京都大学 情報学研究科 数理工学専攻 2020年8月実施 線形計画
Author
Casablanca
Description
日本語版
パラメータ \(\boldsymbol{y} = (y_1, y_2, \ldots, y_n)^{\top} \in \mathbb{R}^n\) をもつ次の線形計画問題 \(\text{P}(\boldsymbol{y})\) を考える.
\[
\begin{aligned}
\text{P}(\boldsymbol{y}): \ \text{Maximize } \ &\boldsymbol{y}^{\top} \boldsymbol{x} \\
\text{subject to } \ &\sum_{i=1}^n i x_i = 1 \\
&\boldsymbol{x} \geqq \boldsymbol{0}
\end{aligned}
\]
ただし,\(\text{P}(\boldsymbol{y})\) の決定変数は \(\boldsymbol{x} = (x_1, x_2, \ldots, x_n)^{\top} \in \mathbb{R}^n\) であり,\(\top\) は転置記号を表す.
以下の問 (i) と (ii) に答えよ.
(i) 問題 \(\text{P}(\boldsymbol{y})\) の双対問題を書け.
(ii) 任意の \(\boldsymbol{y} \in \mathbb{R}^n\) に対して,問題 \(\text{P}(\boldsymbol{y})\) が最適解をもつことを示せ.
与えられた \(\boldsymbol{y} \in \mathbb{R}^n\) に対して,問題 \(\text{P}(\boldsymbol{y})\) の最適値 (最大値) を \(f(\boldsymbol{y})\) とする.
以下の問 (iii) と (iv) に答えよ.
(iii) 任意の \(\alpha \in [0, 1]\) と \(\boldsymbol{y}, \boldsymbol{z} \in \mathbb{R}^n\) に対して,次の不等式が成り立つことを示せ.
\[
f(\alpha \boldsymbol{y} + (1 - \alpha) \boldsymbol{z}) \leqq \alpha f(\boldsymbol{y}) + (1 - \alpha) f(\boldsymbol{z})
\]
(iv) 次の最適化問題 Q を考える.
\[
\begin{aligned}
\text{Q}: \ \text{Minimize } \ &f(\boldsymbol{y}) \\
\text{subject to } \ &\sum_{i=1}^n \frac{y_i}{i} = 1
\end{aligned}
\]
ただし,Q の決定変数は \(\boldsymbol{y} \in \mathbb{R}^n\) である.問題 Q の最適値 (最小値) は \(\frac{1}{n}\) であることを示せ.
English Version
Kai
(i)
\[
\begin{aligned}
L(x,\mu) = & -y^\top x + \mu (\sum ix_i - 1)\\
=&(-y^\top + \mu N^\top)x - \mu, \quad N^\top = [1,2, \ldots , n]
\end{aligned}
\]
\[
g(\mu) = -\mu, \quad -y^\top + \mu N^\top \succeq 0
\]
The dual problem:
\[
\begin{aligned}
\text{(D)}: \text{Minimize } \ &\mu \\
\text{subject to } \ &-y + \mu N \succeq \boldsymbol{0}
\end{aligned}
\]
(ii)
From (D), we have \(\mu \geq \frac 1i y_i, i = 1, 2, \ldots, n\).
Thus for any \(y\), \(\mu = \max \{\frac{y_i}{i} \}\).
Hence (D) has an optimal solution. Hence (P) also has an optimal solution according to duality.
(iii)
\[
\begin{aligned}
f(\alpha y + (1-\alpha)z) &= \max \{ \frac{\alpha y_i +(1-\alpha)z_i }{i} \} \\
& \leq \max \{ \alpha \frac{y_p}{p} \} + \max \{ (1-\alpha)\frac{z_q}{q} \} \\
& = \alpha f(y) + (1-\alpha)f(z)
\end{aligned}
\]
(iv)
We write Q as:
\[
\begin{aligned}
(Q):\ \text{Minimize } \ &\max \{ \frac{y_i}{i}\} \\
\text{subject to} \ & \sum_{i=1}^{n} \frac{y_i}{i} = 1
\end{aligned}
\]
And further, let \(w_i = \frac{y_i}{i}\), we get
\[
\begin{aligned}
(Q'): \text{Minimize } \ &t \\
\text{subject to } \ &\sum_{i=1}^{n} w_i = 1 \\
&t \geq w_i
\end{aligned}
\]
Obviously,
\[
nt \geq \sum_{i=1}^{n}w_i = 1
\]
\[
t\geq \frac{1}{n}
\]
and when \(w_1 = w_2 = \ldots = w_n\), \(t = \frac{1}{n}\).