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相補性問題

読み方そうほせいもんだい
【英】:complementarity problem

概要

変数 x=(x_1,\dots,x_n) \, と同じ次元をもつベクトル関数 F(x)=(F_1(x),\dots,F_n(x)) \, に対して,


x_i \ge 0, \ F_i(x) \ge 0, \ x_i F_i(x) = 0 \quad (i=1,\dots,n) \,


満たす x \,求め問題. 特にF_{i} \,がすべて1次関数のとき線形相補性問題, そうでないとき非線形相補性問題と呼ぶ.

詳説

相補性問題(complementarity problem)[1] とは,連続変数 x=(x_1,\dots,x_n)\, と同じ次元をもつベクトル関数 F(x)=(F_1(x),\dots,F_n(x))\, に対して,次式を満たす x\,求め問題である.


x_i \ge 0, \ F_i(x) \ge 0, \ x_i F_i(x) = 0 \quad (i=1,\dots,n)


この問題において,すべてのi\,に対してx_{i}\geq 0\,かつF_{i}(x)\geq 0\,となる点x\,集合実行可能集合と呼ぶ.とくに,すべてのi\,に対して狭義不等式満たすx\,狭義実行可能点と呼ぶ.また,すべてのi\,に対してx_{i}=0\,またはF_{i}(x)=0\,成り立つことを,相補条件と呼ぶ.相補性問題は,実行可能集合の中から相補条件成り立つ点を求め問題考えることができる.相補性問題の中で,F\, がアフィン関数,つまりn\times n\,行列M\,n\,次元ベクトルq\,用いてF(x)=Mx+q\,と表されるものを,線形相補性問題(linear complementarity problem)と呼ぶ.また,それ以外の問題非線形相補性問題(nonlinear complementarity problem)という.相補性問題を含むより広いクラス問題として,変分不等式問題(variational inequality problem)がある.変分不等式問題は,与えられた閉凸集合S \subseteq \mathbf{ R}^nに対して次の不等式満たすx\in S\,求め問題である.


\langle F(x), y-x \rangle \geq 0,\;\;\;\forall y\in S


ここで,\langle \cdot, \cdot \rangle\,ベクトル内積をあらわす.特にS=\mathbf{ R}^n_{+}:=\{x\in \mathbf{ R}^n\;|\; x_{i}\geq 0 \quad (i=1,\dots,n)\}\,与えられた変分不等式問題は相補性問題に帰着できる.また,\mathbf{ R}^n_{+}\,一般の凸錘に拡張した一般相補性問題,対称半正定値行列空間拡張した半正定値相補性問題と呼ばれる問題もある.

2次計画問題(quadratic programming problem)のカルーシュ・キューン・タッカー条件は,線形相補性問題してあらわされる.また,非線形計画問題カルーシュ・キューン・タッカー条件は,非線形相補性問題してあらわされる.このため,相補性問題に対す効率的方法考えることは数理計画において重要な役割をはたす.また,経済均衡問題交通均衡問題などの多く均衡問題(equilibrium problem)が,相補性問題として定式化できることが知られている.最近では,オプション価格算出摩擦有する物理現象モデル化などにも有用であることが報告されている.

このように相補性問題は,オペレーションズリサーチにおいて重要な問題であるが,その解の計算は必ずしも容易ではない.このことは,一般線形相補性問題NP完全問題であることからもわかる.そのため,相補性問題に対しては,解きやすい問題クラス解明とそれらに対す解法研究が進められている.関数F\,が,凸性と密接な関係のある単調関数であるとき,相補性問題は比較的容易な問題となる.ここで,F\,単調であるとは,


\langle F(x)-F(y),x-y \rangle \geq 0, \;\; \forall x, y \in \mathbf{ R}^n


成り立つことである.制約1次関数与えられた凸計画問題カルーシュ・キューン・タッカー条件は,単調関数で定義された非線形相補性問題であらわされる.また,F\,単調関数で相補性問題が狭義実行可能点を持つとき,相補性問題の解集合は空でない有界凸集合になることが知られている.これまでに,F\,単調な相補性問題に対して様々な解法提案されている.初期には,線形相補性問題に対して不動点アルゴリズム(fixed point algorithm)の一種であるレムケ法が提案され,そのアルゴリズム実用化されてきた [2].近年では,相補性問題を等価方程式系最適化問題などに再定式化して解くアルゴリズム有効性が示されている.特に,等価方程式系近似した方程式ニュートン法逐次的に解く内点法タイプアルゴリズム [3] が理論的にも実用的にも速く解に収束することが報告されている.

相補性問題や変分不等式問題制約条件に含む数理計画問題均衡制約計画問題(mathematical program with equilibrium constraints)[4] と呼ぶ.スタッケルベルグ・ゲームや2レベル計画問題(bilevel programming problem)は,下位レベル問題をそのカルーシュ・キューン・タッカー条件置き換えることによって,均衡制約計画問題帰着することができる.均衡制約計画問題では,通常制約想定成り立たないことが知られている.このため,均衡制約計画問題は,一般非線形計画問題対すアルゴリズムで解が得られる保証がない困難な問題である.これまでに,均衡制約計画問題に対して内点法逐次2次計画法拡張する試みがなされている.



参考文献

[1] F.Facchinei and J.-S. Pang, Finite-Dimensional Variational Inequalities and Complementarity Problems Volumes Ⅰ and , Springer-Verlag, 2003.

[2] 小島政和, 『相補性不動点』, 産業図書, 1981.

[3] M. Kojima, N. Megiddo, T. Noma and A. Yoshise, A Unified Approach to Interior Point Algorithms for Linear Complementarity Problems, Springer-Verlag, 1991.

[4] Z.-Q. Luo, J.-S. Pang and D. Ralph, Mathematical Programs with Equilibrium Constraints, Cambridge University Press, 1996.

[5] 福島雅夫,『非線形最適化の基礎』, 朝倉書店, 2001.

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