Thạc Sĩ Về Định Lý Dubovitstkii-milyutin Và Điều Kiện Tối Ưu

MỞ ĐẦU​


Lý thuyết các điều kiện tối ưu đóng một vai trò quan trọng trong lý thuyết tối ưu hóa. Năm 1965, A. Ya. Dubovitskii và A. A. Milyutin [1] đã đưa ra lý thuyết các điều kiện cần tối ưu dưới ngôn ngữ giải tích hàm và cho ta phương pháp giải tích hàm hiệu quả để nghiên cứu các bài toán tối ưu và điều khiển. Công trình nổi tiếng của Dubovitskii-Milyutin [1] đánh dấu một bước phát triển quan trọng của lý thuyết tối ưu hóa.

I. Lasiecka [4] đã tổng quát hóa các kết quả của Dubovitskii-Milyutin trên cơ sở chứng minh một mở rộng của định lý tách. Chú ý rằng các điều kiện tối ưu của định lý Dubovitskii-Milyutin dựa trên việc tách một nón chấp nhận được và một nón tiếp tuyến, trong đó nón chấp nhận được là xấp xỉ nón của tập ràng buộc bất đẳng thức và tập mức của hàm mục tiêu. Còn kết quả của Lasiecka [4] lại dựa trên tách một nón trong và một nón ngoài.

Sử dụng định lý Dubovitskii-Milyutin, Đ. V. Lưu và N. M. Hùng [5] đã thiết lập một định lý luân hồi kiểu Tucker cho hệ bao gồm các bất đẳng thức, đẳng thức và một bao hàm thức. Từ đó Lưu-Hùng [5] đã chứng minh các điều kiện cần Kuhn-Tucker với các nhân tử Lagrange dương ứng với các thành phần của hàm mục tiêu cho nghiệm hữu hiệu của bài toán tối ưu đa mục tiêu với các ràng buộc bất đẳng thức, đẳng thức và ràng buộc tập trong không gian định chuẩn.

Luận văn trình bày các định lý Dubovitskii-Milyutin, các mở rộng của chúng và ứng dụng để dẫn các điều kiện cần Kuhn-Tucker cho nghiệm hữu hiệu của bài toán tối ưu đa mục tiêu với các ràng buộc bất đẳng thức, đẳng thức và ràng buộc tập trong không gian định chuẩn.


Đề tài: Về Định Lí Dubovitstkii-milyutin Và Điều Kiện Tối Ưu


Luận văn bao gồm phần mở đầu, ba chương, kết luận và danh mục các tài liệu tham khảo.

Chương 1 trình bày các định lý của Dubovitskii-Milyutin về điều kiện tối ưu tổng quát và một số kết quả có liên quan.

Chương 2 trình bày các kết quả của Lasiecka [4] về các tổng quát hóa các điều kiện tối ưu của Dubovitskii-Milyutin trên cơ sở chứng minh một định lý tách cho một nón trong và một nón ngoài không tương giao.

Chương 3 trình bày một ứng dụng của định lý Dubovitskii-Milyutin để thiết lập một định lý luân hồi kiểu Tucker cho hệ các bất đẳng thức, đẳng thức, bao hàm thức và dẫn các điều kiện cần cho nghiệm hữu hiệu của bài toán tối ưu đa mục tiêu với các ràng buộc bất đẳng thức, đẳng thức và ràng buộc tập. Chú ý rằng các nhân tử Lagrange ứng với tất cả các thành phần hàm mục tiêu ở đây là dương.

Cuối cùng tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy giáo PGS. TS. Đỗ

Văn Lưu, người đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ tôi hoàn thành bản luận văn này.

Tôi xin chân thành cảm ơn Ban chủ nhiệm khoa Toán trường Đại học sư phạm-Đại học Thái Nguyên cùng các thầy giáo cô giáo đã tham gia giảng dạy khóa học, xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè đồng nghiệp và các thành viên trong lớp Cao học Toán K14 đã luôn quan tâm, động viên, giúp đỡ tôi trong suốt thời gian học tập và quá trình làm luận văn.