1. 引言
众所周知,许多重要的实际问题,如通信网络、产品设计、统计与财务等数学模型可以表示为如下概率约束优化问题。
min
x
∈
X
f
(
x
)
s
.
t
.
Pr
{
c
(
x
,
ξ
)
≤
0
}
≥
1
−
α
,(SCCP)
其中x是d维的决策随机向量,
ξ
是支撑
Ξ
⊂
ℜ
k
上的k维随机向量,并且
X
⊂
ℜ
d
,
f
:
ℜ
d
→
R
,
c
:
ℜ
d
×
Ξ
→
R
,
α
∈
(
0
,
1
)
。
Ω
表示问题(SCCP)的可行集。在问题(SCCP)中,要求约束被满足的概率至少为
1
−
α
。
为了简便记法,将问题(SCCP)改写成如下形式:
min
x
∈
X
f
(
x
)
s
.
t
.
E
[
1
(
0
,
+
∞
)
(
c
(
x
,
ξ
)
)
]
≤
α
(P)
其中,
1
(
0
,
+
∞
)
(
z
)
=
{
1
,
z
∈
(
0
,
+
∞
)
0
,
z
∉
(
0
,
+
∞
)
。
由于问题(P)通常是非凸和非光滑的
[1]
,解决这类问题一般比较困难,一种有效的方法就是寻找特征函数的近似函数
[2]
,具有代表性的近似函数有:二次近似
[3]
,D.C.近似
[4]
,和光滑近似
[5]
等。本文构造了一个特征函数的光滑D.C.近似函数,并建立了问题 (P)的等价近似问题。
2. 光滑函数 φ ( z , t )
当
t
>
0
时,考虑函数:
φ
1
(
z
,
t
)
=
ln
(
1
+
e
1
t
z
)
和
φ
2
(
z
,
t
)
=
ln
(
1
+
e
1
t
z
−
1
)
,
定义函数:
φ
(
z
,
t
)
=
φ
1
(
z
,
t
)
−
φ
2
(
z
,
t
)
=
ln
(
1
+
e
1
t
z
)
−
ln
(
1
+
e
1
t
z
−
1
)
.
从
图1
和
图2
可以看出,当t足够小时,
φ
(
z
,
t
)
是特征函数
1
(
0
,
+
∞
)
(
z
)
的一个光滑近似。
Figure 1
Figure 1. Characteristic function 1 ( 0,+∞ ) ( z )--图1. 特征函数 1 ( 0,+∞ ) ( z )--
Figure 2
Figure 2. Function φ( z,t ) (t = 0.1, t = 0.01, t = 0.001)--图2. 函数 φ( z,t ) (t = 0.1, t = 0.01, t = 0.001)--
下述命题刻画了函数
φ
(
z
,
t
)
的性质。
命题1 对于
t
>
0
函数
φ
(
z
,
t
)
具有以下性质:
φ
(
z
,
t
)
是关于z的D.C.函数。
φ
(
z
,
t
)
在定义域内单调递增。
当
z
>
0
时,
φ
(
z
,
t
)
在t中是单调递减的,当
z
<
0
时,
φ
(
z
,
t
)
在t中是单调递增的。
φ
(
z
,
t
)
是关于z的无穷阶连续可微的。
证明 (1) 很容易证明
φ
1
(
z
,
t
)
和
φ
2
(
z
,
t
)
是x中的凸函数。
函数
φ
1
(
z
,
t
)
关于z的一阶导为:
∂
∂
z
φ
1
(
z
,
t
)
=
e
z
t
t
(
1
+
e
z
t
)
φ
1
(
z
,
t
)
关于z的二阶导为:
∂
2
∂
z
2
φ
1
(
z
,
t
)
=
∂
∂
z
(
e
z
t
t
(
1
+
e
z
t
)
)
=
e
z
t
t
2
(
1
+
e
z
t
)
2
≥
0
当
t
>
0
,分子
e
z
t
是正的且分母
t
2
(
1
+
e
z
t
)
2
也为正,因此
∂
2
∂
z
2
φ
1
(
z
,
t
)
总是非负的,
φ
1
(
z
,
t
)
是z中的凸函数。类似的
φ
2
(
z
,
t
)
也是z中的凸函数。显然
φ
(
z
,
t
)
是关于z的D.C.函数。
(2) 函数
φ
(
z
,
t
)
关于z的微分函数。
∂
∂
z
φ
(
z
,
t
)
=
e
z
t
t
(
1
+
e
z
t
)
−
e
z
t
−
1
t
(
1
+
e
z
t
−
1
)
=
e
z
t
−
e
z
t
−
1
t
(
1
+
e
z
t
)
(
1
+
e
z
t
−
1
)
≥
0
由于
e
z
t
是递增的,所以
e
z
t
−
e
z
t
−
1
>
0
,同时分母
t
(
1
+
e
z
t
)
(
1
+
e
z
t
−
1
)
也大于0,
∂
∂
z
φ
(
z
,
t
)
大于0,
φ
(
z
,
t
)
在定义域内单调递增。
(3) 关于t的微分函数
φ
(
z
,
t
)
,有
∂
∂
t
φ
(
z
,
t
)
=
z
(
e
z
t
−
1
−
e
z
t
)
t
2
(
1
+
e
z
t
)
(
1
+
e
z
t
−
1
)
由于
e
z
t
单调递减,
e
z
t
−
1
−
e
z
t
总是小于0,分母
t
2
(
1
+
e
z
t
)
(
1
+
e
z
t
−
1
)
恒大于0。当
z
>
0
时,
∂
∂
t
φ
(
z
,
t
)
<
0
,
φ
(
z
,
t
)
在t中是单调递减的,当
z
<
0
时,
∂
∂
t
φ
(
z
,
t
)
>
0
,
φ
(
z
,
t
)
在t中是单调递增的。
(4) 我们知道
e
1
t
z
是关于z的无穷阶连续可微的,因此
ln
(
z
)
也是关于z的无穷阶连续可微的,故
φ
1
(
z
,
t
)
是关于z的无穷阶连续可微的。类似的,
φ
2
(
z
,
t
)
也是关于z的无穷阶连续可微函数。
φ
(
z
,
t
)
是关于z的无穷阶连续可微的。
定理1 对于
t
>
0
时,对任意
z
∈
R
,
φ
(
z
,
t
)
∈
(
0
,
1
)
,且当对任意
z
∈
R
\
{
0
}
,
lim
t
→
0
φ
(
z
,
t
)
=
1
(
0
,
+
∞
)
(
z
)
。
证明 对
∀
z
∈
R
,
φ
(
z
,
t
)
=
ln
(
1
+
e
1
t
z
)
−
ln
(
1
+
e
1
t
z
−
1
)
=
ln
(
1
+
e
1
t
z
1
+
e
1
t
z
−
1
)
由命题1(2)可知,
φ
(
z
,
t
)
在定义域内单调递增。
当
z
→
+
∞
时,
lim
z
→
+
∞
φ
(
z
,
t
)
=
lim
z
→
+
∞
ln
(
1
+
e
1
t
z
1
+
e
1
t
z
−
1
)
=
lim
z
→
+
∞
ln
(
1
t
e
1
t
z
1
t
e
1
t
z
−
1
)
=
lim
z
→
+
∞
ln
(
e
)
=
1
故
max
φ
(
z
,
t
)
<
1
。
当
z
→
−
∞
时,
lim
z
→
+
∞
φ
(
z
,
t
)
=
lim
z
→
−
∞
ln
(
1
+
e
1
t
z
1
+
e
1
t
z
−
1
)
=
0
故
min
φ
(
z
,
t
)
>
0
。
因此,对任意
z
∈
R
,
φ
(
z
,
t
)
∈
(
0
,
1
)
。
对
∀
z
∈
R
\
{
0
}
,当
z
>
0
时,
lim
t
→
0
ln
(
1
+
e
1
t
z
1
+
e
1
t
z
−
1
)
=
lim
t
→
0
ln
(
1
t
e
1
t
z
1
t
e
1
t
z
−
1
)
=
lim
t
→
0
ln
(
e
)
=
1
当
z
<
0
时,
lim
t
→
0
ln
(
1
+
e
1
t
z
1
+
e
1
t
z
−
1
)
=
0
因此,
lim
t
→
0
φ
(
z
,
t
)
=
1
(
0
,
+
∞
)
(
z
)
,
∀
z
∈
R
\
{
0
}
。
3. 问题(P)的光滑近
令
Ψ
1
(
x
,
t
)
=
E
[
φ
1
(
c
(
x
,
ξ
)
,
t
)
]
,
Ψ
2
(
x
,
t
)
=
E
[
φ
2
(
c
(
x
,
ξ
)
,
t
)
]
φ
(
x
,
t
)
=
Ψ
1
(
x
,
t
)
−
Ψ
2
(
x
,
t
)
p
^
(
x
)
=
lim
t
→
0
E
[
φ
(
c
(
x
,
ξ
)
,
t
)
]
考虑如下问题
min
x
∈
X
f
(
x
)
s
.
t
.
p
^
(
x
)
≤
α
(
P
^
)
为了证明问题(
P
^
)和问题(P)的等价性,给出如下假设。
假设1 集合
X
⊂
ℝ
d
是凸紧集,
ξ
的支撑集
Ξ
包含于
ℝ
d
且是闭集,
∀
ξ
∈
Ξ
,
f
(
x
)
,
c
(
x
,
ξ
)
,关于
∀
x
∈
O
都是连续可微且是凸的,其中O是一个有界开集,且
X
⊂
O
。
假设2 函数
c
(
x
,
ξ
)
是Carathoédory函数,即:对于每一个
X
⊂
ℝ
d
,
c
(
x
,
⋅
)
都是可测的,且
c
(
x
,
⋅
)
对于几乎每一个
ξ
∈
Ξ
都是连续的。
假设3
∀
x
¯
∈
X
,集合
{
ξ
∈
Ξ
:
c
(
x
,
ξ
)
=
0
}
的概率测度为0,即
c
(
x
,
ξ
)
≠
0
。
下述问题描述了问题(
P
^
)和问题(P)的等价性。
定理2 假设1~假设3均成立,则对任意的t趋于0,问题(
P
^
)和问题(P)是等价的。
证明 由假设1~假设3和定理1可知,
z
>
0
时,
lim
t
→
0
φ
(
z
,
t
)
=
1
;当
z
<
0
时,
lim
t
→
0
φ
(
z
,
t
)
=
0
。
令
z
=
c
(
x
,
ξ
)
,可得
lim
t
→
0
E
[
φ
(
c
(
x
,
ξ
)
,
t
)
]
=
lim
t
→
0
∫
Ω
φ
(
c
(
x
,
ξ
)
,
t
)
d
P
(
ξ
)
=
∫
Ω
lim
t
→
0
φ
(
c
(
x
,
ξ
)
,
t
)
d
P
(
ξ
)
=
∫
Ω
1
(
0
,
+
∞
)
c
(
x
,
ξ
)
d
P
(
ξ
)
=
E
[
1
(
0
,
+
∞
)
c
(
x
,
ξ
)
]
即
p
^
(
x
)
=
E
[
1
(
0
,
+
∞
)
c
(
x
,
ξ
)
]
。
因此问题(
P
^
)和问题(P)等价。