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[求助]
求高手给一个证明迭代收敛性问题的思路
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我目前做的是生产系统的资源优化问题,这个问题的特点是,优化的目标具有两个决策变量,但是他们之间没有封闭形式的表达式,往往都是采用排队网建模的方式来求解,比如知道变量1,变量2,代入排队网模型中,可以求出目标值。那么,问题来了,如果说系统小的话,采用全搜索或者普通的分支定界法可以求出最优解,但是系统太大的时候就出现了维数灾,那么我想到一个方法就是原来的目标函数因为变量1,2之间存在关联其实是可以拆分成两部分的,也就是比如先把变量2固定,然后求出一个变量1的最优解,然后用这个新的变量1再求变量2的最优解,这么反复迭代的计算,最后得到的就是原问题的最优解。我通过不同数量级的仿真发现最后迭代的结果确实是收敛的,但是现在需要用数学方法证明它,看了一些文献在证明的过程中大多都是具有表达式的,因此可行解的范围是可以得到的,但是我这个问题可行解的范围无法用一个表达式来表示,求教数学高手是否能给我的证明提供一些思路? |
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