Условие Слейтера — это достаточное условие для строгой двойственности в задаче выпуклой оптимизации. Условие названо именем Мортона Л. Слейтера[1]. Неформально условие Слейтера утверждает, что допустимая область должна иметь внутреннюю точку (см. подробности ниже).

Условие Слейтера является примером условий регулярности[2]. В частности, если условие Слейтера выполняется для прямой задачи, то разрыв двойственности равен 0 и, если значение двойственной задачи конечно, оно достигается[3].

Формулировка

править

Рассмотрим задачу оптимизации

Минимизировать  
При ограничениях
 
 ,

где   являются выпуклыми функциями. Это экземпляр задачи выпуклого программирования.

Другими словами, условие Слейтера для выпуклого программирования утверждает, что сильная двойственность выполняется, если существует точка  , такая, что   лежит строго внутри области допустимых решений (то есть все ограничения выполняются, а нелинейные ограничения выполняются как строгие неравенства).

Математически условие Слейтера утверждает, что сильная двойственность выполняется, если существует точка   (где relint обозначает относительную внутренность выпуклого множества  ), такая, что

  (выпуклые нелинейные ограничения)
 [4].

Обобщённые неравенства

править

Пусть дана задача

Минимизировать  
При ограничениях
 
 ,

где функция   выпукла, а    -выпукла для любого  . Тогда условие Слейтера гласит, что в случае, когда существует  , такое, что

  и
 

то имеет место строгая двойственность[4].

Примечания

править

Литература

править
  • Morton Slater. Cowles Commission Discussion Paper No. 403. — 1950. Перепечатано в
    • Traces and Emergence of Nonlinear Programming / Giorgio Giorgi, Tinne Hoff Kjeldsen. — Basel: Birkhäuser, 2014. — С. 293–306. — ISBN 978-3-0348-0438-7.
  • Akira Takayama. Mathematical Economics. — New York: Cambridge University Press, 1985. — ISBN 0-521-25707-7.
  • Jonathan Borwein, Adrian Lewis. Convex Analysis and Nonlinear Optimization: Theory and Examples. — 2nd. — Springer, 2006. — ISBN 0-387-29570-4.
  • Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe. Convex Optimization. — Cambridge University Press, 2004. — ISBN 978-0-521-83378-3.