Fε-I类凸半无限规划的最优性
2014-06-27杨勇
杨 勇
(陕西科技大学 理学院, 陕西 西安 710021)
0 预备知识与新广义凸函数的定义
凸函数在最优化理论中起着重要作用,近年来已得到各种形式的推广,并由此得到众多的广义凸函数类.其中有两大类广义凸函数值得关注.其一就是由Hanson和Mond[1]首次引入的Ⅰ类和Ⅱ类广义凸性函数,这些广义凸函数也被应用于非线性规划、半无限规划等各类规划问题.随后,这两类函数又多次被进一步的推广和应用[2-5].另一大类就是由孙永忠和康开龙[6]引入的广义凸函数;Liang Z A等[7]将其推广为(F,α,ρ,d)-凸函数.随后,这些函数也得到了各种形式的推广和应用[8-12].
受这些文献的启发,本文首次引入Fε-I类、拟Fε-I类和伪Fε-I类等广义凸性概念,并在这些广义凸性假设下,研究下列半无限规划问题:
其中U⊆Rm是一个无限参数集,记
Ω={λi|λi≥0,i∈Δ,仅有有限个λi≠0},
Δ={i|g(x,ui)≤0,x∈X0,ui∈U},
X={x|g(x,ui)≤0,x∈X0,ui∈U⊆Rm},
U*={ui|x∈X0,g(x,ui)≤0,ui∈U,i∈Δ}
为U的任意可数子集.
为了方便起见,在下文中我们设函数g:X0×U→R,f:X0→R是局部Lipschitz的,对于局部Lipschitz函数f,它在x0处沿方向d的广义方向导数和广义梯度如下:
∂f(x0)={ξ∈Rn:〈ξ,d〉≤f(x0,d),∀d∈Rn}
在下文中,我们还要用到次线性函数的概念,函数F:X0×X0×Rn→R是次线性的,即对∀x1,x2∈X0函数F满足下列条件:
F(x1,x1,α1+α2)≤F(x1,x1,α1)+F(x1,x1,α2),∀α1,α2∈Rn
F(x1,x1,rα)=rF(x1,x1,α),∀α∈Rn,r∈R+
定义1设函数F:C×C×Rn→R为次线性的,称(f,g)在u∈X0处是Fε-I类凸的,若对∀x∈X0,∀ε,εi>0有:
f(x)-f(u)≥F(x,u,ξ)+ε∀ξ∈∂f(u)
(1)
-g(u,ui)≥f(x,u,η)+εi∀η∈∂g(u,ui)
(2)
若(f,g)在X0中的任意一点都是Fε-I类凸的,则称(f,g)在集X0上是Fε-I类凸的.若当x≠u时,不等式(1)是严格不等式,则称(f,g)在u∈X0处或者在X0上是半严格Fε-I类凸的.
定义2设函数F:C×C×Rn→R为次线性的,称(f,g)在u∈X0处是拟Fε-I类凸的,若对∀x∈X0,∀ε>0,εi>0及一些λi∈Ω有:
f(x)-f(u)≤0⟹F(x,u,ξ)+ε≤0
∀ξ∈∂f(u)
(3)
∀η∈∂g(u,ui)
(4)
若(f,g)在X0中的任意一点都是拟Fε-I类凸的,则称(f,g)在X0上是拟Fε-I类凸的.若当x≠u时,(3)式中的第二个不等式是严格的,则称(f,g)在u∈X0处或者在X0上是严格拟Fε-I类凸的.
定义3设函数F:C×C×Rn→R为次线性的,称(f,g)在u∈X0处是伪Fε-I类凸的,若对∀x∈X0,∀ε>0,εi>0及一些λi∈Ω有:
F(x,u,ξ)+ε≥0⟹f(x)-f(u)≥0
∀ξ∈∂f(u)
(5)
∀η∈∂g(u,ui)
(6)
若(f,g)在X0中的任意一点都是伪Fε-I类凸的,则称(f,g)在X0上是伪Fε-I类凸的.若当x≠u时,(6)式中的第二个不等式是严格的,则称(f,g)是严格伪Fε-I类凸的.
定义4设函数F:C×C×Rn→R为次线性的,称(f,g)在u∈X0处是伪拟Fε-I类凸的,若对∀x∈X0,∀ε>0,εi>0及一些λi∈Ω有:
F(x,u,ξ)+ε≥0⟹f(x)-f(u)≥0
∀ξ∈∂f(u)
(7)
∀η∈∂g(u,ui)
(8)
若(f,g)在X0中的任意一点都是伪拟Fε-I类凸的,则称(f,g)在X0上是伪拟Fε-I类凸的.若当x≠u时,(7)式中的第二个不等式是严格的,则称(f,g)在u∈X0处或X0上是严格伪拟Fε-I类凸的.
定义5设函数F:C×C×Rn→R为次线性的,称(f,g)在u∈X0处是拟伪Fε-I类凸的,若对∀x∈X0,∀ε>0,εi>0及一些λi∈Ω有:
f(x)-f(u)≤0⟹F(x,u,ξ)+ε≤0
∀ξ∈∂f(u)
(9)
∀η∈∂g(u,ui)
(10)
若(f,g)在X0中的任意一点都是拟伪Fε-I类凸的,则称(f,g)在X0上是拟伪Fε-I类凸的.若当x≠u时,(10)式中的第二个不等式是严格的,则称(f,g)在u∈X0处或X0上是严格拟伪Fε-I类凸的.
1 最优性条件
∀ξ∈∂f(x0)
(11)
又由题设②中函数的凸性可知:
∀η∈∂g(x0,ui)
由函数F的次线性性质可得:
由此可得:
∀η∈∂g(x0,ui)
(12)
将(11)式与(12)式相加,并由函数F的次线性性质可得:
∀ξ∈∂f(x0),∀η∈∂g(x0,ui)
(13)
当i∈I(x0)时,g(x0,ui)=0;当i∈ΔI(x0)时,由题设①可知λi=0,从而有:
结合(13)式可知
∀ξ∈∂f(x0),∀η∈∂g(x0,ui)
但根据题设可知
∃ξ′∈∂f(x0),η′∈∂g(x0,ui)使得
这是一个矛盾!所以x0为规划(SIP)的最优解.
∀ξ∈∂f(x0)
(14)
∀η∈∂g(x0,ui)
当i∈ΔI(x0)时,由题设①可知λi=0从而有
∀η∈∂g(x0,ui)
所以有
∀η∈∂g(x0,ui)
(15)
将(14)式与(15)式相加,并由函数F的次线性性质可得
∀ξ∈∂f(x0),∀η∈∂g(x0,ui)
由此可得
∀ξ∈∂f(x0),∀η∈∂g(x0,ui)
这与题设矛盾,所以x0为规划(SIP)的最优解.
类似可以证明下列定理.
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[6] 孙永忠,开龙非.滑广义F-凸多目标半无限规划的最优性条件[J].工程数学学报,1996,13(1):117-121.
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