RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Известия Иркутского государственного университета. Серия «Математика» // Архив

Известия Иркутского государственного университета. Серия Математика, 2014, том 10, страницы 13–26 (Mi iigum206)

Метод отсечений с обновлением аппроксимирующих множеств и его комбинирование с другими алгоритмами

И. Я. Заботин, Р. С. Яруллин

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Аннотация: Для задачи условной минимизации предлагается метод, относящийся к классу методов отсечений, в котором используется аппроксимация надграфика целевой функции. В методах указанного класса на каждом шаге для построения итерационной точки либо область ограничений, либо надграфик целевой функции погружаются в аппроксимирующие их многогранные множества. Каждое погружающее множество строится путем отсечения от предыдущего одной или несколькими плоскостями некоторого подмножества, содержащего текущую итерационную точку. Методы отсечений труднореализуемы на практике, поскольку в них от итерации к итерации растет количество отсекающих плоскостей, которые формируют аппроксимирующие множества. Предлагаемый метод характерен тем, что позволяет периодически применять процедуры обновления аппроксимирующих множеств, заключающиеся в отбрасывании любых построенных в процессе минимизации отсекающих плоскостей. Эти процедуры основаны на введенном в работе критерии оценки качества аппроксимации надграфика целевой функции погружающими множествами. Кроме того, метод допускает его комбинирование с любыми другими известными или новыми релаксационными алгоритмами, предоставляет возможность использования параллельных вычислений при построении итерационных точек, а также позволяет в случае сильной выпуклости оценивать близость каждой итерационной точки к оптимальной. Обосновывается сходимость метода. Обсуждаются способы задания управляющих параметров метода.

Ключевые слова: аппроксимирующее множество, отсекающая гиперплоскость, оценки точности решения, последовательность приближений, сходимость, условная минимизация, надграфик.

УДК: 519.853



© МИАН, 2024