Disjoint双线性规划问题的新全局算法研究

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双线性规划(Bilinear programming,BLP)问题是具有挑战性的连续优化问题之一,在工程、物流和金融中有广泛的应用。Disjoint双线性规划是一类重要且具有广泛应用的非凸二次规划问题,已证明求其全局最优解是NP-难的。本文旨在研究大规模Disjoint双线性规划问题的新全局优化算法及其在金融的系统性风险估计中的应用。以下是本文的主要结果:(1)给出了Disjoint双线性规划问题的一个混合整数线性规划变换方法,以求得其全局最优解。该方法将Disjoint双线性规划问题变换为一个带有互补约束的线性规划,并利用0-1变量和大M法将互补约束进行线性化。同时,将该方法应用于金融系统中的不确定性系统性风险估计问题,证明了该问题可变换为一个Disjoint双线性规划问题,进而利用所提出的方法求解。数值结果表明:提出的方法能有效找到中等规模WCSR问题的全局最优解,并优于已有的全局解方法。(2)研究了Disjoint双线性规划问题的基于序列凸优化方法和线性优化松弛的新全局优化算法。首先,利用奇异值分解和线性化技术,得到了Disjoint双线性规划问题的一个凸二次逼近问题,提出了基于该凸逼近问题的一个序列凸优化(successive convex optimization,SCO)算法,并证明了SCO算法收敛到原问题的一个局部最优解。其次,利用双线性项的凹、凸包络技术给出了Disjoint双线性规划问题的一个线性优化松弛及其间隙估计。结合SCO方法、线性优化松弛和分支定界框架,提出了Disjoint双线性规划问题的一个新的全局算法,以寻找它的-全局最优解。建立了新算法的全局收敛性,并估计了算法复杂度。最后,将新算法应用到金融系统中最坏情形系统性风险估计问题。数值结果表明,该算法能够有效地找到大规模最坏情形系统性风险估计问题的全局最优解,并优于已有的分支定界算法。
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