  <math> K= \left \{  
 
x|x \geqslant {0} \right \}</math>  має вигляд  
 
x|x \geqslant {0} \right \}</math>  має вигляд  
  
Рядок 14: Рядок 14:
  
 
2. Нехай <math> K= \left \{  
 
2. Нехай <math> K= \left \{  
x|\alpha_j \leqslant  x \leqslant \beta_j \right \}</math>  В цьому випадку ітеративний процес (1) прийме вигляд:
+
x|\alpha_j \leqslant  x \leqslant \beta_j \right \}</math>   
  
 
<math> x_i^{(s+1)} \begin{cases} \alpha_j,{ }  x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} \leqslant \alpha_j\\ x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)},{ } \alpha_j \leqslant x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} \leqslant \beta_j\\ \beta_j,{ }  x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} \geqslant \alpha_j    \end{cases}</math>
 
<math> x_i^{(s+1)} \begin{cases} \alpha_j,{ }  x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} \leqslant \alpha_j\\ x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)},{ } \alpha_j \leqslant x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} \leqslant \beta_j\\ \beta_j,{ }  x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} \geqslant \alpha_j    \end{cases}</math>
 +
 +
  
  
Рядок 35: Рядок 37:
 
Де <math>\lambda_i </math> -  множники Лагранжа.
 
Де <math>\lambda_i </math> -  множники Лагранжа.
  
Тому процес (1) приймає вигляд:
+
Тому процес (29.1) приймає вигляд:
  
 
<math>y*= \pi_{K} ( x^{(s)} - \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} )=x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} \sum^{m}_{i=1}\lambda_i d^{(i)}</math>  (7)
 
<math>y*= \pi_{K} ( x^{(s)} - \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} )=x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} \sum^{m}_{i=1}\lambda_i d^{(i)}</math>  (7)
Рядок 57: Рядок 59:
  
  
Процес (1)  прийме вигляд:
+
Процес (29.1)  прийме вигляд:
  
 
<math> x^{(s+1)}= \begin{cases} x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)}, {  } g(x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)})\leqslant  0 \\ \tilde{x}, {  }g(x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)})>  0  \end{cases}</math>  (8)
 
<math> x^{(s+1)}= \begin{cases} x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)}, {  } g(x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)})\leqslant  0 \\ \tilde{x}, {  }g(x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)})>  0  \end{cases}</math>  (8)
  
Якщо обмеження  <math>g(x)\leqslant 0</math>  лінійне,  <math>(a,x)\leqslant a </math> то <math> \tilde{x}=x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)}-\lambda a</math> де </math> то <math> \lambda </math>  обчислюється з умови </math> то <math> (a,\tilde{x})=a</math> .
+
Якщо обмеження  <math>g(x)\leqslant 0</math>  лінійне,  <math>(a,x)\leqslant a </math> то <math> \tilde{x}=x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)}-\lambda a</math>  то <math> \lambda </math>  обчислюється з умови <math> (a,\tilde{x})=a</math> .
  
 
Якщо обмеження  <math>g(x)\leqslant 0</math>  має вигляд <math>||x||\leqslant  a</math>    то
 
Якщо обмеження  <math>g(x)\leqslant 0</math>  має вигляд <math>||x||\leqslant  a</math>    то
Рядок 75: Рядок 77:
  
 
<math>Dy \leqslant d,</math>
 
<math>Dy \leqslant d,</math>
 +
 +
 +
і ітераційний процес (29.1) потребує на кожному кроці розв'язання задачі квадратичного програмування
 +
 +
<font size=4> <math>x^{(s+1)}=min ||x^{s}-\rho_s \gamma_s \xi^{(s)}-y||^{2}.</math> </font>
 +
  
 
Створила: [[Користувач:Маргаритка Дроздова|Дроздова Маргарита Вікторівна]]
 
Створила: [[Користувач:Маргаритка Дроздова|Дроздова Маргарита Вікторівна]]
 +
 +
Доповнила: [[Користувач:Чуйкова Анна|Чуйкова Анна]]
 
[[category: Ймовірнісні методи в дослідженні операцій]]
 
[[category: Ймовірнісні методи в дослідженні операцій]]

Версія за 14:06, 19 березня 2014

В ряді випадків при явно заданій множині К обчислення оператора проектування Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \pi_{K} ( x )

та визначення Неможливо розібрати вираз (невідома помилка):  x^{(s=1)}
 може достатньо спрощеним. Розглянемо декілька  таких випадків.

1. Нехай Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): K= \left \{ x|x \geqslant {0} \right \}

В цьому випадку розв'язок задачі (3) записується у наступному вигляді:

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): y*= \pi_{K} ( x )=max\left \{0, x \right \} .

Тому процес (29.1) при Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): K= \left \{ x|x \geqslant {0} \right \}

 має вигляд 

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x^ {(s+1)} = {max} \left \{ 0, x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} \right \}

              (5)

2. Нехай Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): K= \left \{ x|\alpha_j \leqslant x \leqslant \beta_j \right \}


Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x_i^{(s+1)} \begin{cases} \alpha_j,{ } x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} \leqslant \alpha_j\\ x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)},{ } \alpha_j \leqslant x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} \leqslant \beta_j\\ \beta_j,{ } x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} \geqslant \alpha_j \end{cases}



3. Нехай Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): K= \left \{ x|Dx=g\right \}= \left \{ x|d^{(i)},x)=g_i, i=1,...,m \right \}

, де вектори Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): d^{(1)},...,d^{(m)}
рядки матриці D – лінійно незалежні.


В цьому випадку задача (3) записується у вигляді:

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): (x-y,x-y)\rightarrow min,

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): (d^{(i)},y)=g_i, i=1,...,m


Розв'язок цієї задачі (по методу Лагранжа) визначає вектор проектування:

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): y*=\pi_{K} ( x )=x-\sum^{m}_{i=1}\lambda_i d^{(i)} ,


Де Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \lambda_i

-  множники Лагранжа.

Тому процес (29.1) приймає вигляд:

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): y*= \pi_{K} ( x^{(s)} - \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} )=x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} \sum^{m}_{i=1}\lambda_i d^{(i)}

  (7)

Домножаючи обидві частини рівності скалярно на Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): d^{(i)}

 та враховуючи, що Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x^{(s+1)}
та  Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x^{(s)}

- точки множини К, отримаємо систему лінійних рівнянь, визначаючих множники Лагранжа:

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \rho_s \gamma_s ( \xi^{(s)}, d^{(i)} ) = - \sum^{m}_{i=1}\lambda_i (d^{(i)},d^{(j)}), j=1,....,m


4. Нехай Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): K= \left \{ x|g(x)\leqslant 0 \right \}

де  Неможливо розібрати вираз (невідома помилка):  g(x)
- опукла диференційована функція. Задача (3), яка визначає оператор проектування, в такому випадку має розв'язок:

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): y=\pi_{K} ( x)= \begin{cases}x, { } g(x)\leqslant 0 \\ \tilde{x}, { } g(x)>0\end{cases}


Де Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \tilde{x}

 обчислюється з умов

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x=\tilde{x}+\lambda \frac{d g(\tilde{x})}{dx} ; { } \lambda \geqslant 0; { }g(\tilde{x})=0


Наведений результат слідує з правила оптимальності для задач оптимального програмування.


Процес (29.1) прийме вигляд:

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x^{(s+1)}= \begin{cases} x_i^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)}, { } g(x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)})\leqslant 0 \\ \tilde{x}, { }g(x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)})> 0 \end{cases}

  (8)

Якщо обмеження Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): g(x)\leqslant 0

 лінійне,  Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): (a,x)\leqslant a 
то Неможливо розібрати вираз (невідома помилка):  \tilde{x}=x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)}-\lambda a
 то Неможливо розібрати вираз (невідома помилка):  \lambda 
 обчислюється з умови  Неможливо розібрати вираз (невідома помилка):  (a,\tilde{x})=a
.

Якщо обмеження Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): g(x)\leqslant 0

  має вигляд Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): ||x||\leqslant  a
   то


Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): \tilde{x}=\frac{a(x^{(s)}- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)} )}{||x- \rho_s \gamma_s \xi^{(s)}||}


5. Нехай К- випуклий многогранник Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): K= \left \{ x|g(x)\leqslant d \right \}


В цьому випадку оператор проектування зводиться до розв'язання задачі квадратичного програмування:

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): {||x- y||^{2}} \rightarrow min,


Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): Dy \leqslant d,


і ітераційний процес (29.1) потребує на кожному кроці розв'язання задачі квадратичного програмування

Неможливо розібрати вираз (невідома помилка): x^{(s+1)}=min ||x^{s}-\rho_s \gamma_s \xi^{(s)}-y||^{2}.



Створила: Дроздова Маргарита Вікторівна

Доповнила: Чуйкова Анна