Аналитическое выражение двойственной оценки для задачи размещения точек в шаре

Получено аналитическое выражение для двойственной оценки оптимального значения целевой функции квадратичной постановки задачи размещения точек в шаре. Этот результат справедлив также для оценки, получаемой в результате применения к данной постановке задачи SDP-релаксации. Отримано аналітичний вираз...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Теорія оптимальних рішень
Date:2014
Main Authors: Березовский, О.А., Шулинок, Г.А.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2014
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/111506
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Аналитическое выражение двойственной оценки для задачи размещения точек в шаре / О.А. Березовский, Г.А. Шулинок // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2014. — № 2014. — С. 24-31. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-111506
record_format dspace
spelling Березовский, О.А.
Шулинок, Г.А.
2017-01-10T14:55:02Z
2017-01-10T14:55:02Z
2014
Аналитическое выражение двойственной оценки для задачи размещения точек в шаре / О.А. Березовский, Г.А. Шулинок // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2014. — № 2014. — С. 24-31. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.
XXXX-0013
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/111506
519.8
Получено аналитическое выражение для двойственной оценки оптимального значения целевой функции квадратичной постановки задачи размещения точек в шаре. Этот результат справедлив также для оценки, получаемой в результате применения к данной постановке задачи SDP-релаксации.
Отримано аналітичний вираз для двоїстої оцінки оптимального значення цільової функції квадратичної постановки задачі розміщення точок у кулі. Цей результат справедливий також для оцінки, що отримується в результаті застосування до даної постановки задачі SDP-релаксації.
We obtain the analytical expression for the dual bound of the optimal value for the quadratic formulation of the point-packing problem in the ball. This result is valid also for the bounds, obtained by invoking SDP-relaxation to this formulation of the problem.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Теорія оптимальних рішень
Аналитическое выражение двойственной оценки для задачи размещения точек в шаре
Аналітичний вираз двоїстої оцінки для задачі розміщення точок у кулі
Analytical expression of the dual bound for the point-packing problem in the ball
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Аналитическое выражение двойственной оценки для задачи размещения точек в шаре
spellingShingle Аналитическое выражение двойственной оценки для задачи размещения точек в шаре
Березовский, О.А.
Шулинок, Г.А.
title_short Аналитическое выражение двойственной оценки для задачи размещения точек в шаре
title_full Аналитическое выражение двойственной оценки для задачи размещения точек в шаре
title_fullStr Аналитическое выражение двойственной оценки для задачи размещения точек в шаре
title_full_unstemmed Аналитическое выражение двойственной оценки для задачи размещения точек в шаре
title_sort аналитическое выражение двойственной оценки для задачи размещения точек в шаре
author Березовский, О.А.
Шулинок, Г.А.
author_facet Березовский, О.А.
Шулинок, Г.А.
publishDate 2014
language Russian
container_title Теорія оптимальних рішень
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Аналітичний вираз двоїстої оцінки для задачі розміщення точок у кулі
Analytical expression of the dual bound for the point-packing problem in the ball
description Получено аналитическое выражение для двойственной оценки оптимального значения целевой функции квадратичной постановки задачи размещения точек в шаре. Этот результат справедлив также для оценки, получаемой в результате применения к данной постановке задачи SDP-релаксации. Отримано аналітичний вираз для двоїстої оцінки оптимального значення цільової функції квадратичної постановки задачі розміщення точок у кулі. Цей результат справедливий також для оцінки, що отримується в результаті застосування до даної постановки задачі SDP-релаксації. We obtain the analytical expression for the dual bound of the optimal value for the quadratic formulation of the point-packing problem in the ball. This result is valid also for the bounds, obtained by invoking SDP-relaxation to this formulation of the problem.
issn XXXX-0013
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/111506
citation_txt Аналитическое выражение двойственной оценки для задачи размещения точек в шаре / О.А. Березовский, Г.А. Шулинок // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2014. — № 2014. — С. 24-31. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT berezovskiioa analitičeskoevyraženiedvoistvennoiocenkidlâzadačirazmeŝeniâtočekvšare
AT šulinokga analitičeskoevyraženiedvoistvennoiocenkidlâzadačirazmeŝeniâtočekvšare
AT berezovskiioa analítičniivirazdvoístoíocínkidlâzadačírozmíŝennâtočokukulí
AT šulinokga analítičniivirazdvoístoíocínkidlâzadačírozmíŝennâtočokukulí
AT berezovskiioa analyticalexpressionofthedualboundforthepointpackingproblemintheball
AT šulinokga analyticalexpressionofthedualboundforthepointpackingproblemintheball
first_indexed 2025-11-27T02:17:25Z
last_indexed 2025-11-27T02:17:25Z
_version_ 1850793644442779648
fulltext 24 Теорія оптимальних рішень. 2014 ТЕОРІЯ ОПТИМАЛЬНИХ РІШЕНЬ Получено аналитическое выра- жение для двойственной оценки оптимального значения целевой функции квадратичной поста- новки задачи размещения точек в шаре. Этот результат справед- лив также для оценки, получае- мой в результате применения к данной постановке задачи SDP-релаксации.  О.А. Березовский, Г.А. Шулинок, 2014 УДК 519.8 О.А. БЕРЕЗОВСКИЙ, Г.А. ШУЛИНОК АНАЛИТИЧЕСКОЕ ВЫРАЖЕНИЕ ДВОЙСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ДЛЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ ТОЧЕК В ШАРЕ Задачи размещения и упаковки возникают при оптимизации хранения и транспорти- ровки товаров, при исследовании кристал- лических или пористых структур, при проек- тировании и компоновке различных техноло- гических объектов и систем, в теории надежности системы сигналов, при анализе структуры нефтеносных пород, при модели- ровании процессов в активной зоне ядерного реактора и т. д. Предметом исследования данной работы является задача размещения m точек в шаре единичного радиуса так, чтобы минимальное расстояние между ними (равное 2 0x ) было максимальным [1, 2]: * 2 0max ,f x (1) 2 2 0 1 ( ) 0, n ik jk k x x x     1 ,i j m   (2) 2 1 1 0, n ik k x    1, .i m (3) Поскольку данная задача относится к NP-трудным, становится актуальной оценка глобального оптимума, например, путем вычисления двойственной оценки [3, 4]  max * ( ( , )) 0 , 0 inf ( , ) A u v u v u v        1 *sup ( , , ) , nmx R L x u v f      (4) где ( , , ) ( , ) ( )TL x u v x A u v x c u  – функция Лагранжа для задачи (1) – (3); u – вектор двой- ственных переменных, компонента iju кото- рого соответствует ограничению вида (2) АНАЛИТИЧЕСКОЕ ВЫРАЖЕНИЕ ДВОЙСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ДЛЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ... Теорія оптимальних рішень. 2014 25 для i -ой и j -ой точек, 1 ;i j m   v – вектор двойственных переменных для ограничений (3); эффективное множество D двойственных переменных для однородной квадратичной задачи ( , ) sup ( , , ) x u v L x u v  записано в виде неположительности максимального собственного числа матрицы ( , )A u v max (A( , )) 0.u v  Свободный член функции Лагранжа 1 ( ) , m i i c u v    а матрица ( , )A u v представляет собой блочную диагональную матрицу, первый блок которой состоит из одного элемента , 1 1 m ij i j j i u    (соответствует переменной 0x ), а остальные n блоков (для каждой k-ой координаты) одинаковы 1 2 1 1 12 11 1 12 12 2 2 22 2 1 1 2 1 k k mk m j mk j m j mk j m m m jm mmk j x x x u v u ux u u u v ux u u u vx                                  . (5) Вследствие однородности квадратичной задачи (1) – (3), решение внутрен- ней задачи нахождения функции ( , ) sup ( , , ) x u v L x u v  в (4) при u D тривиально: max max , ( ( )) 0 ( ) ( ), ( ( )) 0 if A u u c u if A u         и вычисление двойственной оценки (4) для рассматриваемой задачи сводится к решению задачи выпуклой недифференцируемой оптимизации * 1 min( ), n m i u R i v      (6) max ( ( , )) 0,A u v  , 0,u v  (7) , 0.u v  (8) Утверждение 1. При *N m  точки минимума задачи (6) – (8) и задачи  max , 10 min max 0; ( ( , )); , 1, m i i u v iu v N A u v v i m            (9) совпадают. О.А. БЕРЕЗОВСКИЙ, Г.А. ШУЛИНОК 26 Теорія оптимальних рішень. 2014 Доказательство. Для доказательства нам понадобится результат, сформу- лированный далее в теореме 1 (стр. 25, [5]). Рассмотрим задачу 0min ( ),f y (10) ( ) 0,if y  , 1, ,i k (11) ,y M (12) где ( ),if y 0, ,i k – непрерывные функции, nM R – некоторое множество. Введем семейство задач, зависящее от вектора параметров ,kz R 0( ) inf{ ( ) : ( ) , 1, ; }.i iV z f y f y z i k y M    Если воспользоваться для учета ограничений (11) негладкой штрафной функ- цией в форме функции максимума  0 1( ) ( ) max 0, ( ), , ( ) ,N ky f y N f y f y   (13) то справедлива Теорема 1 (стр. 25, [5]). Пусть 0 ( ) (0) inf , t V te V L t      где e – k-мерный вектор, все компоненты которого равны единице, 1,t R и .N L Тогда точки минимума исходной задачи (0)V и задачи inf ( ),N y M y   где ( )N y определяется по формуле (13), совпадают. Запишем функцию ( )V te для задачи (10) – (12) max 1 ( ) inf : ( ( , )) , , 1, , m i i i V te v A u v t v t i m u M                max 1 inf : ( ( , ) ) , 0, 1, , , m i i i v A u v tI t v t i m u M                 где  : 0 .M u u  Исследуем ее, разбив интервал (0, ) возможных значе- ний параметра t на два случая: (0,1) и [1, ). 1) в случае, когда 1,t  первыми строкой и столбцом матрицы ( ( , ) )A u v tI можно пренебречь, так как 11 , 1 1 0 m ij i j j i A u t       .u M  Из неположительности других диагональных элементов матрицы ( ( , ) )A u v tI (необходимое условие неположительной определенности матрицы) ( )k iiA  1 0 j i m ji ij i j j i u u v t           (под ( )k ijA будем понимать ( , )i j -элемент k -го блока матрицы ( ( , ) )A u v tI ) следует, что .vv te Но точка ( , ) (0 , )u vu v te АНАЛИТИЧЕСКОЕ ВЫРАЖЕНИЕ ДВОЙСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ДЛЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ... Теорія оптимальних рішень. 2014 27 с максимально возможными значениями элементов вектора v является допустимой и, следовательно, 1 ( ) . m i i V te v mt      Тогда оценка штрафного множителя 1 1 ( ) (0) (0) inf inf (0) ; t t V te V mt V m V t t               2) случай 0 1.t  Сделаем замену переменных , 1 ij ij u u t   1 ,i j m   , 1 i i v t v t    1, .i m Тогда элементы матрицы ( ( , ) )A u v tI примут вид 11 , 1 , 1 , 1 1 (1 ) 1 (1 ) 1 , 1 m m m ij ij ij i j i j i j j i j i j i u A u t t t u t                                    ( ) 1 1 (1 ) j i j im m k ii ji ij i ji ij i j j i j j i A u u v t t u u v                          1 (1 ) (1 ) , 1 j i m ji ij i j j i v t t t u u v t                        ( ) (1 ) .k ij ij ijA u t u   В новых переменных функция ( )V te примет вид   max 1 ( ) inf (1 ) : (1 ) ( ( , )) 0,(1 ) 0, , m i i V te t v t t A u v t v u M                  где  : (1 ) 0 .M u t u   Учитывая, что рассматривается случай 1 0,t  max 1 1 ( ) (1 ) inf : ( ( , )) 0,( , ) m m ik i i V te t t v A u v u v M                   (1 ) (0).mt t V    Тогда 0 1 0 1 ( ) (0) (1 ) (0) (0) inf inf (0) . t t V te V mt t V V m V t t               Таким образом, * 0 0 1 1 ( ) (0) ( ) (0) ( ) (0) inf min inf , inf . t t t V te V V te V V te V m L t t t                   . С учетом теоремы 1 доказательство утверждения завершено. Сформулируем основной результат данной работы. О.А. БЕРЕЗОВСКИЙ, Г.А. ШУЛИНОК 28 Теорія оптимальних рішень. 2014 Утверждение 2. Двойственная оценка (4) задачи (1) – (3) равна * 2 . ( 1) m m    Доказательство. Рассмотрим задачу (9), к которой, как показано выше, сводится нахождение двойственной оценки задачи (1) – (3). Пусть имеем точку * *( , ),u v причем * 0,iju  1 .i j m   Тогда для того, чтобы доказать, что * *( , )u v является решением задачи (9), достаточно показать, что множество субградиентов целевой функции задачи (9)  max 1 ( , ) max 0; ( ( , )); , 1, m i i i u v v N A u v v i m        в этой точке содержит нулевой вектор (в случае * 0u  ограничением можно пренебречь и задачу (9) можно рассматривать как безусловную задачу минимизации выпуклой недифференцируемой функции). Покажем, что это условие выполняется для точки * *( , ),u v определенной следующим образом: * 2 , ( 1) iju m m    1 ,i j m   * 2 , ( 1) iv m    1, .i m Нетрудно видеть, что при этих значениях двойственных переменных * *( , )A u v является отрицательно полуопределенной матрицей ранга ,n в кото- рой ненулевые собственные числа равны 2 , ( 1) k m     1,k n (по одному для каждого блока), а соответствующие им собственные вектора определяются 1 1 1 2(0 ) ,T nm k n R       где вектор-строки 0 m l m R   для всех ,l k 1,l n – нулевые, а при l k – 1 T m k me R m    ( 0m и me – нулевой и еди- ничный m -мерные вектор-строки). Для наглядности приведем соответст- вующий данной точке * *( , )u v вид функции Лагранжа постановки (1) – (3) 2 * * 1 1 2 2 ( , , , ) ( 1) ( 1) n m ik k i m L z x u v x m m m             . Покажем, что в выбранной точке * *( , )u v существует нулевой субградиент целевой функции ( , )u v задачи (9) – * * ' * *0 ( , ) conv{ ( , )}.u v u v   Координаты субградиентов ' * *( , )u v определяются по формулам:   ' ' * * * * max( , ) ( ( , )) , ij ij u u u v N A u v      ' ' * * * * max( , ) 1 ( ( , )) , i i v v u v N A u v      АНАЛИТИЧЕСКОЕ ВЫРАЖЕНИЕ ДВОЙСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ДЛЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ... Теорія оптимальних рішень. 2014 29 где коэффициент , 0 1,   введен для учета того, что     ' ' * * * * max maxmax{0, ( ( , ))} {0, ( ( , )) },A u v conv A u v   а субградиент функции максимального собственного числа матрицы ( , )A u v в точке * *( , )u v   ' * * * * max max( ( , )) conv( : ( ( , )))A u v p p A u v   , ( 1)/2,m m mp R   где компоненты вектора p определяются из равенств 2 2 2 0 1 ( 2 ), ij ik ik jk jk n u x x x x k p s s s s s       2 1 . i ik m v x k p s   (14) Здесь 1{ , 1, 1} nm ls l n mn R       – любой вектор из набора собствен- ных векторов матрицы * *( , ),A u v соответствующих ее нулевым собственным числам, а ikxs – его координата, соответствующая переменной .ikx Другими сло- вами, с учетом того, что собственное число равно нулю, s представляет собой произвольный нормированный вектор, принадлежащий ортогональному дополнению к подпространству conv( , 1, ),l l n  определенному выше. Определим вектор ( , ) 1i j nms R  следующим образом: ( 1 2 )nm n  его компонент равны нулю, и только компоненты, соответствующие ikx и jkx равны 1 2n и 1 2n  соответственно, 1, .k n Рассмотрим набор векторов, состоящий из ( 1) 2 m m  векторов ( , ) S={ ,1 }i js i j m   и вектора 0s  (1,0 )T nm (ненулевая координата соответствует переменной 0x ). Для этого набора легко проверить, что 1) все векторы нормированы ( 0 1s  , ( , ) 1i js  ( , )i js S  ) и принадлежат ортогональному дополнению к conv( , 1, )l l n  ( ( , )( , ) 0i j ls   ( , )i js S  , 0( , ) 0ls   , 1,l n ); 2) вектор ( , ) ,i jp вычисленный для ( , )i js S по формулам (14), имеет все нулевые компоненты, кроме ( , ) 1 2 2, ij n i j u k p n           ( , ) 1 1 1 , 2 2li n i j u k p n           О.А. БЕРЕЗОВСКИЙ, Г.А. ШУЛИНОК 30 Теорія оптимальних рішень. 2014 1 ,l i  ( , ) 1 , 2il i j up   ,i l m  ,l j ( , ) 1 , 2lj i j up   1 ,l j  ,l i ( , ) 1 , 2jl i j up   ,j l n  ( , ) ( , ) 1 1 1 ; 2 2i j n i j i j v v k p p n    компоненты вектора 0 ,p вычисленного для 0s по формулам (14), равны 0 ( 1)/2,u m mp e  0 0 .v mp  Рассмотрим линейную комбинацию ( , ) 0 ( , ) . i j i j p S p p p      Поскольку ( , ) ( , ) ( 1)/2 2 2 2i j i j u m m p S m p e            и ( , ) ( , ) 1 , 2i j i j v m p S m p e    то при 2 2 2 m     справедливо ( , ) ' * * 0 ( , )( , ) ( ) 0 ij ij ij ij i j i j u u u u p S u v N p N p p          , ' * *( , ) 1 0 i iv vu v N p      при 1 1 . 2 m N          Итак, мы показали, что в точке * * ( 1)/2 2 2 ( , ) ( , ), ( 1) ( 1) m m mu v e e m т т      которая является внутренней точкой допустимого множества задачи (9) ( * 0u  ), справедливо * * ' * *0 ( , ) conv{ ( , )}u v u v   , т. е. она является точкой минимума выпуклой задачи (9); значение функции ( , )u v в этой точке равно * * * 1 2 ( , ) . ( 1) m i i m u v v m       Доказательство завершено. Следствие 1. Квадрат расстояния между точками в задаче о размещении m точек в шаре единичного радиуса в n -мерном пространстве не превышает 2 . ( 1) m m  Следствие 2. Оценка, полученная с помощью SDP-релаксации задачи (1) – (3), равна 2 ( 1) m m  . АНАЛИТИЧЕСКОЕ ВЫРАЖЕНИЕ ДВОЙСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ДЛЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ... Теорія оптимальних рішень. 2014 31 О.А. Березовський, Г.О. Шулінок АНАЛІТИЧНИЙ ВИРАЗ ДВОЇСТОЇ ОЦІНКИ ДЛЯ ЗАДАЧІ РОЗМІЩЕННЯ ТОЧОК У КУЛІ Отримано аналітичний вираз для двоїстої оцінки оптимального значення цільової функції квадратичної постановки задачі розміщення точок у кулі. Цей результат справедливий також для оцінки, що отримується в результаті застосування до даної постановки задачі SDP-релаксації. O.A. Berezovskyi, G.А. Shulinok ANALYTICAL EXPRESSION OF THE DUAL BOUND FOR THE POINT-PACKING PROBLEM IN THE BALL We obtain the analytical expression for the dual bound of the optimal value for the quadratic formulation of the point-packing problem in the ball. This result is valid also for the bounds, obtained by invoking SDP-relaxation to this formulation of the problem. 1. Conway J.H. and Sloane N.J.A. Sphere Packings, Lattices and Groups (Second Edition). – NY: Springer-Verlag, 1993. – 679 p. 2. Anstreicher K. On convex relaxations for quadratically constrained quadratic programming // Mathematical programming. – 2012. – N 136 (2). – P. 233 – 251. 3. Шор Н.З., Стеценко С.И. Квадратичные экстремальные задачи и недифференцируемая оптимизация. – Киев: Наук. думка, 1989. – 208 с. 4. Shor N.Z. Nondifferentiable Optimization and Polynomial Problems. – Dordrecht, Kluwer, 1998. – 394 p. 5. Пшеничный Б.Н. Метод линеаризации. – М.: Наука, 1983. – 136 с. Получено 24.03.2014