Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 4. Előadás

Hasonló dokumentumok
4. Előadás: Erős dualitás

11. Előadás. 1. Lineáris egyenlőség feltételek melletti minimalizálás

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 14. Előadás

Nemkonvex kvadratikus egyenlőtlenségrendszerek pontos dualitással

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Boros Zoltán február

A lineáris programozás alapjai

Optimalizálási eljárások GYAKORLAT, MSc hallgatók számára. Analízis R d -ben

10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai

Nemlineáris programozás: algoritmusok

4. Előadás. A legkisebb négyzetek problémája a következő optimalizálási alapfeladat: Minimalizáljuk

A szimplex algoritmus

Szemidenit optimalizálás és az S-lemma

Optimalizálási eljárások MSc hallgatók számára Előadás

Nemlineáris programozás 2.

Matematika III előadás

VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok

3. Lineáris differenciálegyenletek

Explicit hibabecslés Maxwell-egyenletek numerikus megoldásához

1/1. Házi feladat. 1. Legyen p és q igaz vagy hamis matematikai kifejezés. Mutassuk meg, hogy

Lineáris programozás belsőpontos

10. előadás. Konvex halmazok

f(x) vagy f(x) a (x x 0 )-t használjuk. lim melyekre Mivel itt ɛ > 0 tetszőlegesen kicsi, így a a = 0, a = a, ami ellentmondás, bizonyítva

Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Matematika III előadás

Fraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk

Alapfogalmak, valós számok Sorozatok, határérték Függvények határértéke, folytonosság A differenciálszámítás Függvénydiszkusszió Otthoni munka

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

Haladó lineáris algebra

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

Diszkrét matematika 2.

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

A legjobb közeĺıtés itt most azt jelentette, hogy a lineáris

17. előadás: Vektorok a térben

Geometria 1 normál szint

Határozatlan integrál

Paraméteres és összetett egyenlôtlenségek

DR. NAGY TAMÁS. egyetemi docens. Miskolci Egyetem Alkalmazott Matematikai Tanszék

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak

Egészrészes feladatok

Molnár Bence. 1.Tétel: Intervallumon értelmezett folytonos függvény értékkészlete intervallum. 0,ami ellentmondás uis. f (x n ) f (y n ) ε > 0

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

GPK M1 (BME) Interpoláció / 16

2012. október 2 és 4. Dr. Vincze Szilvia

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 7. Előadás Párosítási tételek Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Kovácsházi Anna

Az Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny tanévi második fordulójának feladatmegoldásai. x 2 sin x cos (2x) < 1 x.

Numerikus módszerek 1.

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

A L Hospital-szabály, elaszticitás, monotonitás, konvexitás

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

1.7. Elsőrendű lineáris differenciálegyenlet-rendszerek

Matematika (mesterképzés)

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

Opkut deníciók és tételek

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

MATEMATIKA 2. dolgozat megoldása (A csoport)

"Flat" rendszerek. definíciók, példák, alkalmazások

Diszkrét matematika I.

Az impulzusnyomatékok általános elmélete

Mátrixok 2017 Mátrixok

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

Metrikus terek, többváltozós függvények

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 13. Előadás

10. Előadás P[M E ] = H

Numerikus módszerek 1.

Paraméteres és összetett egyenlôtlenségek

Konjugált gradiens módszer

Konvex optimalizálás feladatok

Feladatok megoldásokkal az első gyakorlathoz (differencia- és differenciálhányados fogalma, geometriai és fizikai jelentése) (x 1)(x + 1) x 1

Az ellipszoid algoritmus

Kétváltozós függvények differenciálszámítása

Függvények alkalmazása feladatokban. nemethj

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. 3. Előadás

Vektorterek. Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az. szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a. vektortér fogalma.

Oktatási Hivatal. 1 pont. A feltételek alapján felírhatók az. összevonás után az. 1 pont

8. előadás. Kúpszeletek

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Matematika. 4. konzultáció: Kétváltozós függvények szélsőértéke. Parciális függvény, parciális derivált

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

A fontosabb definíciók

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése

Differenciálszámítás. 8. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Differenciálszámítás p. 1/1

Optimalizálási eljárások/operációkutatás MSc hallgatók számára

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

út hosszát. Ha a két várost nem köti össze út, akkor legyen c ij = W, ahol W már az előzőekben is alkalmazott megfelelően nagy szám.

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

Diszkrét matematika 2.

Átírás:

Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára 4. Előadás Előadó: Hajnal Péter Jegyzetelő: Szarvák Gábor 2012. február 28. Emlékeztető. A primál feladat optimális értékét p -gal, a feladat optimális értékét d -gal jelöljük d, p R {, }). Igaz a következő Gyenge-dualitás tétel): d p. 1. Erős dualitás Az erős dualitás tétel azt mondja ki, hogy d = p bizonyos feltételek mellett. A bizonyos feltételekre sokféle lehetőség van. Egész iparág alakult ilyenek kifejlesztésére. Mi csak egy lehetőséget ismeretünk. 1. Tétel Slater-tétel). Adott a következő optimalizális probléma: Tegyük fel, hogy Minimalizáljuk cx),-et Feltéve, hogy f i x) 0 i = 1,..., k g i x) = 0 i = 1,...l 1) A probléma konvex. Tehát c és f i konvex függvény, g i pedig affin függvény. Ez azt jelenti, hogy a g i x) = 0 i = 1,..., l) feltételek a következő alakban írhatók: Ax b = 0, ahol A R l n és b R l. S) Létezik olyan s D, amelyre f i s) < 0 i = 1,...,k) és g i s) = 0 i = 1,..., l). Speciálisan s L. Továbbá s int D = {x i : r > 0 Bx, r) D}, D belső pontjainak halmaza, ahol Bx, r) az x középpontú r sugarú gömb. Ekkor erős dualitás van, azaz d = p. Megjegyzés. S)-et Slater feltételnek nevezzük. Az S)-beli feltételt kielégítő s pontokat Slater-pontoknak nevezzük. 1) és S) gyengíthetők. A tétel állítása igaz marad az alábbi gyengített) feltételek mellett: 1) 0 f i x) < 0, ha f i nem affin, továbbá f i s) 0, ha affin. S) 0 s relint D = D belső pontjai D affin burkában int D relint D). Az alábbiakban a bizonyítást írjuk le egy fontos feltevés mellett: A teljes sorrangú. A feltevés nélkül a bizonyítás megmaradna, csupán néhány technikai bonyodalommal lenne hosszadalmasabb. 4-1

Bizonyítás. Észrevétel 1. S)-ből következik, hogy L amiből p <. Továbbá a gyenge dualitásból következik az erős dualitás, ha p =. Így feltehető, hogy p >. Összegezve p R! Legyen E = {ϕ 1, ϕ 2,...,ϕ k, γ 1, γ 2,...,γ l, τ) R k R p R : x D, hogy F = {0, 0,..., 0, τ) R k R l R : τ < p }. Észrevétel 2. E, F konvexek Észrevétel 3. E zárt a ϕ i és τ koordináták növelésére. 2. Lemma. E F =. ϕ i f i x) i = 1,...,k γ i = g i x) i = 1,..., l τ cx)}, Bizonyítás. Lemmáé) Indirekt úton fogjuk bizonyítani. Tegyük fel, hogy v E F, azaz v E és v F. v F azt jelenti, hogy v = 0,...,0, τ), ahol τ < p. v E azt jelenti, hogy van olyan x D, amelyre f i x) 0, g i x) = 0, továbbá τ cx). Az első kettő feltételből kapjuk, hogy cx) p, amiből τ p. Ellentmondás. 3. Tétel Konvex halmazok szeperációs tétele Farkas lemma). K, L konvex és K L = akkor létezik H hipersík, amely elválasztja a két halmazt. Azaz úgy osztja fel a teret H és H zárt félsíkokra, hogy H K és H L. Ebből a tételből és a 2. Lemmából adódik, hogy létezik n = λ 1, λ 2,...,λ k, µ 1,...,µ 2, ν) n R k+l+1 = R k R l R) nem-nulla vektor és α valós szám, hogy a H n,α = {x R k+l+1, n T x = α} hipersík két félterére: H n,k = {x Rk+l+1 : n T x α} E, H n,k = {x Rk+l+1 : n T x α} F. A 3. Észrevételből tudjuk, hogy az első k és az utolsó koordináta növelésével E-ben és így H -ben is maradunk. Ebből λ 0 és ν 0. Észrevétel 4. 0, 0, p ǫ) F, amiből 0, 0, p ǫ) H, azaz νp ǫ) α. Mivel ǫ > 0 tetszőleges, ǫ ց 0 esetén kapjuk, hogy νp α. Észrevétel 5. x D esetén fx), gx), cx)) E, továbbá H ). Kaptuk, hogy minden x D esetén: λ i f i x) + µ i g i x) + νcx) α. 4-2

A bizonyítás befejezése két eset vizsgálatára bomlik. 1. eset: ν 0 ν > 0). Ekkor minden x D-re Adódik L ν, µ ) i ν, x = λ i ν f ix) + µ i ν g ix) + cx) α ν. ĉ ν, µ ) i α ν ν p. ) k ν egyenlőtlenségből adódik, hogy d L λ i a duális optimalizálási feladat lehetséges megoldásai. Ebből és az előző ) p. A gyenge dualitással összevetve, kapjuk az erős dualitást. 2. eset: ν = 0., µ i ν ν Ekkor k λ if i x) + l µ ig i x) α νp = 0 minden x D esetén. Írjuk fel az egyenlőtlenséget x = s pontra, ahol s egy Slater-pont. λ i f i s) + µ i g i s) 0, ahol λ i 0, f i s) < 0 és g i s) = 0. Ekkor minden i-re λ i -nek nullának kell, hogy legyen. Kiinduló egyenlőtlenségünk újra egyszerűsödik: µ i g i x) 0, ami átírva µ T Ax b) 0 minden x D-re. Legyen x = s + δ, ahol δ R k+l+1 és δ < r 0, ahol r 0 olyan kicsi, hogy Bs, r 0 ) D. µ T As + δ) b) = µ T As + Aδ b) = µ T b + Aδ b) = µ T Aδ = µ T A) i δ i 0. Ez teljesül δ-ra is, amiből µ T A = 0. Kezdeti feltételünk A teljes sorrangú) miatt µ = 0. Így n = λ, µ, ν) = 0, ami ellentmondás. 2. Lazaság slackness) Jelölés. Legyen x L. Azt mondjuk, hogy x-ben az i-edik egyenlőtlenség feltétel laza, ha f i x) < 0. Legyen x primál optimális hely és λ, µ ) duál optimális hely. Speciálisan λ 0. A gyenge duálitás bizonyítását összefoglaljuk. Legyen Lλ, µ, x) = cx) λ T fx) + µ T gx). Ekkor d =ĉλ, µ ) = inf Lλ, µ, x) = inf x D cx) + λ T fx) + µ T gx)) cx ) + λ T fx ) + µ T gx ) cx ) = p. Amennyiben erős dualitás van, akkor végig egyenlőség teljesül. 4-3

Definíció. Legyen x 0 primál lehetséges megoldás, azaz f i x 0 ) 0, g i x 0 ) = 0. Legyen λ 0, µ 0 ) duál lehetséges megoldás, azaz λ 0 ) i 0. Ezen megoldáspár rendelkezik a komplemetáris lazasági tulajdonsággal, ha i) f i x 0 ) < 0, akkor λ 0 ) i = 0. ii) λ 0 ) i > 0, akkor f i x 0 ) = 0. Észrevétel. Az első egyenlőtlenségben akkor és csak akkor van egyenlőség, ha x és λ, µ ) komplementárisan laza tulajdonságú. Észrevétel. Ha a második egyenlőtlenség egyenlőség, akkor cx)+λ T fx)+µ T gx) függvényeknek x egy optimális helye. Tegyük fel, hogy c és f i függvények differenciálhatók. Ekkor cx ) + λ T fx ) + µ T gx ) = 0. Abból, hogy c, f i konvexek és g i affin következik, hogy cx) + λ T fx) + µ T gx) is konvex λ 0). Ekkor a fenti feltétel szükséges és elégséges is a második egyenlőtlenség egyenlőségként való teljesüléséhez. 3. Karash Kuhn Tucher-tétel A tétel Karash MSc tézise volt a 30-as években. Később Kuhn és Tucker is felfedezik a tételt és ők tették ismertté az 50-es években. Összefoglalva a fentieket: Tegyük fel, hogy c, f i differenciálhatóak, x primál optimum, és λ, µ ), duál optimum. Továbbá tegyük fel, hogy erős dualitás van. Karash Kuhn Tucker-feltételek x, λ, µ -ra a következők: KKT1) f i x ) 0 és g i x ) = 0, azaz x L. KKT2) λ i 0, azaz λ, µ ) duál lehetséges megoldás. KKT3) x és λ, µ ) komplementárisan laza tulajdonságú. KKT4) c)x ) + T fx ) + µ gx ) = 0. 4. Tétel KKT tétel). Tegyük fel, hogy g i affin függvény, c, f i konvex és differenciálható függvények. Akkor és csak akkor van erős dualitás, ha van olyan x 0 és λ 0, µ 0 ), amelyek teljesítik a KKT1), KKT2), KKT3), KKT4) feltételeket. Sőt, ha van ilyen x 0, λ 0, µ 0 ), akkor ezek primál és duál optimum helyek. Bizonyítás. A szükségességet láttuk korábban. Az elégséghez ĉλ 0, µ 0 ) = infcx)+λ T 0 fx)+µt 0 gx)) = cx 0 )+λ T 0 fx 0)+µ T 0 gx) = cx 0 ). KKT4) KKT3) Hiszen KKT4 a differenciálhatósági és konvexitási feltétel miatt szükséges és elegendő feltétele annak, hogy x 0 optimum hely legyen. Ezekután d KKT2) ĉλ 0, µ 0 ) = cx 0 ) p KKT1) gyenge dualitás Az egyenlőtlenség láncból kiolvasható, hogy végig egyenlőség teljesül, azaz erős dualitás van, x 0 primál optimál hely és λ 0, µ 0 ) duál optimál hely. 4-4 d.

Példa. Minimalizáljuk 1 2 xt Px + q T x + r-et Feltéve, hogy Ax = b, ahol P S+ n. cx) konvex P S+) n és differenciálható, azaz KKT tétel alkalmazható. Olyan x 0, µ 0 értékeket kell keresnünk, amleyek mind a négy Karush Kuhn-Tucker-feltételt teljesítik: KKT1): Ax 0 = b. KKT2):. KKT3):. KKT4): cx 0 ) + µ T 0 Ax b) x=x0 = 0, azaz Px 0 + q + A T µ 0 = 0. A keresett x 0, µ 0 -k tulajdonságai összefoglalva: Pn n A T n k A k n 0 ) ) x0 = µ 0 q b Ezen egyenletrendszer megoldhatóságának diszkussziója, illetve megoldhatóság esetén a megoldás megkeresése egyszerű lineáris algebrai feladat. ). 4-5