Quadratische Optimierung

spezielles Problem der Mathematik
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Die quadratische Optimierung oder quadratische Programmierung und der damit eng verbundene Begriff des quadratischen Programms mit quadratischen Restriktionen ist ein spezielles Problem in der mathematischen Optimierung, das sich durch die Einfachheit der auftretenden Funktionen auszeichnet. Quadratische Programme treten zum Beispiel bei der Minimierung von Abstandsfunktionen auf oder als Unterprobleme von komplexeren Optimierungsproblemen.

Definition

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Es seien   reelle  -Matrizen,   eine symmetrische Matrix,   sowie   reelle Vektoren und schließlich   eine reelle Zahl.

Ein Optimierungsproblem der Form

 

heißt ein quadratisches Optimierungsproblem oder ein quadratisches Programm (englisch quadratic program, kurz QP).

Ist das Problem von der Form

 

für symmetrische Matrizen   und Serien von Vektoren  , so heißt es ein quadratisches Programm mit quadratischen Nebenbedingungen (englisch quadratically constrained quadratic program, kurz QCQP).

Anmerkungen

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  • Die additive Konstante   beeinflusst nicht die Lage der Optimalpunkte und kann deshalb bei der Formulierung des Optimierungsproblems unterschlagen werden.
  • Die Symmetrieforderung an die Matrizen   und   stellt keine Einschränkung dar, was auf folgendem Trick beruht. Falls die quadratische Matrix   nicht symmetrisch ist, kann der Ausdruck   durch   ersetzen werden, wobei   gilt. Die Matrix   ist symmetrisch und es gilt   für alle  .

Spezialfälle

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  • Jedes lineare Optimierungsproblem ist ein quadratisches Optimierungsproblem. Setze dazu  .
  • Jedes quadratische Optimierungsproblem ist ein quadratisches Programm mit quadratischen Nebenbedingungen. Dazu setzt man   und ordnet die Vektoren   zeilenweise zur Matrix   an.
  • Sind alle auftretenden Matrizen   positiv semidefinit, so sind quadratische Programme und quadratische Programme mit quadratischen Nebenbedingungen konvexe Optimierungsprobleme.
  • Unter gewissen Umständen kann ein SOCP auch als quadratisches Programm mit quadratischen Nebenbedingungen formuliert werden.

Beispiel

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Betrachte als Beispiel das Problem

 

Ein Umschreiben der quadratischen Terme liefert die in der Definition gegebene Darstellung mit Matrix-Vektor-Produkten:

 .

Es handelt sich also um ein quadratisches Programm mit quadratischen Nebenbedingungen. Insbesondere ist es ein konvexes Optimierungsproblem, da alle auftretenden Matrizen positiv definit sind.

Optimalitätskriterien

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Allgemeiner Fall

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Für beliebige Eingabeparameter gibt es das notwendige Optimalitätskriterium, dass wenn   ein lokales Minimum eines QPs oder QCQPs ist, dann existieren  , so dass   ein Fritz-John-Punkt ist und   ungleich dem Nullvektor ist. Sind noch zusätzliche gewisse Regularitätsvoraussetzungen wie zum Beispiel die LICQ, die MFCQ oder die Abadie CQ in   erfüllt, so gibt es  , so dass   ein Karush-Kuhn-Tucker-Punkt ist.

Für konvexe Probleme

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Sind die Matrizen   alle positiv semidefinit, so handelt es sich um ein konvexes Problem. Als Regularitätsbedingung für die Karush-Kuhn-Tucker-Bedingungen steht somit auch die Slater-Bedingung zur Verfügung, welche die Regularität aller zulässigen Punkte liefert. Des Weiteren ist jedes lokale Minimum ein globales Minimum. Außerdem ist jeder Karush-Kuhn-Tucker-Punkt ohne weitere Regularitätsvoraussetzungen ein globales Minimum und somit ein hinreichendes Optimalitätskriterium.

Quadratische Programme mit Gleichungsrestriktionen

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Betrachtet man das Quadratische Programm, das nur Gleichungsrestriktionen enthält

 

so ist jeder KKT-Punkt   des obigen Problems eine Lösung des linearen Gleichungssystems

 .

Ist   positiv semidefinit, so ist die Lösung des Gleichungssystems aufgrund der Konvexität des Problems eine globale Optimallösung des Optimierungsproblems. Lineare Gleichungssysteme der obigen Form werden auch Sattelpunktprobleme genannt, da man sie als Bestimmung des Sattelpunktes der Lagrange-Funktion auffassen kann.

Anwendungen

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Typische Anwendungsfälle sind:

  • Methode der kleinsten Quadrate mit oder ohne Nebenbedingungen an die zu bestimmenden Parameter.
  • Bestimmen des minimalen Abstandes zweier Mengen, die Polyeder sind (und damit lineare Ungleichungsrestriktionen erzeugen) oder Schnitte von Ellipsoiden sind (und damit quadratische Ungleichungsrestriktionen erzeugen).
  • Als Teilproblem zur Lösung eines größeren Optimierungsproblems zum Beispiel mittels des SQP-Verfahrens (Sequential Quadratic Programming)

Lösungsmethoden

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Als Lösungsmethoden werden verwendet:

Literatur

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