1. 引言
1976年，Smale [1] 及Kellogg [2] 提出了著名的同伦法后，近几十年来，组合同伦法就成为了不动点问题、非线性问题、均衡约束问题、非线性互补问题及多目标优化问题等诸多非线性问题的最优求解方法 [3] - [7] 。
同伦方法的基本思想是：为求解非线性方程组
，
其中是光滑映射，构造带参数的同伦映射，使之满足
其中的解为已知。只要构造得合适，在特定的条件下，同伦方程就可确定一条从出发，趋于超平面的光滑曲线，称之为同伦路径，而该曲线另一端的任意极限点的分量就是在中的解。因此可通过数值跟踪该曲线从而得到的解。本文对含不等式约束的优化问题提出了一个同伦路径跟踪方法，即通过构造一个新的同伦方程，与牛顿法相结合的得到一个组合同伦牛顿算法，最后给出了该算法的全局线性收敛性的证明。
考虑下列不等式约束规划问题：
(1)
其中，，，为充分光滑函数，且为严格凸函数，，为凸函数。定义问题(1)的可行域集合为，严格可行域集合为。如果，则问题(1)的解存在的充要条件是存在为下列K-K-T方程的解：
(2)
其中
，，，，，为是(1)的约束拉格朗日乘子。
为了求解问题(2)，构造如下同伦方程：
(3)
其中，，。我们作如下的假设：
(C1)非空有界。
(C2)，是列满秩矩阵，其中。
(C3) (在处的法锥条件)，在点的法锥与仅交于点，即，有
。
引理1，，为充分光滑函数，，同伦方程如(3)定义，则对任意的，，是非奇异的。其中。
证明：通过计算整理，有
其中，而为负对角矩阵，经过矩阵初等变换后，可得的相似阵
有
因为是充分光滑的凸函数，所以为半正定矩阵，又，从而为半正定矩阵，因为正对角矩阵，通过计算知也为半正定矩阵，所以对任意的，，有为正定矩阵，。所以，即是非奇异矩阵。
根据引理1及隐函数定理，对任意的，同伦方程(3)都有唯一的一个与之对应。由点集构成内的连续曲线(其中)，即为组合同伦曲线。时，时，即为问题(1)的最优解。问题(1)的解可跟踪这条曲线得到。下面第2节构造的组合同伦牛顿算法就是跟踪这条曲线从而得到一系列迭代点：，且问题(1)的解就是其极限点。第3节讨论了算法的收敛性。
2. 算法
设组合同伦方程(3)的解曲线为，且当时关于的分量是。由文献 [8] 、 [9] 知当时，中关于的极限点存在等价于问题(1)的K-K-T方程(2)有解。
定义1：令
称为-锥邻域，其中为邻域半径。
引理2：设，，那么。
证：由于任意的，有，所以有。再由方程(3)的第二个等式有。
由已知，因此有。综上所述有。
组合同伦牛顿算法
Step 0 (初始化)
令，，，，，，，。
Step 1 (终止条件)
如果，则算法停止，且即为方程(3)的近似解。
Step 2 (计算牛顿方向)
(4)
其中。
Step 3 (线搜索)
取为中的最大值，使之满足
(5)
令，，，返回Step 1。
3. 算法的全局收敛性
先讨论函数以及算法的一些性质。
引理3 [4] ：假设是由方程(3)定义的，给定有界凸集，则对任意的，，存在常数，使得
，。
定理1：算法是良定的。
证明：由引理1知，算法的Step 2良定。又由文献 [4] 知，当
时，算法的Step 3良定，其中为常数。所以本文算法良定。
下面给出算法的全局收敛性。
定理2：设为由算法产生的无穷序列，则
(i) 对
(6)
(7)
(ii)序列及全局收敛于0。
(iii) 存在，使得。那么为同伦方程(3)的最优解，为问题(1)的最优解。
证明：
(i) 对进行数学归纳法证明。
当时，由算法知，，所以结论成立。假设对任意的有结论成立。那么对，由算法可得到，其中，且有
，所以(6) (7)式成立。
(ii)(1) 先证明全局收敛于0。
由定理1可知，对任意的，有，其中。结合(7)式可得。故有全局收敛于0。
(2) 再证明全局收敛于0。
因为
所以必存在常数，使得。根据前面所证，可得
所以序列全局收敛于0。
(iii) 因为
因此柯西收敛于某点，又从可知。所以，是同伦方程(3)的最优解，因而是问题(1)的最优解。
基金项目
广西高校科研项目(2013LX120)，河池学院教改课题(2014EB019)。
参考文献