2021 年期末真题

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#真题

下面按原卷四道大题转写。解析重新核算，不直接照搬扫描答案。

一、填空题（40 分）

1. 可行方向与 Lagrange 对偶

min⁡f(x)=x12+x22−4x1−4x2s.t.x1+2x2≥4,x1,x2≥0.\begin{aligned} \min\quad &f(x)=x_1^2+x_2^2-4x_1-4x_2\\ \text{s.t.}\quad &x_1+2x_2\ge4,\\ &x_1,x_2\ge0. \end{aligned}

在 (4,0)T(4,0)^T 处写出活动约束、一个可行方向、一个下降方向和一个可行下降方向；取

D={(x1,x2)T∣x1≥0,x2≥0},D=\{(x_1,x_2)^T\mid x_1\ge0,x_2\ge0\},

写出 Lagrange 对偶问题。

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在 (4,0)(4,0) 处，x1+2x2=4x_1+2x_2=4 与 x2=0x_2=0 都活动。方向 dd 局部可行需满足

d1+2d2≥0,d2≥0.d_1+2d_2\ge0,\qquad d_2\ge0.

例如 (0,1)T(0,1)^T 可行。梯度

∇f(4,0)=(4,−4)T.\nabla f(4,0)=(4,-4)^T.

(−1,0)T(-1,0)^T 是下降方向但不可行；(0,1)T(0,1)^T 满足梯度内积 −4<0-4<0，所以也是可行下降方向。

对 x1+2x2−4≥0x_1+2x_2-4\ge0 引入 λ≥0\lambda\ge0：

L=f−λ(x1+2x2−4).L=f-\lambda(x_1+2x_2-4).

在 DD 上分别完成平方：

q(λ)=4λ−(4+λ)24−(4+2λ)24.q(\lambda)=4\lambda-\frac{(4+\lambda)^2}{4} -\frac{(4+2\lambda)^2}{4}.

对偶为 max⁡λ≥0q(λ)\max_{\lambda\ge0}q(\lambda)。

2. Newton 方向、共轭方向和精确搜索

设

f(x)=2x12+2x22−2x1x2+4x1+6x2.f(x)=2x_1^2+2x_2^2-2x_1x_2+4x_1+6x_2.

求 (1,1)T(1,1)^T 处的 Newton 方向并判断它是否下降；求最速下降方向；给出关于 ∇2f\nabla^2f 的一组共轭方向；从 (0,0)T(0,0)^T 沿 (0,−2)T(0,-2)^T 作精确一维搜索，求步长。

查看解析 g(1,1)=(6,8)T,H=[4−2−24].g(1,1)=(6,8)^T,\qquad H=\begin{bmatrix}4&-2\\-2&4\end{bmatrix}.

Newton 方向

dN=−H−1g=(−103,−113)T.d_N=-H^{-1}g=\left(-\frac{10}{3},-\frac{11}{3}\right)^T.

gTdN=−148/3<0g^Td_N=-148/3<0，所以是下降方向。最速下降方向为 (−6,−8)T(-6,-8)^T。

例如取 d1=(1,0)T,d2=(1,2)Td_1=(1,0)^T,d_2=(1,2)^T，有

d1THd2=(1,0)[06]=0,d_1^THd_2=(1,0)\begin{bmatrix}0\\6\end{bmatrix}=0,

故它们 HH-共轭。

沿 (0,−2)(0,-2)：

ϕ(λ)=f(0,−2λ)=8λ2−12λ,\phi(\lambda)=f(0,-2\lambda)=8\lambda^2-12\lambda,

因此 ϕ′(λ)=16λ−12=0\phi'(\lambda)=16\lambda-12=0，

λ∗=3/4.\boxed{\lambda^*=3/4}.

二、线性规划（30 分）

min⁡−2x1−x2s.t.x1+x2≥3,−x1+x2≥1,x1+2x2≤8,x1,x2≥0.\begin{aligned} \min\quad &-2x_1-x_2\\ \text{s.t.}\quad &x_1+x_2\ge3,\\ &-x_1+x_2\ge1,\\ &x_1+2x_2\le8,\\ &x_1,x_2\ge0. \end{aligned}
  1. 用单纯形法求最优解。
  2. 写出对偶问题。
  3. 用互补松弛求对偶最优解。
  4. 求目标系数 c1=−2c_1=-2 的允许变化范围，使最优基不变。
  5. 当对偶价格向量 (3,1,8)T(3,1,8)^T 变为 (2,−6,3)T(2,-6,3)^T 时，求原问题的新最优解。
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二维图解可用于核验单纯形结果。第二、三条约束交于

−x1+x2=1,x1+2x2=8,-x_1+x_2=1,\qquad x_1+2x_2=8,

得到 (2,3)T(2,3)^T，目标值 −7-7。其余顶点目标值更大，所以

x∗=(2,3)T,f∗=−7.\boxed{x^*=(2,3)^T,\quad f^*=-7}.

把第三条改写为 −x1−2x2≥−8-x_1-2x_2\ge-8，对偶为

max⁡3y1+y2−8y3s.t.y1−y2−y3≤−2,y1+y2−2y3≤−1,y1,y2,y3≥0.\begin{aligned} \max\quad &3y_1+y_2-8y_3\\ \text{s.t.}\quad &y_1-y_2-y_3\le-2,\\ &y_1+y_2-2y_3\le-1,\\ &y_1,y_2,y_3\ge0. \end{aligned}

第一条原约束在最优点有松弛，故 y1=0y_1=0；又 x1,x2>0x_1,x_2>0，两条对偶约束取等号。解得

y∗=(0,1,1)T,bTy=−7.\boxed{y^*=(0,1,1)^T},\qquad b^Ty=-7.

目标系数改为 (c1,−1)(c_1,-1) 时，同一顶点保持最优，需要沿从该顶点离开的两条可行边都不下降。两条极方向可取 (−1,−1)(-1,-1) 与 (−2,1)(-2,1)，故

(c1,−1)⋅(−1,−1)≥0,(c1,−1)⋅(−2,1)≥0,(c_1,-1)\cdot(-1,-1)\ge0,\qquad (c_1,-1)\cdot(-2,1)\ge0,

即 −c1+1≥0-c_1+1\ge0 与 −2c1−1≥0-2c_1-1\ge0，所以

c1≤−1/2.\boxed{c_1\le-1/2}.

端点对应多重最优解。

价格向量变化等价于右端变为 x1+x2≥2x_1+x_2\ge2、−x1+x2≥−6-x_1+x_2\ge-6、x1+2x2≤3x_1+2x_2\le3。逐顶点比较得到

x′=(3,0)T,f′=−6.\boxed{x'=(3,0)^T,\quad f'=-6}.

三、非线性规划（20 分）

min⁡14x12−x1−12x2s.t.x12+2x22≤1,x12≤x2,x1≥0.\begin{aligned} \min\quad &\frac14x_1^2-x_1-\frac12x_2\\ \text{s.t.}\quad &x_1^2+2x_2^2\le1,\\ &x_1^2\le x_2,\\ &x_1\ge0. \end{aligned}

判断

x(1)=(12,12)T,x(2)=(0,0)Tx^{(1)}=\left(\frac1{\sqrt2},\frac12\right)^T, \qquad x^{(2)}=(0,0)^T

是否为最优解。

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目标函数与不等式函数都是凸函数，可行域凸，因此满足 KKT 的点就是全局最优点。

x(1)x^{(1)} 的前两条约束都活动，x1>0x_1>0。取乘子 λ1,λ2≥0\lambda_1,\lambda_2\ge0，驻点条件为

12x1−1+2λ1x1+2λ2x1=0,\frac12x_1-1+2\lambda_1x_1+2\lambda_2x_1=0, −12+4λ1x2−λ2=0.-\frac12+4\lambda_1x_2-\lambda_2=0.

代入可得一组非负乘子

λ1=1/2+1/43,λ2=2λ1−12.\lambda_1=\frac{1/\sqrt2+1/4}{3},\qquad \lambda_2=2\lambda_1-\frac12.

故 x(1)x^{(1)} 是全局最优解。

x(2)x^{(2)} 可行，但沿方向 (0,1)T(0,1)^T 小步前进仍可行，而

∇f(0,0)T(0,1)=−1/2<0.\nabla f(0,0)^T(0,1)=-1/2<0.

所以它不是局部最优解。

四、资源分配问题的必要条件（10 分）

min⁡f1(x1)+⋯+fn(xn)s.t.x1+⋯+xn=M,xj≥0.\begin{aligned} \min\quad &f_1(x_1)+\cdots+f_n(x_n)\\ \text{s.t.}\quad &x_1+\cdots+x_n=M,\\ &x_j\ge0. \end{aligned}

证明：若可行解 xˉ\bar x 是局部最优解，则存在数 vˉ\bar v，使当 xˉj>0\bar x_j>0 时 fj′(xˉj)=vˉf_j'(\bar x_j)=\bar v；当 xˉj=0\bar x_j=0 时 fj′(xˉj)≥vˉf_j'(\bar x_j)\ge\bar v。

查看证明

对等式引入乘子 vv，对 xj≥0x_j\ge0 引入 μj≥0\mu_j\ge0，取

L=∑jfj(xj)−v(∑jxj−M)−∑jμjxj.L=\sum_jf_j(x_j)-v\left(\sum_jx_j-M\right)-\sum_j\mu_jx_j.

KKT 驻点与互补松弛为

fj′(xˉj)−v−μj=0,μjxˉj=0.f_j'(\bar x_j)-v-\mu_j=0,\qquad \mu_j\bar x_j=0.

若 xˉj>0\bar x_j>0，则 μj=0\mu_j=0，所以 fj′(xˉj)=vf_j'(\bar x_j)=v；若 xˉj=0\bar x_j=0，则 μj≥0\mu_j\ge0，所以 fj′(xˉj)=v+μj≥vf_j'(\bar x_j)=v+\mu_j\ge v。取 vˉ=v\bar v=v 即得结论。

直觉是：被分到资源的项目边际代价必须相同，否则可从边际代价高者挪一点给低者；没分到资源的项目，其起始边际代价不能更低。

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