Exact Penalization of Mathematical Programs with Equilibrium Constraints

数学 惩罚法 序列二次规划 数学优化 分段 缩小 互补性(分子生物学) 功能(生物学) 趋同(经济学) 信任域 应用数学 二次规划 数学分析 计算机科学 半径 计算机安全 进化生物学 生物 经济 遗传学 经济增长
作者
Stefan Scholtes,Michael Stöhr
出处
期刊:Siam Journal on Control and Optimization [Society for Industrial and Applied Mathematics]
卷期号:37 (2): 617-652 被引量:136
标识
DOI:10.1137/s0363012996306121
摘要

We study theoretical and computational aspects of an exact penalization approach to mathematical programs with equilibrium constraints (MPECs). In the first part, we prove that a Mangasarian--Fromovitz-type condition ensures the existence of a stable local error bound at the root of a real-valued nonnegative piecewise smooth function. A specification to nonsmooth formulations of equilibrium constraints, e.g., complementarity conditions or normal equations, provides conditions which guarantee the existence of a nonsmooth exact penalty function for MPECs. In the second part, we study a trust region minimization method for a class of composite nonsmooth functions which comprises exact penalty functions arising from MPECs. We prove a global convergence result for the general method and incorporate a penalty update rule. A further specification results in an SQP trust region method for MPECs based on an \(\ell_1\) penalty function.
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