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A convergence result for non-autonomous subgradient evolution equations and its application to the
steepest descent exponential penalty trajectory in linear programming
Résumé.
On présente un nouveau résultat concernant le comportement asymptotique des équations d'évolution
non-autonome de la forme u(t) appartient à d jt (u(t))
où jt est le sous-différentiel des fonctions convexes
s.c.i. propre jt paramétrées par t. Le résultat
est utilisé pour étudier les trajectoires engendrées par jt(x) = f(x,r(t)) où f(x,r) := cTx + r S
exp [(Aix - bi)/r] est la pénalité exponentielle du problème de
programmation linéaire min{c Tx : Ax £ b} avec r(t) une fonction
positive tendant vers 0 quand t tend vers l'infini. On prouve que la trajectoire u(t) converges vers une
solution optimale u infini du problème de programmation linéaire. On donne des conditions pour
que la trajectoire du problème dual associé mi(t) :
exp[(Ai u(t) - bi)/ r(t)] converge vers une solution optimale du problème de
programmation linéaire dual.
Abstract.
We present a new result on the asymptotic behavior of non-autonomous subgradient evolution equations
of the form u(t) appartient à d jt, where {jt : t greater than or equal to 0} is a family of closed proper convex functions.
The result is used to study the flow generated by the family jt(x) = f(x,r(t)) where f(x,r) := cTx + r Sexp [(Aix - bi)/r] is the exponential penalty approximation of the
linear program min{c Tx : Ax £b}, and r(t) is a positive function
tending to 0 when t tend vers l'infini. We prove that the trajectory u(t) converges to an optimal solution u
infini of the linear program, and we give conditions for the convergence of the associated dual trajectory
mi(t) : exp[(Ai u(t) - bi)/ r(t)] towards an
optimal solution of the dual program.
*Universidad de Chile, Casilla 170/3, Correo 3, Santiago, Chile. |