KKT (LICQ)
H. E. Krogstad, TMA 4180 Optimeringsteori KARUSH-KUHN-TUCKER THEOREM
KKT条件在处理有约束问题的时候很有用, 但是对KKT的适用性一直不是很理解, 看了这篇讲解整理一下.
基本内容
问题
在等式约束条件:
及不等约束条件:
不妨就记
在不等式约束中, 即只有当我们所寻的极值点\(x^*\)处, \(c_i(x^*)=0, i \in \mathcal{I}\)称之为激活不等式约束(active inequality constraints), 否则为不激活的, 我们记激活的不等式约束和等式约束为\(\mathcal{A}\).
注: 均连续可微.
对于任意一个可行点\(x_0\), 令\(x(t), t\ge 0\)为一连续路径, 满足\(t\rightarrow 0, x(t) \rightarrow x_0\),定义\(d\)为:
有如下性质:
其中, 我们假设梯度向量为行向量.
证明:
两边同除以\(\|x(t)-x_0\|\), 并令\(t \rightarrow 0\)即可得.
与上面同样的操作即可得.
我们把这些由路径引导出来的可行方向\(d\)的集合记为
而记满足\((8, 9)\)的一切\(d\)的集合记为\(\mathcal{F}(x)\), 显然\(\mathcal{T}(x) \subset \mathcal{F}(x)\), 且均为锥(即\(d\)属于此集合, 则\(\alpha d, \alpha > 0\)也属于此集合).
LICQ 假设
点\(x_0\)满足LICQ假设, 当
是线性独立的.
线性不独立: 当集合中存在一个向量能够由其他向量线性表出, 否则称此集合线性独立. 显然这是比线性无关更强的一个概念.
KKT 定理
假设\(x^*\)是问题(1)在等式约束(2)以及不等式约束(3)的限制下的局部最小值点, 且满足LICQ假设. 则存在\(\lambda_i^*\)满足:
且
KKT定理的证明
记:
属于\(\mathcal{A}\)的所有\(c_i\)的梯度的综合表示,
引理A
引理A: 当\(x \in \R^n\)满足LICQ假设, 则\(\mathcal{T}(x) = \mathcal{F}(x)\).
证明:
既然\(\mathcal{T}(x) \subset \mathcal{F}(x)\), 我们只需要证明\(\mathcal{F}(x) \subset \mathcal{T}(x)\).
下面, \(\forall d \in \mathcal{F}(x)\), 我们将构造\(y(t), t \ge 0\), 为一连续的起点为\(y(0)=x\)的路径, 且在\(x\)的足够小的一个邻域内\(y(t)\)满足等式约束和不等式约束, 一旦找到这样的\(y(t)\), 证明也就完成了.
根据假设可知, dim(\(A\)) = \(m\), 则\(A\)的核的维数为\(dim(N(A))=n-m\), 我们从核空间中抽取一组基作为行向量构建\(Z'\), 则
是一个非奇异的\(n\times n\)的方阵.
考虑如下的非线性方程系统(显然有解\(t=0,y=x\))
关于\(y\)的加科比行列式为
非奇异, 所以根据隐函数定理可知, 在\(t\)足够小的时候, 存在连续可微函数\(y(t)\), 且\(y(0)=x\).
既然
我们有
也就是说
俩边令\(t \rightarrow 0\), 可知\(y(t)\)为\(d\)的一个连续路径.
又结合(25)
所以对于任意的\(i \in \mathcal{A}\), \(y(t)\)是可行路径, 对于未激活的不等式约束, 既然\(y(t)\)是连续的, 当\(t\)足够效地时候容易得到\(c_i(y(t)) > 0, i \in \mathcal{I}, i \not \in \mathcal{A}\). 这样便证明了, \(\forall d \in \mathcal{F}(x)\), 均为可行方向, 故\(\mathcal{F}(x) =\mathcal{T}(x)\).
Farkas 引理
Farkas 引理: 令\(g\)和\(\{a_i\}_{i=1}^m\)为\(n\)维行向量且
则\(\mathcal{S} = \empty\)当且仅当存在非负向量\(\lambda \in \mathbb{R}^m\) 使得
证明:
\(\Leftarrow\)
\(\forall d \in \mathcal{S}\),
故\(\mathcal{S} = \empty\).
\(\Rightarrow\)
若不存在这样的\(\lambda\), 即对于任意的\(\lambda\), \(g \not =\sum_{i=1}^m \lambda_i a_i\), 则\(g\)不能由\(\{a_i\}\)线性表出. 不妨假设\(\{a_i\}\)与\(g\)按序进行施密特正交化过程, 可得\(\{\hat{a}_i\}\)为\(\{a_i\}\)的一正交向量组, \(h\)为
则
不妨设\(l<0\)(否则\(h=-h\)), 则\(h \in \mathcal{S}\), 这与\(\mathcal{S} = \empty\)矛盾.
证毕.
定义问题\(\mathcal{P}\):
定义问题\(\mathcal{D}\):
推论
推论: 要么问题\(\mathcal{P}\)存在解, 要么\(\mathcal{D}\)存在解, 二者不能同时成立.
KKT定理的证明
既然\(x^*\)是一局部极值点, 则
将\(\nabla f(x^*)\)视作Farkas引理中的\(g\), \(A\)即为我们最开始定义的\(A\), 则\(\forall Ad \ge 0\), \(d \in \mathcal{F}(x)\), 这是因为所有等式约束\(c_i(x)=0\), 都可以变成俩个不等式约束\(c_i(x)\ge0, -c_i(x) \ge 0\). 这也就是说, 问题\(\mathcal{P}\)无解, 则\(\mathcal{D}\)有解, 即存在\(\lambda^* \ge 0\):
对于任意的\(i \not \in \mathcal{A}\), 我们只需取\(\lambda_i^*=0\), (39)依然成立, 同时原定理(18)中的(i)(ii)也同样容易证明.