
- •Методы оптимизации в задачах большой размерности
- •Декомпозиция систем
- •Метод декомпозиции Данцига-Вульфа
- •Принцип декомпозиции
- •Описание алгоритма декомпозиции
- •Ограниченная координирующая задача
- •Варианты декомпозиции прямой задачи
- •10.2 Декомпозиция на основе разделения переменных
- •Метод разделения переменных Бендерса
- •10.3 Декомпозиция Корнаи-Липтака
- •10.4 Метод декомпозиции на основе агрегирования в задачах большой размерности.
- •Постановка и математическая модель задачи
- •Задача в агрегированных переменных
- •Локальная монотонность и сходимость метода.
- •Описание алгоритма агрегирования
- •Декомпозиция на основе агрегировання для общей модели отраслевого планирования.
- •10.5. Метод декомпозиции на основе агрегирования в задачах нелинейного программирования Задача квадратичного программирования
- •Задача выпуклого программирования
- •Описание алгоритма декомпозиции на основе агрегування для задач квадратичного программирования
Задача в агрегированных переменных
Ядром
декомпозиционного метода является
многократное решение задачи в
агрегированных переменных
(10.4.13)-(10.4.16). На каждом шаге итеративного
процесса при максимизации функции
на
единичном кубе
макрозадача
решается для некоторых значений
параметров
.
В связи с этим важным является выяснение свойств решения задачи в агрегированных переменных (10.4.13).
Выразим
величины Xі
через
согласно
(10.4.15)
.
(10.4.41)
Подставляя (10.4.41) в (10.4.14), получаем
.
Из последних неравенств получаем выражение для оптимального значения переменной
.
(10.4.42)
Оптимальные
величины xi
определяются
через
из
(10.4.41).
Рассмотрим
двойственную задачу (10.4.21)-(10.4.24). В силу
на
основе теоремы 2.7 из главы 2 соотношения
(10.4.22) выполняются на оптимальном решении
как равенства, то есть
.
(10.4.43)
Подставляя (10.4.43) в (10.4.23), приходим к следующей задаче:
минимизировать
.
(10.4.44)
при ограничениях
.
(10.4.45)
Пусть минимум в (10.4.42) достигается на единственной паре индексов (j*,k*). Тогда имеем
.
(10.4.46)
В данном случае задача (10.4.44)-(10.4.45) имеет единственное решение
(10.4.47)
если
.
Величины
согласно
(10.4.43), (10.4.47) равняются
;
(10.4.48)
и определяются однозначно. Такой случай называют простым. В более сложном случае минимум в (10.4.42) достигается на некотором множестве пар индексов (j,k), которое обозначим через R. Тогда (10.4.42) можно записать в виде
Для
величин
имеем
задачу:
минимизировать
(10.4.49)
при ограничениях
.
(10.4.50)
Задача (10.4.49), (10.4.50) имеет не единственное решение, и возникает дополнительный вопрос об определении величин, которые формируют функционалы блочных задач. Этот случай будем называть вырожденным. В обоих случаях нахождение оптимального решения в агрегированных переменных сводится к определению минимального элемента некоторой матрицы большой размерности. Таким образом, все трудности, связанные с большой размерностью, сводятся к задаче перебора.
Далее исследуем вырожденный случай в задаче (10.4.49), (10.4.50). Множество ее решений принадлежит многограннику с вершинами
где
.
(10.4.51)
Перенумеруем
последовательно все элементы множества
R. Полученное множество номеров обозначим
через
.
Подставляя (10.4.51) в (10.4.48), получим следующее выражение:
.
(10.4.52)
Здесь
подразумевается, что существует взаимно
однозначное соответствие между элементами
множеств R и
.
Таким образом, все решения двойственной
макрозадачи можно представить в виде
(10.4.53)
где
величины
удовлетворяют
условиям
.
Обозначим
через
при
каждом
множество
допустимых решений блочных задач, то
есть xij,
удовлетворяющих ограничениям (10.4.26),
(10.4.27) при фиксированных
.
Рассмотрим максиминную задачу
.
(10.4.54)
Если
,
- ограниченные множества, то задача
(10.4.54) имеет седловую точку, которую
обозначим
.
При этом для каждого j величины
,
являются оптимальными решениями блочных
задач с функционалами, содержащими
.
Обозначим
через
значение
величины h для седловой точки {
}. Тогда критерий оптимальности
дезагрегированного решения в случае
вырожденности формулируется так (52).
Теорема
10.4.
Достаточным
условием оптимальности дезагрегированного
решения
для
исходной задачи
(10.4.6)-(10.4.10) в
случае вырожденности является выполнение
равенства
.
Как видим, критерий оптимальности в случае вырожденности совпадает с критерием для невырожденности.