无约束优化问题

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无约束优化问题

无约束优化问题

无约束优化问题属于限制比较少,适合通过技巧来简化求解过程

基本形式

min ⁡ f ( ( x ) , f ( x ) : R n → R \\minf((x),f(x):R^n\\rightarrow R minf((x),f(x):RnR

假设: 1. f ( x ) 是 凸 函 数 2. f ( x ) 二 阶 可 导 3. 存 在 唯 一 的 优 化 点 x ∗ , 有 p ∗ = inf ⁡ x f ( x ) 1.f(x)是凸函数\\quad 2.f(x)二阶可导\\quad 3.存在唯一的优化点x^*,有p^*=\\inf_xf(x) 1.f(x)2.f(x)3.x,p=infxf(x)

注意: x ∗ o p t i m a l    ⟺    ∇ f ( x ∗ ) = 0 x^* optimal\\iff \\nablaf(x^*)=0 xoptimalf(x)=0

例子

  • 二次规划问题: min ⁡ 1 2 x T P x + q T x + r , P ∈ S + n , q ∈ R n , r ∈ R \\min\\frac12x^TPx+q^Tx+r,P\\isin S_+^n,q\\isin R^n,r\\isin R min21xTPx+qTx+r,PS+n,qRn,rR
    对f(x)求导得到 p x + q = 0 px+q=0 px+q=0

    • P ∈ S + + n P\\isin S_++^n PS++n: 有唯一解

    • P ∈ S + n P\\isin S_+^n PS+n: 无穷多组解

    • P ∈ S + n , q 含 有 非 零 元 素 使 得 等 式 不 成 立 P\\isin S_+^n,q含有非零元素使得等式不成立 PS+n,q使: 无解

  • 几何规划问题: d o m f = R n , f ( x ) = log ⁡ ( ∑ i = 1 m exp ⁡ ( a i T x + b i ) ) domf=R^n, f(x)=\\log(\\sum\\limits_i=1^m\\exp(a_i^Tx+b_i)) domf=Rn,f(x)=log(i=1mexp(aiTx+bi))

    求导得到: ∇ f = ∑ exp ⁡ ( a i T x + b i ) a i ( ∑ exp ⁡ ( a i T x + b i ) ) \\nabla f=\\frac\\sum\\exp(a_i^Tx+b_i)a_i(\\sum\\exp(a_i^Tx+b_i)) f=(exp(aiTx+bi))exp(aiTx+bi)ai, 这是一个超越方程,难以求解

  • 类似的问题: d o m f = x ∣ a i T x < b i , ∀ i , f ( x ) = − ∑ i = 1 m log ⁡ ( b i − a i T x ) domf=\\x|a_i^Tx<b_i,\\foralli\\,f(x)=-\\sum\\limits_i=1^m\\log(b_i-a_i^Tx) domf=xaiTx<bi,i,f(x)=i=1mlog(biaiTx)

    求导得到: ∇ f = ∑ a i b i − a i T x \\nablaf=\\sum\\fraca_ib_i-a_i^Tx f=biaiTxai, 依然非常难解

强凸性质