1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題

一次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題
第一部ゲージ最適化問題とその応用問題
京都大学大学院情報学研究科
山下信雄
2018年7月25日
(本資料は7月30日に改訂)

本講演の概要
第1部一般化ゲージ最適化問題とその応用問題
第2部ゲージ関数とその諸性質
第3部一般化ゲージ最適化問題の双対問題
I. ラグランジュ双対問題とFenchel双対問題
II. Gauge双対問題
III. 新しいタイプの双対問題

用語
• 凸関数(convex function)
• 標示関数(indicator function)
• 実効定義域(effective domain)
(1 ) )) ( ) (1 ) ( )( x y ff x f y       
if0
(
otherwi
)
se
S
x
x
S




 

 dom ( )V xx ff   

第1部概要
1. 今回考える問題
• ノルムとその一般化した関数(ゲージ関数)
• 1次式とゲージ関数で構成された最適化問題
2. 応用問題
ゲージ最適化問題
• L1-L2最適化問題
• 半正定値計画問題
2次錐計画問題
絶対値計画問題
• 0-1整数計画問題
• 線形な均衡制約つき最適化問題(MPEC)

今回考える問題の準備：
ゲージ関数（ノルムの一般化）
定義
以下の性質を満たす関数
をゲージ関数(gauge function)という
(i) 非負の関数
(ii) 凸関数
(iii) 正斉次(Positively homogeneous)
例：ノルムは上記の条件を満たす
: { }V R   
( ) ( ) 0tx t x t   

ノルムとゲージ関数
norm: 標準，基準…..
gauge: 基準，規格，標準寸法….
注意：今回の話はゲージ理論とは関係ない
ノルムはゲージ関数
非負性：
正斉次性：
凸性：に対して
0x 
( 0)tx x tt 
(1 )(1 (1) )x y x y x y           
[0,1] 
三角不等式

ノルムの例（有名なもの）
ベクトルのノルム
• pノルム
• 無限大ノルム
• 1ノルム
⇒ 正則化やスパース化によく使われる
行列のノルム
• Frobenius ノルム
• Nuclear ノルム
⇒ Nuclearノルムは rank(A) の凸緩和として使われる
| |p
i
p
p
xx  
max | |i
i
x x

1
| |ix x 
( )A A を行列の特異値を並べたベクトルとする
2
( )F
A A
* 1
( )A A

ノルムの例(有名でないもの?)
：の成分を，絶対値の大きい順に並べたときの番目
利用例
CVaRノルム (largest-k ノルム)
ある線形計画問題の最適値として表せるため，
最適化モデルで使いやすい
応用：金融のCVaR, ν-SVM
( )ix n
x R i
(1) (2) ( )| | || | |nxx x  
1
(1) ( ) 1
1 1
( ),i
n
i
i
i
x x x x x



   
( )CVaR,
1
| |
n n
i
i
x x




 

ノルムでないゲージ関数
• 0とのMax関数(演習問題)
＊損失関数やペナルティ関数に使われる
• 凸錐の標示関数
凸関数の標示関数 ⇒ 非負の凸関数
錐の標示関数 ⇒ 正斉次関数
 
1
( ) max 0,
n
i
i
x x

 
C ( )C x

今回考える問題の準備
• 変数を個に分割する．
• ベクトル値ゲージ関数：
ただしはゲージ関数
x V
1 2 1 2, , )( , x V Vx x x V   
 : 1, ),(i i RV i    
1 1
2 2
( )
( )
( )
( )
x
x
x
x



 
 
  
 
 
 
: ( { })V R   
 dom dom ( 1 ),,i i ix x   

一般化ゲージ最適化問題
ただし，は適当な大きさの
ベクトルや行列(線形写像)
が非負ベクトル，の各成分が０以下
凸最適化問題
min , , ( )
s.t. ( )
( )
c x d x
x b
x
Ax B
Hx K e
     
 
 

0,B d
, , , , , , ,c b d e A B H K
特別な凸最適化問題
Gauge 最適化問題
絶対値計画
K

ゲージ最適化問題 (Gauge Optimization)
[Freund, 1987], [Friedlander, Macedo, and Pong, 2014], etc
min ( )
s.t. ( )
x
Ax b

  
• とはゲージ関数
• は線形写像，は定数ベクトル
• は非負の定数
• 凸最適化問題である．
 
A

b
   
   
( )
min
( )
( )
s.t.
(
0
1
,
)
(
0
0 0
)
0 0
(
0 1
)
,
x
y
x
A I b
y
x
y
y
xx
y
x
y







     
     
     
   
     
   
   
    
  
 


ゲージ最適化の応用例１： L1-L2最適化
基底追跡ノイズ除去 (Basic pursuit denoising)
1
min
s.t.
x
Ax b  

ゲージ最適化の応用例２：半正定値計画問題
(ちょっとトリッキーですが．．)
半正定値行列の集合の標示関数：
双対問題の実行可能解：
が実行可能解であれば，
よって， ⇒ (実行可能集合上で)Gauge関数
( )S X 
y
1
1
max
s.t.
i i
i i
m
i
m
i
b
C y
y
A S


 


min
s.t.
,
( 1, ), ,i i
C X
A bX
S
i
X
m

  

X 1 1
, ,, 0i i
n n
i i
i i
C A X C bC XX y y
 
     
( , )) 0(SX XC X  
 
は半正定値対称行列の集合S
trace(, )C X XC
i iy AC C  

SDP ⇒ ゲージ最適化問題
1
,
( 1,
min
, , )s.t.
m
i
i i
i
iC X b
A X m
S
b i
X
y







min
s.t.
,
( 1, ), ,i i
C X
A bX
S
i
X
m

  

min
s.t. , ,
,
( 1, )i i
X
A bX m
C
i
X S
 

min
s.t.
,
( 1, )
)
,
(
,i
S
i
C
X
X X
A b i m
 

 
min
s.t. ,
)
)
(
,( 1,i iA
X
iX mb

 
min ( )
s.t. ( ) 0
X
AX b

  
1
( )
,
,
,
m
X
y y
X
A
AX
A

 
 
  
 
 


SDP ⇒ 一般化ゲージ最適化問題
min
s.t.
,
( 1, ), ,i i
C X
A bX
S
i
X
m

  

,
(
min
s.t. , ,
1
1, )
( )
i i
S
C X
A b i
X
X m
 
  

一次式が使えるので簡単

2次錐計画問題
(Second-order cone programming problem)
ただし，
は p 次元の2次錐:
min
s.t.
,c x
Ax
K
b
x


1 2
1
,n i
i
n nK KK K nn

    
pK
 2 2 2
1 2 3
p
p pK x x xR x x    
2
3
1
p
x
x
x
x
 
 
 
 
 
 
一次式とノルム

凸2次不等式制約 ⇒ 2次錐制約
ただしは半正定値対称0x bA x cx   
2
0C cx b x  
A
, r n
A C CC R 

2 2 2
) ((1 14 )Cx b bx c x c   
2 2
4 ) 1(1 x c xb b cCx     
2
1
1
2
r
b x c
b x c
Cx
K 
  
 
  
 

 
凸２次関数とノルムで表された目的関数や
凸２次不等式制約は
一次式とノルムで表せる

絶対値計画問題
[Mangasarian, 2007]
ただし，
・非凸な問題
・モデル化能力は高いがあまり研究されていない．
min , ,| |
s.t. | |
||
Ax B x
c x d x
b
x eH xK


    


1
2
||
|
| |
|
|
|n
x
x
x
x
 
 
 
 
 
 

絶対値計画問題の応用例：0-1最適化問題
min
s.t.
,
({0,1} , )1,i
c x
Hx
x i
e
n

 
1
{0,1} | 1, ( 1)
2
|i i i ix y x y   
,
| (
min
s.t.
1
( 1), | 1 , )
2
1,i i i
e
y
c
x
n
x
H
x y i 

   

絶対値方程式と線形相補性問題
(Absolute Value Equations and Linear Complementarity Problem)
[Mangasarian, 2014]
絶対値方程式：
線形相補性問題
Ax B x b 
0, 0, ( ) 0Mz q z Mz z q   
( ) ( )M I z q M I z q    
( )y M I z q  
( )M I z q y  
0 0
0 0
yI I M y q
zI M z I q
        
                 

LCP AVE
各成分ごとに考えればよい．
のとき，
のとき，
よって，
のとき
のとき
0, 0,
( ) 0
Mz q
z M
z
z q
 



( )
( )
M I z q
M I z q
 
  
(( ) 0) iM I z q  0, 0( )i iz Mz q 
(( ) 0) iM I z q  ( ) 0, 0i iMz q z  
0, 0, ,( ) ( ) 0 ( 1, )i i i iMz q z Mz mq z i    
( ) 0, 0i iMz q z 
0 ( ) (( ) ) (( ) ) ( )i i iMz q M I z q M I z q M I z q         
) 0,( 0i iMz q z  
0 ( ) (( ) )
( ) ( ) (( ) ) ( )
i i i
i i i
Mz q z M I z q
Mz q z M I z q M I z q
    
        

  

LCP制約つき最適化問題（線形なMPEC）
この問題は一般化ゲージ最適化問題として書ける．
（演習問題）
1 2min
s.t.
0, 0
0
,
( )
c x c y
Ax
y My Nx q
y My Nx q
b

 
 





第2部ゲージ関数とその性質
山下信雄

第2部の概要
1. ゲージ関数
2. 共役関数
3. ゲージ関数の極関数
4. ゲージ関数の共役関数

ゲージ関数（再掲）
定義
以下の性質を満たす関数
をゲージ関数(gauge function)という
(i) 非負の関数
(ii) 凸関数
(iii) 正斉次(Positively homogeneous)
: { }V R   
( ) ( ) 0tx t x t   

共役関数とその諸性質
(室田先生の予習資料)
凸関数の共役関数(ルジャンドル変換)
共役関数の諸性質:
•
•
• は凸関数
f
 *
( ) , ( )supxf y x f xy 
** * *
( )f f f 
*
(( ) ) ,yf x f x y
Fenchel双対の
双対性で重要
Fenchel双対の
Fenchel双対を
考える上で重要
*
f Fenchel双対の
凸性で重要

ゲージ関数の極関数
ゲージ関数の極関数(polar function)
がノルムのとき，は双対ノルム
参考：共役関数
f
 ( ) sup , ( ) 1xf y fy x
 
 *
( ) , ( )supxf y x f xy 
f f 

双対ノルムの例
• L1ノルム無限大ノルム
• pノルム
• CVaRノルム
1
x x 
ip
p p
x x 
1 1
1q
p q
x  　ただし
CVaR,
x 
1
CVaR,
max ,
x
x
n n
x 





 
 
 

極関数の例
• 0とのMax関数
• 錐の標示関数極錐の標示関数
ただし
C
( )C x
C
,{ 0 }|C x yy x C
  
( )C
x 
1
max{0( ,) }
m
i
i
g xx

 
max if 0
ot
( )
herwise
i
i
y
g y
y



 


極関数の諸性質
共役関数の諸性質(再掲)
•
•
• は凸関数
ゲージ関数の極関数の諸性質
•
•
• はゲージ関数
( )f f f  
 
** * *
( )f f f 
*
(( ) ) ,yf x f x y
( ) , dom , d( o) my x y x f y ff x f  
    
f 
*
f
Gauge双対の
双対性で重要
Gauge双対のGauge双対を
考える上で重要
Gauge双対の
凸性で重要

「極関数はゲージ関数」の証明
非負性：より
正斉次性：
凸性：
f 
 sup 1 0( ) , ( )
x
f y x y f x
 (0) 0f 
   ( ) , ( ) , ( ) ( )sup 1 sup 1
x x
f ty x ty f x t x y f x tf y 
   
 
 
   
ˆ,
ˆ
sup 1
ˆ ˆsup 1, ( ) 1,
ˆ ˆsup 1 s
( (1 ) ) , (1 ) ( )
, ,(1 ) ( )
, ( ) ,(1 )
( ) (
up
ˆ
1 )
)
(
( 1
)
x
x x
x x
f y z x y z f x
x y z f x
x y f x z
y
x x xf x
x f
f f
x
z
   
 
 
 

 



    
   





 

の証明
(i) のとき，
そうでないとすると
よって，
より
これはに矛盾
(( ,) )yf x f x y

( ) 0f x  d, 0 omyx y f 
  
, 0x y 
(( ) ) 0 1x ff x   
, , asx y x y     
 sup ,) ) 1( (x y ff y x
  
domy f 


の証明(続き)
(ii) のとき，
とすると
よって，
(( ,) )yf x f x y

( ) 0f x 
 sup , ( ) 1( )
1
,
( )
,
f y
x
x y f x
y
x
z
y
f





1
( ) ( ) 1
( ) ( )
x
f f f x
f x x
z
f
 
   
 
( )
z
x
f x


ゲージ関数の共役関数 (演習問題)
をゲージ関数とする．
を錐とする．
ただし
f
* if ( ) 1
o
0
t
( )
herwise
yf
f y


 



C
*
C C C
   

 
 , 0C y x y x C
   

第3部双対問題
山下信雄

第3部概要
1. 双対問題とその応用
2. ゲージ最適化問題の双対問題
I. ラグランジュ双対問題とFenchel双対問題
II. Gauge双対問題
III. 新しいタイプの双対問題
4. まとめ

数理最適化問題（主問題）
( )
s.t. ( ) 0, 1, ,
( ) 0, 1
m n
,
i
,
i
j
f x
h x i m
g x j r
x X
  
  

以下では
実行可能集合
 ( 1, ), ( 1( ) 0 , ( ) 0 ),,i jx m gF x rx h i j     
 ,FS x x x X 

双対問題とは
元の問題(主問題)を鏡で映したようなもの．
主問題双対問題
最小化 ⇔ 最大化
決定変数の数 ⇔ 制約条件の数
制約条件の数 ⇔ 決定変数の数
max ( , )
s.t. ,
0
m r
R R
  
 

 

( )
s.t. ( ) 0, 1, ,
( ) 0, 1
m n
,
i
,
i
j
f x
h x i m
g x j r
x X
  
  


双対問題の望ましい性質
• (弱)双対性：それぞれの実行可能解に対して
• (適当な仮定の下)双対問題の双対問題は主問題になる．
,( () )f x   
min
s.t.
0
ix
Ax b
x



max
1
1
s.t.
1
,b
A


 
 
 
 
 
 
,, ( )x  
max
s.t. 0
i
 

例

ラグランジュの双対問題
ラグランジュ関数:
標示関数：
1 1
, ) (( , ) ( ) ( )
m r
i j
i j
i jf x xL x h g x  
 
   
if { ( ) 00 | , ( ) 0
othe
}
s
(
e
)
rwi
i j
F
F x xx g
x
xh

   


 

0
1
,
1
( ) sup ( ) ( )m
m r
F i jR j
i
i
j
x xx h g 
   
 
 
 
 
  

主問題(元の問題)のmin-max表現
主問題の目的関数
min ( )(
s
)
.t.
Ff
x
xx
X



0
1 1
0
1 1
0
,
,
,
( ) ( ) sup ( ) ( )
(
( )
sup ) ( ) ( )
( ,s p ,u )
m
m
m
m r
F i i j jR
i j
m r
i i j jR
i j
R
x f x x x
f x
f x h g
x
x
g xh
L
 
 
 
  
 
 
 
 
 
 
 
 
   
 



 
  
 
 
 

ラグランジュ双対問題
[主問題]
[双対問題]
0,
sum , , )pin (mx X R
L x 
   
max ( , , )
s. t
i
0
nf
,. m
x X L x
R
 
 

 

弱双対定理
双対問題の目的関数(必ず凹関数)：
⇒ 下界値の計算に利用できる
, ) )( inf ( , ,x X L xw    
弱双対定理
( ) ,( , ) , 0m
w x Rf x S       

強双対定理
: 凸関数
：１次関数
適当な制約想定が成り立つ．
主問題に最適解が存在する．
↓
主問題と双対問題の最適値は一致する．
, ), ( 1,
, )( 1,
j
i
r
h m
f g j
i



双対問題の利用１：感度解析
ラグランジュ双対問題の最適解には経済的な意味がある．
最適値関数
ラグランジュ双対問題の最適解をとする．
を制約条件の潜在価格(シャドウプライス)という
| ( 1,( ) min{ ( ) ( ) , ( ) 0( 1, )}) , ,ii jf x xh i g x ru mu j      
* *
( , ) 
*(0)
i
i
u




*
i ( ) 0ih x 

双対問題の利用２：解法の開発，解析
[解法]
• ラグランジュ緩和 (応用例：オンライン広告, 火力発電計画，etc)
⇒ 並列化，逐次計算を可能にする．
• サポートベクターマシン
• etc
[解析]
• 乗数法(拡張ラグランジュ法)
⇔ 双対問題では近接点法
＊Dual Augmented Lagrangian method [Tomioka,etc, 2011]はこの逆
• Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM)
⇔ 双対問題ではDouglas-Rachford Splitting
(近接勾配法みたいなもの)

双対問題の利用３：ロバスト最適化
データが不確実なとき，最悪の場合を考えての最適化
半無限計画(semi-infinite programing)か，
制約条件中に最適化問題が含まれる問題になる．
min
s.t.
( )
; ) 0(
f x
g u ux U  
min
s.t. ma
( )
( )x ; 0u U
f x
g x u 
ロバスト最適化
不確実なデータ
不確実性集合

双対問題の利用３：ロバスト最適化
min
s.t. ma
( )
( )x ; 0u U
f x
g x u 
制約条件中の問題
( ; )max
s.t.
g x u
u U
ロバスト最適化
双対問題
min ( ; )
s.t.
x 
 
, ( ; ) 0 max ( , ) ( , ) 0
u U
x g x u x    

  
弱双対
min
s.t.
( )
; ) 0(
f x
w x 



強双対性が成り立てば等価

ただし，は適当な大きさのベクトルや行列
min , , ( )
s.t. ( )
( )
c x d x
x b
x
Ax B
Hx K e
     
 
 

, , , , , , ,c b d e A B H K
絶対値計画

一般化ゲージ最適化問題の補正
min , , ( )
s.t. ( )
( )
dom
Ax B
c x d x
x
x
x
eK
b
Hx

    



 


一般化ゲージ最適化問題は，実効定義域外では，
定義が不明瞭になる場合がある．
そこで以下では，制約条件に実効定義域を加えた
次の問題を考える．

ラグランジュ双対問題
ラグランジュ関数：
目的関数：
• 陽に表しにくい．制約がないときはどうする？
→ Fenchel 双対問題
• 他のタイプはないの？
→ Gauge 双対問題
( )
(
( , , ) , ,
, ) , ( )
L x u v c x d
u b Ax B v e Hx K
x
x x


 
     
dom
( , ) i )nf ( , ,
x
L u vv xu
 


Fenchel 双対問題
凸最適化問題
＊標示関数を使えば，制約つきの問題も扱える．
(in ) ( )m f Ax g x
s.t.
min ( ) ( )f y g x
y Ax


min
s.t
( )
.
f x
x S
( )min ( )Sf x x

Fenchel双対問題
ただし，は以下で定義される共役関数(ルジャンドル変換)
( , , ) ( ) ( ) ,f y g xL x y Ax y      
 
 
   
,
,
* *
( ) ( )
( ) ( )
( ) (
( ) inf ,
sup , ,
sup , su
(
p ,
) ( )
)
x y
x y
y
x
y Ax
y
f y g x
f y g x
f y g x
Ax
y A x
f g A
  
 
 
 
 
   
   
     
   
   
    
*
f
 *
( ) , ( )supxf y x f xy 
s.t.
min ( ) ( )f y g x
y Ax



共役関数の例：
線形関数
凸2次関数
平行移動
分離可能な和
* *
( )m )x (a f g A   
* if
otherwi
0
( ) )
se
(
y c
f fxx c y


 


 
* 11
)
2
(
1
2
( )f xx A f y A xx x 
  
* *
( ) ( ) ( ) ( )f x g x b f y g y b y    
1 2 1 2 * 1 2 1
1 1
* * 2
22( ) ( ) (, ( ) ( ) () ),f x g x g f yx g yx y y g    

Fenchel 双対問題の例
Support Vector Regression
教科書によく出ているLagrange双対問題
1
1
min
s.t
1
2
.
1, , )
1
(
T
t t
t
t
t
t
K
C T
b
C
    




 


  


1 1
min ) ) ( )
s.t. ( )
1
( ( ( )
2
0 , ( 1
1
,, )
T T
t t t t t
t
t
t t
t
t
bK
C Tt
        
 
 
 
     



  
 

,
|
0, 0
|
t t t t t
t t t
    
  
  
  
 
1
2
,
1
min max 0,| |
2n t t
T
x
t
R y R
C x y ba x
 

   

Gauge 双対問題の動機
数学的興味：
Gauge関数の特性を生かした，
Lagrange双対問題とは違った双対問題はあるか？
工学的動機：
制約条件と目的関数にある定数行列を入れ替えたい．
• 大規模凸最適化の代表的な解法は，実行可能集合の射影を計算するこ
とが多い．
min ( )
s.t. ( )
x
Ax b

  
max , ( )
s.t. ( ) 1
b
A
  
 




Gauge最適化 Lagrange双対問題

Gauge双対性 [Freund, 1987]
をgauge関数とし，次の二つの問題を考える．
ただし，は凸集合で，を次式で定義する．
のとき，
min ( )
s.t.
x
Cx

 1
min ( )
s.t.
y
Cy


C
 1
, 1C y x y y C  

1
C
1
,x C Cy 
( ) ( ) , 1x y x y 
 
これを弱双対と考える
注意最小化問題
anti-polar という
1
max
( )
s.t
1
.
y
Cy


1
( )
( )
x
y




Gauge双対問題
[Friedlander, Macedo, and Pong, 2014]
min
s.t.
( )
, ( ) 1
A y
b y y




 
min ( )
s.t. ( )
x
Ax b

  
{ ( ) }|x Ax bC    のとき  1
, ( )b yy y yC A 
 
性質
• Lagrange双対の最適値を，Gauge双対の最適値をとすると
• Lagrange双対の最適解を，Gauge双対の最適解をとすると
LD GD
1L GD D 
*
y*

* *
Gy D 
Gauge最適化問題 Gauge双対問題

絶対値計画問題の双対問題
[Mangasarian, 2007]
min , ,| |
s.t. | |
||
Ax B x
c x d x
b
x eH xK


    


max , ,
s.t.
0
A u v c
b u e v
vK
v
H uB d 
    
  

• 凸最適化問題(線形計画問題に変換可能)
• 弱双対定理が成り立つ[Mangasarian 2007]
Mangasarianの双対問題

これまでの双対問題のまとめ
Lagrange双対問題
Gauge 双対問題
等価
変数変換で等価
今考えている問題
絶対値計画
Mangasarianによる
双対問題
？
陽に表せない

一般化ゲージ最適化問題の双対問題の表現
[山中，山下，2018?]
0
( ) max , ,
s.t. ( )
0
MD b u e v
A Hu v c B v
v
u K d
    
  

• 凸最適化問題
• は，より一般的には随伴作用素とする
0
1
0
2
0
1 0
1
0
( )
( )
( ) ,
( )
i i
y
y
y
y


 

 
 
  
 
 
 
はの極関数
ただし，
, , ,A B H K

双対問題の例： SDP
,
(
min
s.t. , ,
1
1, )
( )
i i
S
C X
A b i
X
X m
 
  

min
s.t.
,
( 1,, ,
0 ( )
0 ( )
0
)
( 1
d
, )
om
i i
S
S
S
S
X
X
C X
A b i
X
X
m
X
X









 
 





1
( )
max
s.
0
,
t. 0i i
i
S
m
b u v
Au C v
v
 



 
 





1
max
s.t.
,
m
i i
i
b u
C A Su 

 
( )MD
双対問題
( )S S
  

弱双対定理
• 凸性は仮定していない
• 双対問題の実行可能解なら
定理1 [山中，山下 2018?]
を一般化ゲージ最適化問題の実行可能解とし，
を双対問題の実行可能解とする．
このとき
( )MD
x
( , )u v
( ), , ,, x e vc x bd u  
domu HA v c 
  

弱双対定理の証明
( ), , , ,xc x d b u e v  
, ( , ( , ,))c x A u H v c B u v xK b u e v
        
, ( ), ( , , , ,) ( ) ( )xc x A u H v c u B x Kv vx b u e
         
, , , ,) ) ,(, (xc x A u H v c u B x ex b vv K u      
, , , ( ), , ,( ), ,c x c u A v H u Bx x x x v xK b u e v        
( ), ,( )x xu A B b x ev KHx      
0
双対問題の実行可能性
ゲージ関数の非負性
主問題，双対問題の実行可能性
( ), ( ) , , dom , domxy y x yz 
        

Lagrange双対問題との関係は？
Lagrange関数：
Lagrange双対問題の目的関数
( )
(
( , , ) , ,
, ) , ( )
L x u v c x d
u d Ax B v e Hx K
x
x x


 
     
dom
( , ) inf
(0, ,
(
) ,
,
,
, )
x
L x uu v
L u v b u e v
v
 

  
0
( ) max , ,
s.t. ( )
0
MD b u e v
A Hu v c B v
v
u K d
    
  

Lagrange双対よりも
よい双対問題？
（双対ギャップが小さい？）

残念！！
補題1
が双対問題の実行可能解のとき( , )u v
( , ) , ,u v b u e v  
( )MD
0
( ) max , ,
s.t. ( )
0
MD b u e v
A Hu v c B v
v
u K d
    
  

0
( ) max ( , )
s.t. ( )
0
M
u v
D u v
A H uB Kc v d
v

    

( ) max ( , )
s.t. 0
LD u v
v


Lagrange双対のほうが
よい双対問題？
（双対ギャップが小さい？）

 
 
( , , )
, , , ,
, ,
( )
( ) ( )
( )
, ,
, , ,
, ,
L x u v
c A v x d B u v
A v c d B u v
B A v c u v
u H u K v x b e
u H x u K v x b e
d u K v u H x b e
bu v e


     
 
  
       
    
 
  




補題１の証明
任意のに対して，
等号はのときに成り立つ．
よって，
domx  
0x 
dom
( , ) in (f , , ) , ,
x
L x u v b u e vu v
 
 
( ), ( ) ,y x y x
  
双対問題の実行可能性
ゲージ関数の非負性

双対問題はラグランジュ双対よりも悪い？？
0
( ) max ( , )
s.t. ( )
0
M
u v
D u v
A H uB Kc v d
v

    

( ) max ( , )
s.t. 0
LD u v
v


( )MD
はラグランジュ双対よりも制約条件が多い
最大値が小さくなる(かも)
双対ギャップが大きくなる(かも)
よかった！！(次のスライドから)
適当な仮定のもとでは
とラグランジュ双対は等価
( )MD
( )MD

[山中，山下 2018]の結果
補題２ [山中，山下 2018]
とする．仮定１が成り立つとする．
が双対問題の実行可能解でなければ
0v 
( , )u v
dom( , ) in ,f ( , )x L x u vu v    
( )MD
仮定１
すべてのに対しては全空間で，
が成り立つ
i dom i
( ) 0 0i ix x   
• 絶対値計画は仮定１を満たす．
• 標示関数は仮定１を満たさないので，SDPではこの結果が使えない
• は仮定１を満たさない．max{0,( ) }ig x x 

仮定１を弱めた仮定
仮定２
すべてのに対して，次の(I)と(II)どちらかが成り立つ．
(I)
(II) が全空間で，となるが存在．
i
0, 0 0,i ti tid tB K t    
dom i ˆ( ) 0i ix  ˆix
Remark
• すべてのに対して(I)が成り立てば，一般化ゲージ最適化
は凸最適化になる
• (II)は実質的には，「が全空間」で十分．
もし，であれば，を適当なノルムに置き換えて，
にかかる係数を0とすればよい．
i
dom i
( ) 0i x x   i
i ,,i ji jid B K

新しい仮定のもとでの補題
仮定２のもとで次の補題が成り立つ．
補題３
とする．仮定２が成り立つとする．
が双対問題の実行可能解でなければ
0v 
( , )u v
dom( , ) in ,f ( , )x L x u vu v    
( )MD

補題３の証明 (記号の定義)
制約条件は
この制約条件を満たしていないため，あるが存在して
いま，とおくと
(( ) ) ( ) ( 1, , )i i i iA u H v c B du K v i
     
j
(( ) ) ( )j j j jA u H v c u K vd B
    
( ) , ( )j jj jjA u H v c B u K vd      
( )j j j  

大事な式(1)

補題３の証明 (ラグランジュ関数の表記)
ラグランジュ関数は以下のように書ける．
いま，とすると
となり，さらに
( )( , , ) , , , ,
, , ,
) )
) ,
( (
(
L x u v c x d u b Ax B v e Hx K
c A v x d B
x x x
u H u K v x vb eu
    
  
    
     
,0,(0 ,0), ,0,jx x 
( ) ,0, ,(0, ( ) , )0 0,j jx x  
( , , ) , ( , ,)j j j j jL u v u vx x x b e      
大事な式(2)

補題３の証明(流れ)
次の三つの場合にわけ，それぞれでを示す
場合１：のとき
場合２：のとき
場合３：のとき
( , )u v  
( )j j 
 
)( 0j j 

( ) (0, )j j 
 

場合１：のとき
このとき，を定義する最大化問題：
より，任意のに対して
となるが存在する．
さらに，となるに対して
実際，のとき，であるから，
正斉次性より，の存在性を示せる．
 ( ) sup , ( ) 1j j j j j jx x   
 
( )j j 
( )jx 
( ) (0, )j j 
 
() ) ( )), 1( , (j jj j j jx x     
  
0 
)( 0j j  
 
() ) ( )), 1( , (j jj j j jx x     
  
( )jx 
, ( )0 jj x  ) 0(jx  
( )jx 


場合１：のとき(続き)
いま，
とおく．
さらに，とすると，
よって，
( ) ,0, ,0),(0 ), 0,( ,jtx x Rt t  
 
 
(( , , ) , ( , ,) ( )
( )
( ) )
) ( )
)
( )
( , ,
( , ,
, ,
2
j j j
j j j j
j j j
j j j
j j
j
x b e
b
L u v u v
u v
u v
e
b
t t t
t
t
x x
t u ev
e
b
x
  
    
   
  
 


   
  
    
 
 






lim ( ), ,( )
t
x tL u v

 
( ) (0, )j j 
 
大事な式(2)
大事な式(１)
 ( ) , (
1
min 0
2
)jj j j j      
 
( ) ), (j j j jx    
 
( ( )) 1j jx  
大事な式(１)
(
2
)j j j  





場合２：のとき
より
となる点列が存在する．
いま，とすると，
よって，
0
( )jj   
 ( ) sup , ( ) 1j j j j j jx x   
 
( ) 1, ,k k
j j j jx x   
{ } domk
jx  
,0, ,0)(0, ,0,k k
jx x 
( , , ) , ( ,) ,k k k
j j j j jL u v u vx x x b e     
(im , , )l k
k
L x u v

 
大事な式(2)

より
(a) が仮定２の(I)を満たすとき
よって矛盾．この場合は存在しない．
)( 0j j 

( )j j j  
 0 j 大事な式(１)
j
( )
0
j j j
j tj t
t
tjt
t
d B v
d B u K v
u K  
  


 
0, 0
0 0
,
,
j tj
tj t
d B
K v
t
t t
  
   

(b) が仮定2 の (II) を満たすとき
(b-1) のとき
となり矛盾．このような場合は存在しない．
)( 0j j 
 0 j
0j 
( ) 1j j   0 
 ( ) sup , ( ) 1 , 0j j j j j j j jx x      
  
j

(b) が仮定2 の (II) を満たすとき
(b-2) のとき
仮定よりとなるが存在する．
とすると，
よって， ( , )u v  
)( 0j j 
 0 j
大事な式(2)
0j 
ˆ( ) 0j jx  ˆjx
ˆ ˆ( ) ,0, ,(0 0 0), , ,,jx xt t t R  
( , , ) , (ˆ ˆ ˆ( ) ) ,
( )
,
, ,
j j j j j
j j j
x x xt t b e
x b
t
t
L u v u v
u v e
  
 
   
  

j

Lagrange双対問題との等価性
• 凸性は仮定していない
定理２
仮定２を満たすとする．
さらに，ラグランジュ双対問題が最適解をもつとする．
このとき，（）とラグランジュ双対問題の最適値
および最適解が一致する．
MD

定理の証明
max ( , )
s.t 0
u v
v


m
(
ax ( , )
)s.t
0
A u H B
u v
v c u K v d
v


    

max
s.t
0
, ,
( )
b u e v
A v c u K v du H B
v


   

補題３
補題1
Lagrange双対
( )MD

双対問題の双対問題
max , ,
s.t. ( )
0
b u e v
A Hu v d B v
v
u K d
   
 



 
min , , ( )
s.t. ( )
( )
c x d x
x b
x
Ax B
Hx K e
     
 
 

min , ,
s.t.
( )
Ax B
Hx
z
z
c x d
b
e
x
Kz
z


    


 
0B 
0d 
0 ,ijK i j 
min , , ( )
s.t. ( )
( )
c x d x
x b
x
Ax B
Hx K e
     
 
 

双対問題の双対問題凸な場合

双対問題の関係
Lagrange双対問題
Gauge 双対問題
等価
変数変換で等価
一般化ゲージ最適化問題問題
凸最適化問題
Mangasarianによる
双対問題の一般化
等価

非凸な場合の残念な結果
０－１変数をもつ問題は単なる連続緩和．
,
| (
min
s.t.
1
( 1), | 1 , )
2
1,i i i
e
y
c
x
n
x
H
x y i 

   
,
(| | 1
min
s.t.
1
( 1), , )
2
1,i ii
e
y
c
x
n
x
H
x iy 

 
双対の双対
＊0-1制約以外が凸な場合でも同様

まとめ
• 1次式とノルム(ゲージ関数)で構成された最適化問題を
紹介した
• それらの問題は，双対ノルム(極関数)が陽に表せるとき，
双対問題が陽に書き下せる．
• 適当な仮定(仮定２)のもとで，その双対問題はラグランジュ
双対問題と等価になる．
今後について
• 双対性を利用したモデル化や解法の開発．

ノルムと一次式で構成された最適化問題とその双対問題
参考文献とその他の話題
山下信雄

参考文献
凸解析(Convex Analysis)
[1] R.T. Rockafellar, Convex Analysis,
Princeton University Press, Princeton, 1970.
*共役関数と双対性．凸集合の関係など，ゲージ関数の基本的な性質
[2] 福島雅夫，非線形最適化の基礎，朝倉書店, 2001.
*凸関数の共役関数の諸性質．Lagrange双対問題とFenchel双対問題．

参考文献
絶対値計画問題(Absolute Value Programming)
[3] O. L. Mangasarian, Absolute value programming,
Computational Optimization and Applications, Vol. 36, pp. 43-53, 2007.
*絶対値計画問題の定義と双対問題．弱双対性の証明．
[4] O. L. Mangasarian,
Linear complementarity as absolute value equation solution,
Optimization Letters, Vol. 8, pp. 1529-1534, 2014.
*線形相補性問題と絶対値方程式の関係．
なお，絶対値方程式の論文は多々ある．

参考文献
Gauge optimization problem and Gauge duality.
[5] M. Freund, Dual gauge programs, with applications to quadratic
programming and the minimum-norm problem,
Mathematical Programming, Vol. 38, pp. 47-67, 1987.
* Gauge duality の元論文
[6] M. P. Friedlander, I. Macedo, and T. K. Pong, Gauge optimization and duality,
SIAM Journal on Optimization, Vol. 24, pp. 1999-2022, 2014.
*Gauge最適化問題の定義とその双対性．Gauge関数の諸性質
[7] A. Y. Aravkin, J. V. Burke, D. Drusvyatskiy, M. P. Friedlander, and K. MacPhee,
Foundations of gauge and perspective duality, arXiv:1702.08649, 2017.
*非負の凸関数のGauge関数への変換とその諸性質．
gauge dualの解と主問題の解の関係

参考文献
一般化ゲージ最適化問題とその双対性
[8] S. Yamanaka and N. Yamashita, Duality of nonconvex optimization
with positively homogeneous functions,
to appear in Computational Optimization and Applications.
＊一般化ゲージ最適化問題とその双対問題．Lagrange双対との等価性
凸性は仮定せず，ゲージ関数よりも一般的な正斉次関数で議論．
ただし，正斉次関数の実効定義域は全空間としている
[9] S. Yamanaka and N. Yamashita, Duality of optimization problems with
gauge functions, arXiv:1712.04690, 2017.
* 未完成．論文[7]の内容を一般化ゲージ最適化問題に
[10] 加茂寛也，山下信雄，正斉次最適化問題の一般化とその双対問題，
2018年秋季研究発表会，日本オペレーションズリサーチ学会，2018．
* 9月にOR学会で発表予定．[8]の内容を錐制約に拡張

その他の話題
• 数学的な話
• さらなる一般化の話
ゲージ関数の一般化
 非負性，正斉次性がない一般の凸関数
 非凸な関数
問題の一般化
 不等式制約から錐制約

数学的な話題
[Rockafellar, 1970]
ゲージ関数の定義：を0を含む凸集合とする．
極集合(polar set)の定義：
が錐のとき
極関数：
 inf( 0)f x Cx   
 , 1C y x y x C
   
C
C  , 0C y x y x C
   
 inf 0 ,) )( (x y ff x xy  
  

はの
recession function
より一般的な凸関数への拡張
Gauge関数：正斉次かつ非負な凸関数
• 非負でない凸関数 ⇒ 非負な凸関数＋ 1次関数
として
• 非負な凸関数 ⇒ 正斉次な凸関数
0 0
0
0 0
0
if 0
ˆ( , ) if 0, 0
0 if 0
o
(
therwia
)
se
x
x
x
x f
x
f x x f
x
x x
x

  
  
 
  
  
 
( ) (( )) , ( ) ,f x f y xf x x yy f y    
,dom ( )y f f y 
f 
f
非負な凸関数 1次関数

例：
• のとき
• のとき
• のとき
• それ以外のとき： KKT条件を書くと
2 2
0
0
( ) ,
1ˆ( , )f x xf xx
x
x 
2
0 0 0
0
1ˆ ( , ) sup , 1f y y x y x y x
x

  
   
  
0 0y  0
ˆ ,( )f yy
 
0 0, 0y y  0
ˆ ,( )f yy
 
2
0 00, 0, ( )2 0xy y xx     
0 0, 0y y  0
ˆ ,( ) 0yf y

2
0 0 2
0 0
,
4
,
2
y
x x
y
y
yy
  
2 2
0 0 2
0 0 0
ˆ , ) ,
4 42
(
y y
y
y
y
y y
y y
f y
   

例：
主問題
双対問題
2
min
s.t.
x
Hx e
2
0
0
1
min
s.t 1.
x
x
e
x
Hx


ˆmin 0, 1, ( )
ˆs.t. 0(1 0) 1
(0
( )
ˆ0 ( ))H
x f x
x f x
x f x e

  
  
max ,
1 0ˆs.t.
0
1
0 T
e v
f u
u
v
H
v


   
    
   

 
 

21
4
max ,
s.t.
0
0
T
u
H
e
v
v
v u
u




2
max ,
s.
4
.
1
t 0
T
H
v
v e v


2 2
0
0
( ) ,
1ˆ( , )f x xf xx
x
x 
双対問題Lagrange双対問題

正斉次最適化問題 [山中，山下 2018]
(positively homogeneous optimization)
ただしは
• 正斉次
• 非負
•
min , , ( )
s.t. ( )
( )
c x d x
x b
x
Ax B
Hx K e
     
 
 

1 1
2 2
( )
( )
( )
( )
x
x
x
x



 
 
  
 
 
 
 : 1, ),(i i RV i    
( 1, )(0) 0 ,i i  
凸性を仮定していない

正斉次最適化問題の性質
• 極関数を同じように定義でき，
• を構成でき，適当な仮定のもとでLagrange双対と等価
例：
( )MD
i
,(( ))i i x yyx 

1
(0 1),( ) ,( ) ( )i i ip
x x y xp y x   

 
min
s.t.
p
x
Ax b  
1
min
s.t.
x
Ax b  
双対の双対
凸でない

1次式とノルムで構成された最適化問題とその双対問題

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