Luận án Tiến sĩ: Thuật toán giải các bài toán cân bằng và điểm bất động - Nguyễn Thị Thanh Hà
Thuật toán giải bài toán cân bằng và điểm bất động nâng cao hiệu suất thuật toán tối ưu.
Luan An
Luận án Tiến sĩ Toán học
Năm xuất bản
Số trang
104
Thời gian đọc
16 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Tổng quan bài toán cân bằng và điểm bất động hiện đại
- Số trang:
- 104 trang
- Trường:
- Học viện Kỹ thuật Quân sự
- Chuyên ngành:
- Toán Ứng Dụng
- Tác giả:
- Nguyễn Thị Thanh Hà
- Năm:
- 2021
Tóm tắt nội dung luận án
I. Tổng quan bài toán cân bằng và điểm bất động hiện đại
Bài toán cân bằng đóng vai trò trung tâm trong toán học ứng dụng hiện đại. Khái niệm này xuất hiện nhiều trong vật lý, kinh tế học và kỹ thuật giao thông. Mô hình toán học này bao quát nhiều bài toán tối ưu hóa quen thuộc. Các ví dụ tiêu biểu gồm bài toán bù, tối ưu hóa lồi và bất đẳng thức biến phân. Nghiên cứu bài toán điểm bất động giúp xác định trạng thái dừng của các hệ động lực phức tạp. Việc tìm kiếm nghiệm chung giữa hai mô hình tạo ra công cụ tính toán mạnh mẽ. Các chuyên gia áp dụng công cụ này để giải quyết các vấn đề đa mục tiêu. Sự phát triển của các phương pháp tính toán mở ra hướng tiếp cận mới. Các sơ đồ lặp hiệu quả cao liên tục được xây dựng. Mục tiêu chính là đảm bảo tốc độ tính toán nhanh và độ chính xác tối ưu.
1.1. Nguồn gốc và vai trò của bài toán cân bằng
Lý thuyết cân bằng xuất phát từ các hiện tượng tự nhiên và kinh tế xã hội. Trong cơ học, trạng thái cân bằng xuất hiện khi tổng các lực triệt tiêu lẫn nhau. Trong kinh tế học, cân bằng thị trường biểu thị điểm giao thoa giữa cung và cầu. Trong kỹ thuật viễn thông, cân bằng lưu lượng giúp tối ưu hóa băng thông mạng. Mô hình toán học tổng quát cung cấp khuôn khổ thống nhất cho mọi bài toán thực tế. Dạng bài toán này mở rộng trực tiếp từ bài toán quy hoạch toán học cổ điển. Bất đẳng thức biến phân là một trường hợp riêng quan trọng của mô hình. Cấu trúc bài toán cho phép xử lý đồng thời nhiều ràng buộc phi tuyến phức tạp. Việc phân tích sự tồn tại nghiệm đặt nền móng vững chắc cho giải thuật số. Nghiên cứu lý thuyết mang lại giải pháp định lượng đáng tin cậy.
1.2. Mối liên hệ với bài toán điểm bất động
Bài toán điểm bất động là công cụ toán học cơ bản trong giải tích phi tuyến. Điểm bất động của một hàm số thỏa mãn điều kiện giá trị hàm trùng với biến số. Nhiều phương trình vi phân và phương trình tích phân quy về dạng toán này. Trong không gian vô hạn chiều, bài toán liên kết chặt chẽ với ánh xạ không giãn. Nghiên cứu nghiệm chung của bài toán cân bằng và bài toán điểm bất động là nhiệm vụ then chốt. Sự kết hợp này mô hình hóa hiệu quả các hệ thống cân bằng có yếu tố điều khiển. Các thuật toán hiện đại thường giải quyết đồng thời cả hai điều kiện nghiệm. Cấu trúc bài toán yêu cầu các kỹ thuật xấp xỉ liên tiếp chính xác. Kết quả nghiên cứu áp dụng rộng rãi trong xử lý tín hiệu và học máy.
II. Cơ sở toán học giải bài toán cân bằng điểm bất động
Cơ sở lý thuyết giải tích hàm cung cấp nền tảng vững chắc cho các thuật toán. Không gian giải tích thường được xét là không gian Hilbert và không gian Banach. Các không gian này sở hữu cấu trúc hình học và chuẩn độ dài phù hợp. Việc phân tích tính chất tập lồi và hàm lồi là yêu cầu bắt buộc. Các khái niệm tính đơn điệu giữ vai trò quyết định tính hội tụ. Toán tử đơn điệu cực đại là đối tượng nghiên cứu trọng tâm trong lý thuyết đơn điệu. Ánh xạ không giãn và ánh xạ tựa không giãn đóng vai trò then chốt trong phép lặp. Các định lý điểm bất động cổ điển như Banach và Browder tạo tiền đề lý thuyết. Nền tảng toán học này giúp đánh giá độ phức tạp và độ tin cậy của thuật toán.
2.1. Không gian giải tích và cấu trúc toán tử
Không gian Hilbert cung cấp tích vô hướng để xác định góc và khoảng cách trực giao. Đây là môi trường lý tưởng cho các phép chiếu metric vuông góc. Không gian Banach mở rộng các khái niệm chuẩn cho các bài toán tổng quát hơn. Trong các không gian này, cấu trúc toán tử đơn điệu cực đại xác định nghiệm duy nhất. Toán tử giải tương ứng giúp chuyển bài toán biến phân về phép lặp điểm bất động. Ánh xạ không giãn bảo toàn hoặc thu hẹp khoảng cách giữa hai điểm bất kỳ. Tính chất này đảm bảo tính ổn định của chuỗi điểm lặp trong quá trình tính toán. Sự kết hợp giữa phép chiếu và toán tử giải tạo ra các toán tử đơn trị hữu ích. Cấu trúc giải tích chặt chẽ giúp kiểm soát sai số qua từng vòng lặp.
2.2. Khái niệm hội tụ mạnh và hội tụ yếu
Phân tích tính hội tụ là tiêu chuẩn hàng đầu để đánh giá thuật toán lặp. Hội tụ mạnh và hội tụ yếu là hai khái niệm cơ bản trong không gian vô hạn chiều. Hội tụ yếu chỉ yêu cầu dãy số hội tụ theo từng phiếm hàm tuyến tính liên tục. Ngược lại, hội tụ mạnh đòi hỏi khoảng cách chuẩn tiến thẳng về không. Trong các ứng dụng kỹ thuật số, hội tụ mạnh luôn là mục tiêu mong muốn cao nhất. Nhiều thuật toán cổ điển chỉ đạt được kết quả hội tụ yếu trong không gian Hilbert. Các nhà nghiên cứu phải bổ sung các kỹ thuật hiệu chỉnh để thu được hội tụ mạnh. Phép chiếu bổ sung và tham số điều hòa thường xuyên được tích hợp vào sơ đồ lặp. Việc chứng minh hội tụ mạnh khẳng định tính bền vững của phương pháp.
III. Thuật toán giải bài toán cân bằng không đơn điệu mới
Bài toán cân bằng không đơn điệu là thách thức lớn trong toán tối ưu. Giả thiết đơn điệu truyền thống thường bị vi phạm trong nhiều mô hình thực tế. Các bài toán kinh tế cạnh tranh phi hợp tác thường mang tính phi đơn điệu. Để xử lý lớp bài toán này, các thuật toán cải tiến liên tục ra đời. Phương pháp đạo hàm tăng cường kết hợp kỹ thuật chiếu nhúng mang lại hiệu quả cao. Thuật toán ngoại gradient mở rộng giúp xấp xỉ nghiệm mà không cần tính toán ma trận Jacobi. Việc kiểm soát bước lặp thông qua tìm kiếm đường tự động tăng tính linh hoạt. Thuật toán điểm gần kề proximal cũng được biến đổi để thích ứng với hàm không đơn điệu. Các sơ đồ tính toán mới đảm bảo hội tụ ổn định và giảm chi phí bộ nhớ.
3.1. Phương pháp đạo hàm tăng cường và chiếu nhúng
Phương pháp đạo hàm tăng cường tái cấu trúc bài toán cân bằng gốc thành chuỗi bài toán con. Mỗi bài toán con có tính lồi mạnh và dễ giải hơn đáng kể. Kỹ thuật chiếu nhúng đưa biến số vào không gian phụ trợ để xử lý ràng buộc. Quá trình này giúp mở rộng miền xác định và làm mịn các hàm mục tiêu. Thuật toán sử dụng thông tin đạo hàm bậc một để xác định hướng suy giảm nhanh. Bước nhảy được hiệu chỉnh động nhằm duy trì tính khả thi của điểm lặp. Phương pháp này loại bỏ yêu cầu đơn điệu ngặt trên toàn bộ tập xác định. Nhờ đó, thuật toán xử lý tốt các bài toán cân bằng có cấu trúc phi tuyến phức tạp. Kết quả thực nghiệm số chứng minh tốc độ hội tụ vượt trội của kỹ thuật nhúng.
3.2. Cải tiến thuật toán ngoại gradient
Thuật toán ngoại gradient là phương pháp tiêu chuẩn để giải bất đẳng thức biến phân. Thuật toán thực hiện hai phép chiếu tại mỗi bước lặp để đảm bảo tính ổn định. Tuy nhiên, phép chiếu lên tập lồi đóng thường tiêu tốn nhiều thời gian tính toán. Các biến thể cải tiến thay thế phép chiếu thứ hai bằng phép chiếu lên siêu phẳng cắt. Siêu phẳng này được xây dựng trực tiếp từ thông tin của bước lặp hiện tại. Cải tiến này giảm thiểu đáng kể khối lượng tính toán trên mỗi vòng lặp. Thuật toán kết hợp thêm bước tìm kiếm đường kiểu Armijo không yêu cầu hằng số Lipschitz. Sơ đồ lặp mới chứng minh được tính hội tụ mạnh trong không gian Hilbert. Đây là bước đột phá quan trọng cho bài toán cân bằng phi lồi.
IV. Hệ thống cân bằng và tìm nghiệm điểm bất động chung
Hệ bài toán cân bằng và bài toán cân bằng tổ hợp đại diện cho mô hình đa hệ thống. Mô hình này xuất hiện khi nhiều tác tử cùng tối ưu hóa mục tiêu tương hỗ. Việc tìm nghiệm chung của hệ thống tương đương với giải bài toán điểm bất động tương ứng. Các sơ đồ lặp kết hợp như thuật toán lặp Mann và thuật toán lặp Halpern được áp dụng rộng rãi. Sơ đồ Halpern nổi bật nhờ khả năng đảm bảo tính hội tụ mạnh trực tiếp. Sơ đồ Mann cung cấp quy trình bình quân gia quyền mượt mà giữa các trạng thái. Thuật toán điểm gần kề proximal tiếp tục đóng vai trò điều hòa bước lặp. Sự kết hợp hài hòa giữa các thuật toán tạo ra lời giải toàn diện cho bài toán kép.
4.1. Hệ bài toán cân bằng và dạng tổ hợp
Hệ bài toán cân bằng bao gồm nhiều bài toán cân bằng thành phần liên kết với nhau. Tập nghiệm chung là giao của các tập nghiệm riêng lẻ của từng bài toán. Bài toán cân bằng tổ hợp gom các thành phần này thành một bài toán tổng quát duy nhất. Cấu trúc tổ hợp cho phép chuyển đổi bài toán đa chiều phức tạp về dạng chuẩn tắc. Mối liên hệ tập nghiệm giữa hai bài toán được thiết lập qua các ánh xạ chiếu. Việc giải bài toán tổ hợp giúp đơn giản hóa quy trình tính toán phân tán. Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong mạng lưới phân phối năng lượng thông minh. Thuật toán giải hệ đảm bảo các tác tử đều đạt trạng thái cân bằng tối ưu. Sơ đồ tính toán phân rã giảm tải bộ nhớ cho hệ thống lớn.
4.2. Kỹ thuật lặp Halpern và lặp Mann kết hợp
Thuật toán lặp Mann sử dụng tổ hợp lồi giữa điểm hiện tại và ảnh qua ánh xạ không giãn. Sơ đồ này đơn giản nhưng thường chỉ đạt được hội tụ yếu trong không gian Hilbert. Thuật toán lặp Halpern bổ sung một điểm mỏ neo cố định vào công thức truy hồi. Điểm mỏ neo này kéo dãy lặp về nghiệm có chuẩn nhỏ nhất. Khi kết hợp với toán tử giải của bài toán cân bằng, sơ đồ Halpern đem lại hội tụ mạnh. Thuật toán tích hợp thêm bước xấp xỉ kiểu ngoại gradient để khử điều kiện đơn điệu ngặt. Dãy lặp sinh ra hội tụ ổn định mà không cần biết trước hằng số Lipschitz của ánh xạ. Phương pháp lai này nâng cao độ chính xác khi giải bài toán nghiệm chung.
V. Đánh giá thuật toán giải bài toán cân bằng thực tế
Đánh giá hiệu năng thuật toán qua thực nghiệm số là bước kiểm chứng thiết yếu. Các mô hình kiểm thử bao gồm bài toán cân bằng Nash và cân bằng lưu lượng mạng. Các thuật toán được cài đặt trên môi trường tính toán khoa học tiêu chuẩn. Tiêu chí đánh giá gồm thời gian chạy máy, số vòng lặp và sai số nghiệm. Thuật toán mới cho thấy tốc độ hội tụ nhanh hơn các phương pháp cổ điển. Kỹ thuật bước lặp tự điều chỉnh giúp thuật toán thích nghi tốt với dữ liệu lớn. Khả năng áp dụng vào không gian vô hạn chiều mở rộng phạm vi giải quyết vấn đề. Các nghiên cứu mở ra tiềm năng lớn cho bài toán tối ưu hóa trong học máy hiện đại.
5.1. Mô phỏng số và phân tích hiệu năng
Thực nghiệm số so sánh hiệu quả giữa thuật toán cải tiến và các thuật toán kinh điển. Các ví dụ minh họa khảo sát trên bài toán có số chiều từ thấp đến rất cao. Thuật toán ngoại gradient sửa đổi giảm thiểu số lần tính toán toán tử giải đắt đỏ. Kết quả mô phỏng cho thấy số vòng lặp giảm đáng kể so với phương pháp chiếu cổ điển. Sai số nghiệm tiến nhanh về không theo cấp số nhân trong các trường hợp lồi mạnh. Thuật toán lặp Halpern kết hợp duy trì độ ổn định cao trước các nhiễu số liệu. Biểu đồ hội tụ minh chứng rõ nét tính ưu việt của kỹ thuật tìm kiếm đường. Phương pháp thể hiện tính ổn định cơ học trên nhiều bộ dữ liệu thử nghiệm khác nhau.
5.2. Hướng mở rộng và ứng dụng thực tiễn
Các thuật toán giải bài toán cân bằng và điểm bất động tiếp tục phát triển mạnh mẽ. Hướng nghiên cứu tiềm năng là mở rộng thuật toán sang không gian Banach tổng quát. Việc loại bỏ hoàn toàn tính liên tục Lipschitz của hàm cân bằng cũng là mục tiêu quan trọng. Trong thực tế, các thuật toán này ứng dụng sâu rộng trong xử lý ảnh và truyền thông số. Chúng hỗ trợ tái tạo hình ảnh y tế với độ tương phản cao và giảm nhiễu. Các bài toán kinh tế thị trường tài chính cũng ứng dụng mô hình cân bằng đa mục tiêu. Sự kết hợp giữa lý thuyết tối ưu hóa và học máy mở ra nhiều triển vọng to lớn. Việc tối ưu hóa mã nguồn thuật toán song song giúp xử lý dữ liệu quy mô siêu lớn.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (104 trang)Nội dung chính
Tổng quan về luận án
Lý thuyết bài toán cân bằng (Equilibrium Problem - $EP$) và bài toán điểm bất động (Fixed Point Problem - $FP$) giữ vị trí trung tâm trong toán học ứng dụng hiện đại, giải tích phi tuyến và lý thuyết tối ưu hóa. Bài toán cân bằng được thiết lập trên không gian Hilbert thực $H$ với tập lồi, đóng, khác rỗng $C \subset H$ và song hàm cân bằng $f: C \times C \to \mathbb{R}$ thỏa mãn $f(x, x) = 0, \forall x \in C$, có dạng toán học chuẩn tắc: "Tìm $x^* \in C$ sao cho $f(x^*, y) \ge 0, \forall y \in C$". Mô hình này đóng vai trò khung toán học hợp nhất cho nhiều cấu trúc bài toán kinh điển như bài toán quy hoạch tối ưu ($OP$), bài toán bất đẳng thức biến phân đơn trị và đa trị ($VIP$, $MVIP$), bài toán điểm bất động Kakutani, bài toán điểm yên ngựa, và mô hình cân bằng Nash trong lý thuyết trò chơi phi hợp tác (Blum & Oettli, 1994).
Khoảng trống nghiên cứu (research gap) trọng tâm mà luận án tiến sĩ của nghiên cứu sinh Nguyễn Thị Thanh Hà giải quyết bắt nguồn từ ba rào cản lý thuyết và tính toán cốt lõi:
- Đa số các thuật toán đạo hàm tăng cường (extragradient) và thuật toán chiếu hiện hữu đòi hỏi song hàm $f$ phải thỏa mãn tính đơn điệu (monotonicity), đơn điệu mạnh hoặc giả đơn điệu (pseudomonotonicity) (Bigi et al., 2013; Muu, 2003). Trong thực tiễn mô hình hóa kinh tế và vận trù học, nhiều bài toán thực tế lại sở hữu cấu trúc song hàm hoàn toàn không đơn điệu.
- Việc chuyển đổi bài toán tìm nghiệm chung của họ bài toán cân bằng ($CSEP$) sang bài toán cân bằng tổ hợp ($CEP$) từng được khẳng định là tương đương dưới giả thiết các song hàm $f_i$ đơn điệu (Kangtunyakarn et al., 2013–2016). Luận án phát hiện lỗ hổng lý thuyết này khi chứng minh tính đơn điệu đơn thuần là không đủ để bảo đảm tính tương đương của hai tập nghiệm.
- Các phương pháp giải bài toán tìm nghiệm chung giữa bài toán cân bằng và bài toán điểm bất động gần đây, tiêu biểu như thuật toán dưới đạo hàm tăng cường Halpern ($HSEM$) của D. V. Hieu (2017), bắt buộc bước lặp $\lambda$ phải phụ thuộc chặt chẽ vào các hằng số Lipschitz $c_1, c_2$ thỏa mãn điều kiện $0 < \lambda < \min{\frac{1}{2c_1}, \frac{1}{2c_2}}$. Điều này gây tắc nghẽn tính toán lớn khi các hằng số Lipschitz thực tế không thể ước lượng hoặc chưa biết trước.
Luận án thiết lập và giải quyết ba câu hỏi nghiên cứu cụ thể:
- Câu hỏi nghiên cứu 1 ($RQ_1$): Làm thế nào để thiết lập một thuật toán lặp hội tụ mạnh giải bài toán cân bằng không đơn điệu trong không gian Hilbert mà không làm phát sinh chi phí tính toán giải bài toán tối ưu trên tập ràng buộc phức tạp ở mỗi bước lặp?
- Câu hỏi nghiên cứu 2 ($RQ_2$): Điều kiện khả quy chính xác nào là cần và đủ để hợp nhất tập nghiệm của hệ bài toán cân bằng hữu hạn và vô hạn đếm được vào tập nghiệm của bài toán cân bằng tổ hợp?
- Câu hỏi nghiên cứu 3 ($RQ_3$): Có thể xây dựng cơ chế tự thích nghi bước lặp kết hợp giữa phương pháp dưới đạo hàm tăng cường và phép lặp Ishikawa nhằm giải bài toán nghiệm chung của $EP$ giả đơn điệu và $FP$ tựa không giãn mà không cần biết hằng số Lipschitz hay không?
Phạm vi nghiên cứu bao quát không gian Hilbert tổng quát vô hạn chiều và không gian Euclide $n$ chiều $\mathbb{R}^n$, tích hợp mô phỏng định lượng trên thị trường năng lượng điện bán độc quyền Nash-Cournot với cấu trúc 3 công ty ($n_c = 3$), 6 tổ máy phát điện ($n_g = 6$), hàm cầu giá phụ thuộc affine và hàm chi phí phi tuyến tính từng đoạn (piecewise convex functions). Luận án tạo bước đột phá trong phương pháp luận giải tích phi tuyến và quy hoạch toán học hiện đại.
Literature Review và Positioning
Khung lý thuyết của bài toán cân bằng bắt nguồn từ các công trình nền tảng của Ky Fan (1972) với bất đẳng thức Ky Fan, sau đó được Blum & Oettli (1994) hệ thống hóa thành bài toán cân bằng tổng quát ($EP$). Về phương pháp giải, các phương pháp cổ điển bao gồm phương pháp hàm đánh giá (gap function method) của Fukushima (1992), nguyên lý bài toán phụ (auxiliary subproblem principle) của Cohen (1988), phương pháp điểm gần kề (proximal point method) của Martinet (1970) và Rockafellar (1976), cùng phương pháp hiệu chỉnh Tikhonov (Tikhonov & Arsenin, 1977).
Trong dòng nghiên cứu về thuật toán đạo hàm tăng cường, Korpelevich (1976) đã đặt nền móng cho bất đẳng thức biến phân, sau đó được Quoc, Anh & Muu (2008, 2012) cải tiến kết hợp với quy tắc tìm kiếm tia Armijo để giải bài toán cân bằng đơn điệu và giả đơn điệu. Song song đó, lý thuyết điểm bất động phát triển từ định lý ánh xạ co Banach kinh điển đến các phép lặp Mann (1953) cho ánh xạ không giãn, phép lặp Ishikawa (1974) cho ánh xạ Lipschitz giả co và phép lặp Halpern (1967) đạt hội tụ mạnh. Takahashi, Takeuchi & Kubota (2008) đã giới thiệu phương pháp chiếu nhúng (shrinking projection method), mở ra hướng đi mới trong việc bảo đảm sự hội tụ mạnh trong không gian Hilbert.
Tuy nhiên, các tranh biện học thuật then chốt nảy sinh trong hai thập kỷ qua tập trung vào tính tương đương cấu trúc và điều kiện hội tụ:
- Tranh biện về quan hệ $CSEP$ và $CEP$: Kangtunyakarn (2013) cùng các cộng sự trong chuỗi công bố quốc tế khẳng định rằng đối với tập chỉ số hữu hạn $I = {1, 2, \dots, N}$, nếu các song hàm $f_i$ đơn điệu thì tập nghiệm của bài toán cân bằng tổ hợp hoàn toàn trùng khớp với giao các tập nghiệm thành phần: $$\bigcap_{i=1}^N \text{Sol}(C, f_i) = \text{Sol}\left(C, \sum_{i=1}^N \alpha_i f_i\right)$$ Luận án chỉ ra khẳng định trên tồn tại sai sót nền tảng: tính đơn điệu của các song hàm thành phần chưa đủ để bảo toàn đẳng thức nêu trên. Bằng việc xây dựng phản ví dụ toán học chặt chẽ, tác giả bác bỏ kết luận của Kangtunyakarn và tái định vị lại điều kiện biên đủ chính xác để đẳng thức được nghiệm đúng cho cả trường hợp hữu hạn lẫn vô hạn đếm được.
- So sánh với các nghiên cứu quốc tế về bài toán không đơn điệu: So với các thuật toán của Iiduka & Takahashi (2009) vốn đòi hỏi tính đơn điệu chặt hoặc đơn điệu mạnh, hay các công trình của Ceng, Ansari & Yao (2010) và Bigi, Castellani & Kassay (2013) giải bài toán cân bằng với tính chất liên tục Holder/Lipschitz nghiêm ngặt, luận án này khắc phục triệt để giả thiết đơn điệu bằng việc tích hợp phương pháp chiếu nhúng Takahashi với thủ tục tìm kiếm tia Armijo linh hoạt.
- So sánh với nghiên cứu tìm nghiệm chung $EP$ và $FP$: Nghiên cứu đối chiếu trực tiếp với thuật toán $HSEM$ của D. V. Hieu (2017). Trong khi Hieu đòi hỏi tham số bước lặp $\lambda$ bị chặn bởi hằng số Lipschitz chưa biết ($0 < \lambda < \min{\frac{1}{2c_1}, \frac{1}{2c_2}}$), công trình của nghiên cứu sinh Nguyễn Thị Thanh Hà kết hợp phương pháp dưới đạo hàm tăng cường với phép lặp Ishikawa, giải phóng hoàn toàn thuật toán khỏi sự phụ thuộc tiên nghiệm vào các hằng số Lipschitz, bảo đảm sự hội tụ mạnh về hình chiếu $x^* = P_{S}(x_0)$ trên tập nghiệm chung $S = \text{Sol}(C, f) \cap \text{Fix}(T) \neq \emptyset$.
Đóng góp lý thuyết và khung phân tích
Đóng góp cho lý thuyết
Luận án mở rộng và thách thức các lý thuyết tối ưu hóa phi tuyến hiện hành qua các đóng góp cụ thể:
- Mở rộng lý thuyết hội tụ của bài toán cân bằng không đơn điệu: Xây dựng khung chứng minh hội tụ mạnh cho dãy lặp ${x^k}$ và ${u^k}$ trong không gian Hilbert thực mà không cần giả thiết đơn điệu hay giả đơn điệu của song hàm $f$. Điều này được thiết lập dựa trên tính chất nghiệm của bài toán liên kết Minty ($MEP$) và tính liên tục yếu đồng thời (jointly weakly continuous).
- Chỉnh lý và bổ sung định lý cơ bản về hệ bài toán cân bằng: Xác lập điều kiện đủ mới để đẳng thức giữa giao các tập nghiệm của họ bài toán cân bằng và tập nghiệm của bài toán cân bằng tổ hợp $\text{Sol}(C, \sum_{i \in I} \alpha_i f_i)$ đồng nhất, khắc phục ngộ nhận lý thuyết kéo dài từ năm 2013 trong các công trình của Kangtunyakarn.
- Hợp nhất bài toán điểm bất động tựa không giãn và bài toán cân bằng Lipschitz-type: Mở rộng định lý hội tụ mạnh của phép lặp Ishikawa kết hợp dưới đạo hàm tăng cường mà không đòi hỏi thông tin về cận Lipschitz $c_1, c_2$.
Khung phân tích độc đáo
Khung phân tích của luận án tích hợp ba nhánh lý thuyết toán học chuyên sâu:
- Lý thuyết phân tích lồi và dưới vi phân: Khai thác toán tử dưới vi phân theo biến thứ hai $\partial_2 f(z, x) = {w \in H : f(z, y) \ge f(z, x) + \langle w, y - x \rangle, \forall y \in C}$ để tạo ra các véc-tơ siêu phẳng phân tách tại mỗi bước lặp.
- Kỹ thuật chiếu nhúng không gian nửa đóng: Xây dựng dãy tập lồi đóng lồng nhau $C_{k+1} = {x \in C_k : |x - u^k| \le |x - x^k|}$ chứa tập nghiệm $S_M$ hoặc $S$, chuyển bài toán tìm nghiệm tiệm cận yếu về bài toán hình chiếu trực giao duy nhất $x^{k+1} = P_{C_{k+1}}(x_g)$.
- Quy tắc tìm kiếm tia Armijo thích nghi: Thiết lập quy tắc tìm số nguyên không âm nhỏ nhất $m_k$ thỏa mãn: $$f(z^{k, m_k}, x^k) - f(z^{k, m_k}, y^k) \ge \frac{\mu}{2\rho_k} |y^k - x^k|^2$$ với $z^{k, m} = (1 - \eta^m)x^k + \eta^m y^k$, cho phép kiểm soát bước nhảy mà không làm mất tính khả vi hay tính lồi suy rộng.
Phương pháp nghiên cứu tiên tiến
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu đứng trên lập trường nhận thức luận của chủ nghĩa thực chứng diễn dịch toán học (mathematical positivism and rigorous deductive reasoning). Toàn bộ hệ thống định lý, bổ đề kỹ thuật và thuật toán được chứng minh giải tích chuẩn xác trong không gian giải tích hàm.
Thiết kế nghiên cứu đa tầng bao gồm:
- Tầng lý thuyết không gian Hilbert trừu tượng: Thiết lập các cấu trúc topo yếu, tính compact yếu và các đặc tính bao hàm dưới vi phân.
- Tầng thiết kế giải thuật số (Numerical Algorithm Design): Xây dựng các bước lặp hữu hạn, quy tắc cập nhật biến, tiêu chuẩn dừng kiểm soát sai số.
- Tầng thực nghiệm tính toán (Computational Benchmark): Cài đặt và thực thi trên mô hình cân bằng thị trường điện bán độc quyền Nash-Cournot phi đối xứng, so sánh tốc độ hội tụ qua thời gian CPU và số bước lặp (iterations).
Quy trình nghiên cứu rigorous
Quy trình giải thuật cho bài toán cân bằng không đơn điệu (Thuật toán 2.1) được thiết kế theo các pha chặt chẽ:
- Bước khởi tạo: Chọn điểm xuất phát $x^0 = x_g \in C$, các tham số $\eta, \mu \in (0, 1)$, $0 < \underline{\rho} \le \bar{\rho}$, ${\rho_k} \subset [\underline{\rho}, \bar{\rho}]$, $\gamma_k \in [\underline{\gamma}, \bar{\gamma}] \subset (0, 2)$, đặt tập $C_0 = C$.
- Bước 1 (Quy hoạch lồi mạnh): Giải bài toán tối ưu lồi duy nhất trên tập $C$: $$y^k = \arg\min \left{ f(x^k, y) + \frac{1}{2\rho_k} |y - x^k|^2 : y \in C \right}$$ Nếu $y^k = x^k$, dừng thuật toán ($x^k$ là nghiệm chính xác của $EP(C, f)$).
- Bước 2 (Tìm kiếm tia Armijo): Xác định số nguyên $m_k$ nhỏ nhất để $z^k = (1 - \eta^{m_k})x^k + \eta^{m_k} y^k$ thỏa mãn bất đẳng thức giảm Armijo.
- Bước 3 (Chiếu dưới đạo hàm): Lấy $w^k \in \partial_2 f(z^k, x^k)$, tính hệ số chuẩn hóa $\sigma_k = \frac{f(z^k, x^k)}{|w^k|^2}$, và thực hiện phép chiếu: $$u^k = P_C (x^k - \gamma_k \sigma_k w^k)$$
- Bước 4 (Cập nhật tập thu hẹp và chiếu nhúng): Xây dựng tập lồi đóng $C_{k+1} = {x \in C_k : |x - u^k| \le |x - x^k|}$ và tính điểm lặp tiếp theo $x^{k+1} = P_{C_{k+1}}(x_g)$.
Độ tin cậy giải tích được bảo đảm qua việc chứng minh chuỗi bất đẳng thức năng lượng suy giảm: $$|u^k - x^|^2 \le |x^k - x^|^2 - \gamma_k (2 - \gamma_k)(\sigma_k |w^k|)^2, \quad \forall x^* \in S_M$$ khẳng định tính bị chặn của dãy ${x^k}, {u^k}, {y^k}, {z^k}$ và sự triệt tiêu tiệm cận $|x^{k+1} - x^k| \to 0$, $|u^k - x^k| \to 0$.
Data và phân tích
Mô hình thực nghiệm kiểm chứng được xây dựng từ bài toán cân bằng thị trường điện bán độc quyền Nash-Cournot (Contreras et al., 2004; Quoc et al., 2012):
- Cấu trúc thị trường: Số công ty sản xuất điện $n_c = 3$; tổng số tổ máy phát điện $n_g = 6$. Phân bổ sở hữu: Công ty 1 quản lý tổ máy ${1}$, Công ty 2 quản lý tổ máy ${2, 3}$, Công ty 3 quản lý tổ máy ${4, 5, 6}$.
- Hàm giá điện: Giá thị trường $p(x)$ phụ thuộc tuyến tính giảm vào tổng sản lượng điện phát $\sigma = \sum_{i=1}^6 x_i$ theo phương trình affine: $$p(x) = 378.4 - \sum_{i=1}^{n_g} x_i$$
- Hàm chi phí phi tuyến: Chi phí sản xuất của tổ máy thứ $j$ là hàm phi vi phân từng đoạn: $c_j(x_j) = \max{c_{0j}(x_j), c_{1j}(x_j)}$, trong đó: $$c_{0j}(x_j) = \frac{\alpha_{j0}}{2} x_j^2 + \beta_{j0} x_j + \gamma_{j0}, \quad c_{1j}(x_j) = \alpha_{j1} x_j + \frac{\beta_{j1}}{\beta_{j1} + 1} \gamma_{j1}^{-1/\beta_{j1}} (x_j)^{(\beta_{j1}+1)/\beta_{j1}}$$
- Tập ràng buộc công suất: Ràng buộc hộp đóng $C = {x \in \mathbb{R}^6 : x_j^{\min} \le x_j \le x_j^{\max}, \forall j = 1, \dots, 6}$ với công suất phát định mức cụ thể: Tổ máy 1 ($[0, 80]$), Tổ máy 2 ($[0, 80]$), Tổ máy 3 ($[0, 50]$), Tổ máy 4 ($[0, 55]$), Tổ máy 5 ($[0, 30]$), Tổ máy 6 ($[0, 40]$).
- Tính chất phi đơn điệu: Song hàm tương đương của mô hình có dạng $f(x, y) = [(A + B)x + By + a]^T(y - x) + c(y) - c(x)$, với $f(x, y) + f(y, x) = -(y - x)^T A (y - x)$. Vì ma trận $A$ không phải là ma trận nửa xác định dương, song hàm $f$ hoàn toàn không đơn điệu.
- Môi trường thực thi & Tiêu chuẩn dừng: Thuật toán được lập trình trên nền tảng phần mềm MATLAB phiên bản R2014a, thực thi trên hệ thống máy tính trang bị CPU Intel(R) Core(TM) i5-3230M @ 2.60 GHz, 4GB RAM. Tiêu chuẩn dừng kiểm soát sai số chuẩn hóa đạt mức khắt khe: $$\frac{|x^{k+1} - x^k|}{\max{1, |x^k|}} \le \epsilon \quad \text{với } \epsilon = 10^{-3}$$
Phát hiện đột phá và implications
Những phát hiện then chốt
- Chứng minh sự hội tụ mạnh không điều kiện đơn điệu: Khác với các thuật toán extragradient truyền thống chỉ hội tụ yếu hoặc đòi hỏi tính đơn điệu ngặt, Thuật toán 2.1 và Thuật toán 2.2 thiết lập sự hội tụ mạnh của toàn bộ dãy lặp ${x^k}$ về nghiệm duy nhất $x^* = P_{\cap C_k}(x_g)$ trong không gian Hilbert khi tập nghiệm Minty $S_M \neq \emptyset$.
- Bác bỏ giả thiết đơn điệu trong bài toán cân bằng tổ hợp: Phát hiện phản ví dụ toán học chứng minh rằng ngay cả khi mọi song hàm $f_i$ ($i = 1, \dots, N$) đều đơn điệu, đẳng thức $\bigcap_{i=1}^N \text{Sol}(C, f_i) = \text{Sol}(C, \sum_{i=1}^N \alpha_i f_i)$ vẫn có thể không xảy ra. Luận án thiết lập hệ điều kiện đủ mới bảo đảm tính tương đương cho cả họ vô hạn đếm được các bài toán cân bằng.
- Giải phóng ràng buộc bước lặp khỏi hằng số Lipschitz: Thuật toán phối hợp dưới đạo hàm tăng cường và bước lặp Ishikawa (Chương 4) đã loại bỏ hoàn toàn việc phải ước lượng trước cận Lipschitz $c_1, c_2$ của song hàm giả đơn điệu, giải quyết triệt để điểm nghẽn của thuật toán $HSEM$ do D. V. Hieu đề xuất năm 2017.
- Hiệu năng giải bài toán thị trường năng lượng phi tuyến: Trong mô hình cân bằng bán độc quyền Nash-Cournot 6 chiều, thuật toán thể hiện tính ổn định vượt trội trước các điểm khởi tạo khác nhau ($x^0$), đạt nghiệm cân bằng tối ưu với sai số $\epsilon = 10^{-3}$ trong thời gian thực thi mili-giây trên phần mềm MATLAB.
Implications đa chiều
- Về mặt lý thuyết: Cung cấp khung phương pháp luận hoàn chỉnh kết nối giải tích lồi, phép chiếu metric và lý thuyết điểm bất động để giải quyết các bài toán phi tuyến không có tính đơn điệu.
- Về mặt giải thuật số: Đơn giản hóa quy trình tính toán: mỗi bước lặp chỉ cần giải một bài toán quy hoạch lồi mạnh duy nhất trên tập ràng buộc gốc $C$, các phép chiếu tiếp theo được thực hiện trên các nửa không gian đóng hoặc tập siêu phẳng $C_{k+1}$ vốn có công thức giải tích hiện biểu tường minh, giảm thiểu tài nguyên CPU.
- Về mặt ứng dụng thực tiễn và chính sách: Mô hình cung cấp công cụ tối ưu hóa chính xác cho việc điều độ hệ thống điện quốc gia, phân bổ công suất biên giữa các công ty phát điện trong thị trường năng lượng cạnh tranh bán phần, ngăn chặn hành vi lạm dụng vị thế thống lĩnh thị trường nhằm tối đa hóa phúc lợi xã hội.
Limitations và Future Research
Mặc dù đạt được những kết quả đột phá, luận án cũng ghi nhận một số giới hạn học thuật cần tiếp tục mở rộng:
- Giả thiết về tính liên tục yếu đồng thời: Các định lý hội tụ trong Chương 2 vẫn đòi hỏi song hàm $f$ phải liên tục yếu đồng thời trên $\Omega \times \Omega$. Điều kiện này có thể bị vi phạm trong một số bài toán tối ưu phân tán với toán tử gián đoạn.
- Cấu trúc tập nghiệm Minty: Chứng minh hội tụ của thuật toán không đơn điệu phụ thuộc vào giả thiết tập nghiệm Minty $S_M$ khác rỗng ($S_M \neq \emptyset$).
- Quy mô dữ liệu mô phỏng: Thực nghiệm số mới chỉ dừng lại ở bài toán thử nghiệm kích thước $n_g = 6$ và một số ví dụ không gian Hilbert vô hạn chiều mô phỏng giải tích.
Chương trình nghiên cứu mở rộng 5–10 năm tới bao gồm:
- Mở rộng thuật toán cho lớp bài toán cân bằng song lồi (biconvex equilibrium problems) và bất đẳng thức biến phân quasi-variational.
- Phát triển các biến thể thuật toán ngẫu nhiên (stochastic extragradient methods) và thuật toán phân tán (distributed algorithms) phục vụ bài toán Big Data và máy học (Machine Learning).
- Ứng dụng giải quyết bài toán cân bằng mạng giao thông đa phương thức quy mô hàng triệu nút mạng.
Tác động và ảnh hưởng
Công trình nghiên cứu tạo ra những tác động khoa học và thực tiễn sâu rộng:
- Tác động học thuật: Cung cấp các công cụ toán học nền tảng cho cộng đồng nghiên cứu giải tích tối ưu. Các kết quả của luận án đã được công bố trên các tạp chí quốc tế chuyên ngành uy tín (như Journal of Nonlinear Analysis and Optimization) và báo cáo tại các diễn đàn toán học đầu ngành: Hội nghị Khoa học các nhà nghiên cứu trẻ lần thứ XV, Hội thảo Tối ưu và Tính toán Khoa học lần thứ 18 (Hòa Lạc), và Hội nghị các cựu học viên Viện Toán học.
- Ứng dụng công nghiệp & Chuyển đổi số: Cung cấp thuật toán nền tảng cho việc phát triển các phần mềm điều độ thị trường điện cạnh tranh, thuật toán định tuyến phân bổ gói tin viễn thông và bài toán tái tạo ảnh số chất lượng cao trong y tế.
- Giá trị kinh tế - xã hội: Hỗ trợ các cơ quan điều tiết năng lượng (như Cục Điều tiết Điện lực) xây dựng khung chính sách giá điện minh bạch, kiểm soát mức độ tập trung thị trường và tối ưu hóa chi phí vận hành nguồn điện quốc gia.
Đối tượng hưởng lợi
- Nghiên cứu sinh và học giả chuyên ngành Toán ứng dụng: Tiếp cận hệ thống bổ đề kỹ thuật chuẩn xác, kỹ thuật chứng minh hội tụ mạnh trong không gian vô hạn chiều và các hướng nghiên cứu mở về giải tích phi tuyến.
- Chuyên gia nghiên cứu R&D trong ngành Điện lực và Năng lượng: Ứng dụng mô hình cân bằng Nash-Cournot phi đơn điệu để tối ưu hóa kế hoạch chào giá và vận hành tổ máy phát điện.
- Kỹ sư Xử lý tín hiệu và Khoa học dữ liệu: Khai thác thuật toán điểm bất động tựa không giãn cho các bài toán tối ưu hóa lồi phân tán, khôi phục tín hiệu bị nhiễu và xử lý ảnh y tế.
- Các nhà hoạch định chính sách kinh tế vĩ mô: Sử dụng khung lý thuyết cân bằng tổng thể để mô phỏng tác động của thuế carbon, hạn ngạch phát thải và cơ chế đấu thầu năng lượng tái tạo.
Câu hỏi chuyên sâu
1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì và mở rộng lý thuyết nào?
Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất là việc thiết lập sự hội tụ mạnh cho bài toán cân bằng hoàn toàn không đơn điệu bằng cách tích hợp phương pháp chiếu nhúng (shrinking projection) của Takahashi với tìm kiếm tia Armijo, đồng thời chỉ ra và sửa chữa sai sót lý thuyết của S. Kangtunyakarn về tính tương đương giữa bài toán $CSEP$ và bài toán $CEP$.
2. Cải tiến phương pháp luận so với các nghiên cứu quốc tế tiền nhiệm thể hiện ở điểm nào?
So với thuật toán $HSEM$ của D. V. Hieu (2017) (đòi hỏi bước lặp $\lambda < \min{\frac{1}{2c_1}, \frac{1}{2c_2}}$), luận án kết hợp kỹ thuật dưới đạo hàm tăng cường với sơ đồ lặp Ishikawa hai bước, cho phép thuật toán tự thích nghi hoàn toàn mà không cần biết các hằng số Lipschitz $c_1, c_2$. So với phương pháp extragradient của Quoc et al. (2012), luận án thay thế phép chiếu trên tập ràng buộc phức tạp $C$ bằng phép chiếu trên siêu phẳng $C_{k+1}$, giảm thiểu đột phá độ phức tạp tính toán ở mỗi bước lặp.
3. Phát hiện bất ngờ nhất được hỗ trợ bởi dữ liệu toán học là gì?
Phát hiện bất ngờ nhất là tính đơn điệu của các song hàm thành phần $f_i$ không đủ để bảo đảm tập nghiệm của bài toán cân bằng tổ hợp $\text{Sol}(C, \sum_{i=1}^N \alpha_i f_i)$ trùng với giao các tập nghiệm $\bigcap_{i=1}^N \text{Sol}(C, f_i)$. Luận án đã xây dựng phản ví dụ cụ thể chỉ ra tập nghiệm tổ hợp có thể chứa các phần tử không thuộc tập nghiệm thành phần, qua đó bác bỏ khẳng định trong chuỗi bài báo quốc tế của nhóm tác giả Kangtunyakarn.
4. Luận án có cung cấp quy trình tái lập (Replication Protocol) hoàn chỉnh không?
Quy trình tái lập được mô tả toán học và thực nghiệm chi tiết: toàn bộ tham số thuật toán ($\eta, \mu \in (0, 1)$, dãy $\gamma_k \in [\underline{\gamma}, \bar{\gamma}] \subset (0, 2)$, ma trận chi phí $A, B$, véc-tơ tham số chi phí $\alpha_{jk}, \beta_{jk}, \gamma_{jk}$, miền ràng buộc công suất $[x_j^{\min}, x_j^{\max}]$) và mã nguồn thuật toán trên phần mềm MATLAB R2014a với tiêu chuẩn dừng $\frac{|x^{k+1}-x^k|}{\max{1, |x^k|}} \le 10^{-3}$ được cung cấp rõ ràng, bảo đảm khả năng tái lập kết quả 100%.
5. Chương trình nghiên cứu 10 năm tới được phác thảo như thế nào?
Chương trình nghiên cứu dài hạn tập trung vào ba trụ cột: (1) Mở rộng thuật toán cho các không gian Banach tổng quát và bài toán bất đẳng thức biến phân tựa cân bằng (quasi-equilibrium); (2) Tích hợp thuật toán chiếu ngẫu nhiên vào các mô hình học sâu (Deep Learning) và mạng nơ-ron đối nghịch (GANs); (3) Phát triển phần mềm thương mại hóa tối ưu hóa vận hành hệ thống thị trường điện thông minh (Smart Grid).
Kết luận
- Đề xuất thành công 02 thuật toán hội tụ mạnh mới giải bài toán cân bằng không đơn điệu trong không gian Hilbert thực dựa trên sự kết hợp giữa kỹ thuật chiếu nhúng và quy tắc tìm kiếm tia Armijo.
- Giải quyết triệt để lỗ hổng lý thuyết về mối quan hệ giữa $CSEP$ và $CEP$, đưa ra phản ví dụ bác bỏ các kết quả chưa chính xác trong y văn quốc tế và thiết lập hệ điều kiện đủ đúng đắn cho cả trường hợp họ hữu hạn và vô hạn các song hàm.
- Xây dựng thuật toán kết hợp dưới đạo hàm tăng cường và phép lặp Ishikawa tìm nghiệm chung của bài toán cân bằng giả đơn điệu Lipschitz-type và bài toán điểm bất động tựa không giãn mà không cần biết hằng số Lipschitz.
- Mở ra 03 hướng nghiên cứu mới về giải tích phi tuyến: thuật toán phân tán không đơn điệu, phương pháp điểm gần kề thích nghi và tối ưu hóa hệ thống động lực ngẫu nhiên.
- Chứng minh tính khả thi và hiệu năng thực tế vượt trội qua việc giải bài toán cân bằng kinh tế thị trường điện bán độc quyền Nash-Cournot 6 chiều trên phần mềm MATLAB, bảo đảm tốc độ hội tụ nhanh và độ chính xác cao.
Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ NGUYỄN THỊ THANH HÀ THUẬT TOÁN GIẢI MỘT SỐ LỚP BÀI TOÁN CÂN BẰNG VÀ ĐIỂM BẤT ĐỘNG LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC HÀ NỘI - 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ NGUYỄN THỊ THANH HÀ THUẬT TOÁN GIẢI MỘT SỐ LỚP BÀI TOÁN CÂN BẰNG VÀ ĐIỂM BẤT ĐỘNG CHUYÊN NGÀNH: TOÁN ỨNG DỤNG MÃ SỐ: 9 46 01 12 LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Cán bộ hướng dẫn khoa học: 1. Đào Trọng Quyết HÀ NỘI - 2021 i Mục lục Lời cam đoan 1 Lời cảm ơn 2 Mở đầu 3 Bảng ký hiệu 14 Chương 1. Một số kiến thức chuẩn bị 16 1.1 Một số khái niệm và kết quả cơ bản .2 Bài toán cân bằng và sự tồn tại nghiệm .1 Một số trường hợp riêng của bài toán cân bằng .2 Sự tồn tại nghiệm của bài toán cân bằng .3 Bài toán điểm bất động và một số phương pháp tìm điểm bất động 27 Chương 2. Một số thuật toán giải bài toán cân bằng không đơn điệu 32 2.1 Thuật toán đạo hàm tăng cường và phương pháp chiếu nhúng .2 Một số thuật toán giải bài toán cân bằng không đơn điệu .3 Ví dụ minh họa.
Hệ bài toán cân bằng và bài toán cân bằng tổ hợp 49 3.2 Mối liên hệ giữa tập nghiệm của hệ bài toán cân bằng và bài toán cân bằng tổ hợp. 54 ii Chương 4. Một thuật toán tìm nghiệm chung của bài toán cân bằng và bài toán điểm bất động 63 4.2 Một thuật toán tìm nghiệm chung của bài toán cân bằng và bài toán điểm bất động .3 Một số ví dụ minh họa. 79 Kết quả đạt được 87 Hướng nghiên cứu tiếp theo 89 Danh mục công trình khoa học của tác giả có liên quan đến luận án 90 Tài liệu tham khảo 91 1 Lời cam đoan Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi, dưới sự hướng dẫn của các cán bộ trong tập thể hướng dẫn khoa học.
Các kết quả viết chung với các tác giả khác đều đã được sự nhất trí của các đồng tác giả khi đưa vào luận án. Các kết quả, số liệu trong luận án là hoàn toàn trung thực và chưa từng được ai công bố trên bất kỳ công trình nào khác. Các tài liệu tham khảo được trích dẫn đầy đủ. Nguyễn Thị Thanh Hà 2 Lời cảm ơn Bản luận án này được hoàn thành tại Bộ môn Toán, Khoa Công nghệ Thông tin, Học viện Kỹ thuật Quân sự, dưới sự hướng dẫn của TS Bùi Văn Định và TS Đào Trọng Quyết.
Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc tới hai thầy hướng dẫn. Các thầy đã luôn dành cho trò sự quan tâm, động viên, giúp đỡ rất tận tình trong suốt thời gian làm nghiên cứu sinh, đặc biệt là TS Bùi Văn Định, người đã không quản công sức, từng bước dẫn dắt, truyền cho trò niềm đam mê học tập, nghiên cứu, cùng nhiều kỹ năng, kiến thức quý báu, đồng thời luôn khích lệ trò từng bước vượt qua những khó khăn, thử thách trên bước đường học tập, nghiên cứu. Tác giả xin chân thành cảm ơn TS Tạ Ngọc Ánh, TS Hy Đức Mạnh, và các Thầy Cô trong Bộ môn Toán, anh chị em, đồng nghiệp trong Khoa Công nghệ Thông tin, Học viện Kỹ thuật Quân sự đã luôn quan tâm, tạo điều kiện và đã cho tác giả những ý kiến đóng góp quý báu trong suốt quá trình học tập. Tác giả trân trọng gửi lời cảm ơn đến Ban Giám đốc, Phòng Sau Đại học, Ban Chủ nhiệm Khoa Công nghệ Thông tin, Học viện Kỹ thuật Quân sự đã luôn giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi cho tác giả trong thời gian làm nghiên cứu sinh.
Bản luận án này sẽ không thể hoàn thành nếu không có sự cảm thông, chia sẻ và giúp đỡ từ những người thân trong gia đình. Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới bố mẹ hai bên gia đình. Đặc biệt, xin cảm ơn mẹ, chồng và hai con yêu quý, những người đã luôn gần gũi, cảm thông và sẻ chia cùng tôi trong suốt thời gian qua. Tác giả thành kính dâng tặng món quà tinh thần này đến gia đình thân yêu với tất cả tấm lòng biết ơn, yêu thương và trân trọng nhất.
Tác giả 3 Mở đầu 1. Lịch sử vấn đề và lý do chọn đề tài Thuật ngữ "cân bằng (equilibrium)" đã được sử dụng rộng rãi trong vật lý, hóa học, sinh học, kỹ thuật và kinh tế học. Nó thường đề cập đến các điều kiện hoặc trạng thái của một hệ thống trong đó tất cả các tác động cạnh tranh đều cân bằng. Chẳng hạn, trong vật lý, cân bằng cơ học là trạng thái mà trong đó tổng của tất cả các lực và mô men lên mỗi phần tử của hệ thống đều bằng không, trong khi chất lưu được cho là ở trạng thái cân bằng thủy tĩnh khi nó ở trạng thái nghỉ, hoặc khi vận tốc dòng chảy tại mỗi điểm không đổi theo thời gian.
Trong hóa học, cân bằng động lực là trạng thái của một phản ứng thuận nghịch, trong đó tốc độ của phản ứng thuận bằng tốc độ của phản ứng nghịch. Trong sinh học, trạng thái cân bằng di truyền biểu thị tình trạng trong đó một kiểu gen không tiến hóa trong quần thể từ thế hệ này qua thế hệ khác. Trong kỹ thuật, cân bằng giao thông là sự phân bố ổn định dự kiến của lưu lượng trên các con đường công cộng hoặc qua các mạng máy tính, viễn thông. Hơn nữa, lý thuyết cân bằng nổi tiếng là một nhánh cơ bản của kinh tế học nghiên cứu các động lực của cung, cầu và giá cả trong một nền kinh tế trong phạm vi một trong hai thị trường (cân bằng riêng) hoặc một vài thị trường (cân bằng chung).
Sự cân bằng đặc biệt rất quan trọng trong toán học, cụ thể là trong các hệ động lực học, phương trình vi phân đạo hàm riêng, và phép tính biến phân. Sau sự đột phá của lý thuyết trò chơi và khái niệm cân bằng Nash, thuật ngữ này đã được sử dụng trong toán học trong các ngữ cảnh rộng hơn rất nhiều bao gồm cả những khía cạnh quan trọng của vận trù học và quy hoạch toán học. Nhiều bài toán liên quan đến sự cân bằng bao gồm một số trong chúng đã kể ở trên có thể 4 được nhìn nhận trong một thể thống nhất thông qua các mô hình toán học khác nhau như: bài toán tối ưu, bài toán bù, bài toán bất đẳng thức biến phân, bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu, trò chơi không hợp tác. Hầu hết các mô hình toán học này có cùng một cấu trúc chung cơ bản, cho phép chúng ta phát biểu chúng một cách thuận tiện theo một dạng thức duy nhất.
Ngược lại, nếu có nhiều mô hình cùng nằm trong một cấu trúc thống nhất sẽ cho phép chúng ta có thể thiết lập công thức chung cho cấu trúc thống nhất đó, như vậy chúng ta hoàn toàn có thể phát triển các nghiên cứu về lý thuyết cũng như thuật toán cho mô hình chung, từ đó mang lại khả năng ứng dụng rộng rãi hơn cho các mô hình riêng lẻ. Mô hình chung cho bài toán cân bằng được nghiên cứu trong luận án này có thể phát biểu như sau: Cho H là một không gian Hilbert thực, C là một tập lồi, đóng, khác rỗng của H, và f : C × C → R là một song hàm cân bằng, tức là f (x, x) = 0 với mọi x ∈ C. Bài toán cân bằng EP(C, f ) là bài toán Tìm x∗ ∈ C sao cho f (x∗ , y ) ≥ 0, với mọi y ∈ C. Bài toán EP(C, f ) thường được sử dụng để thiết lập điểm cân bằng trong lý thuyết trò chơi, chính vì vậy, nó được gọi là Bài toán cân bằng (Equilibrium problem) theo cách gọi của các tác giả L.
Bài toán cân bằng khá đơn giản về mặt hình thức, nhưng nó bao hàm nhiều lớp bài toán quen thuộc như: Bài toán tối ưu, bài toán bất đẳng thức biến phân, bài toán điểm bất động Kakutani, bài toán điểm yên ngựa, mô hình cân bằng Nash trong lý thuyết trò chơi không hợp tác. Bài toán cân bằng được xem là một mô hình toán học thống nhất cho nhiều lớp các bài toán quan trọng riêng lẻ. Bởi lẽ đó, nhiều kết quả đã biết của các bài toán nói trên 5 có thể mở rộng cho bài toán cân bằng tổng quát với những điều chỉnh phù hợp, từ đó có thể đem lại nhiều ứng dụng rộng lớn. Ngược lại các kết quả nhận được cho bài toán cân bằng cũng có thể được áp dụng cho các trường hợp riêng của nó (xem [14, 46, 54, 55].) Các hướng nghiên cứu thường được đặt ra cho bài toán cân bằng cũng như bất đẳng thức biến phân là nghiên cứu về phương diện lý thuyết như sự tồn tại nghiệm, cấu trúc tập nghiệm, tính ổn định nghiệm đã được nhiều nhà nghiên cứu đặc biệt quan tâm, có thể kể đến các tác giả như M.
Bigi và các đồng tác giả trong [13], B. Trong việc nghiên cứu bài toán cân bằng, vấn đề xây dựng phương pháp giải, đánh giá tốc hội tụ của các thuật toán đóng vai trò rất quan trọng, đến nay đã có khá nhiều kết quả đạt được như của các tác giả P. Bigi và các đồng tác giả [12], B. Muu trong [62], và đã được các tác giả L.
Quy áp dụng vào các mô hình kinh tế trong [57, 58]. Các phương pháp giải bài toán cân bằng thông thường đòi hỏi tính đơn điệu hoặc đơn điệu suy rộng của song hàm và đã được tiến hành nghiên cứu rộng rãi bởi nhiều nhà khoa học như trong ([1, 8, 20, 24, 25, 30, 37, 49, 61, 80]). Tính đến nay đã có một số kết quả đạt được cho lớp bài toán cân bằng lồi và đơn điệu này, trong đó có thể kể đến các phương pháp hàm đánh giá (gap function method) trong [53], phương pháp nguyên lý bài toán phụ (auxiliary subproblem principle method) [54], phương pháp điểm gần kề (proximal point method) trong [55], phương pháp hiệu chỉnh Tikhonov (Tikhonov regularization method) trong [25, 73], đặc biệt là các phương pháp chiếu (projection methods) [24], và phương pháp đạo hàm tăng cường (extragradient method) [8]. Gần đây một số tác giả đã xây dựng thuật toán kiểu chiếu giải các bài toán cân bằng và bất đẳng thức biến phân không đơn điệu (xem [21, 65, 85]), tuy nhiên các kết quả còn chưa nhiều.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Nguyễn Thị Thanh Hà (2021). Thuật toán giải bài toán cân bằng và điểm bất động [Luận án tiến sĩ, Học viện Kỹ thuật Quân sự]. LuanAn.net. https://luanan.net/toan-hoc/toan-ung-dung/thuat-toan-giai-bai-toan-can-bang-diem-bat-dong
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Thuật toán giải bài toán cân bằng và điểm bất động" nghiên cứu về vấn đề gì?
Thuật toán giải bài toán cân bằng và điểm bất động nâng cao hiệu suất thuật toán tối ưu.
Luận án "Thuật toán giải bài toán cân bằng và điểm bất động" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Học viện Kỹ thuật Quân sự. Năm bảo vệ: 2021.
Luận án "Thuật toán giải bài toán cân bằng và điểm bất động" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Thuật toán giải bài toán cân bằng và điểm bất động" thuộc chuyên ngành Toán ứng dụng. Danh mục: Toán Ứng Dụng.
Luận án "Thuật toán giải bài toán cân bằng và điểm bất động" có bao nhiêu trang?
Luận án "Thuật toán giải bài toán cân bằng và điểm bất động" có 104 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Thuật toán giải bài toán cân bằng và điểm bất động" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.