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求解非線性無約束優(yōu)化問題的修正BFGS方法

2014-07-19 06:58:57孫威
關(guān)鍵詞:優(yōu)化

孫威

(綏化學(xué)院 信息工程學(xué)院,黑龍江 綏化 152061)

求解非線性無約束優(yōu)化問題的修正BFGS方法

孫威

(綏化學(xué)院 信息工程學(xué)院,黑龍江 綏化 152061)

在非線性無約束優(yōu)化上常用的方式有兩種,即共軛梯度與擬牛頓,其中共軛梯度方法具備低內(nèi)存需求以及簡(jiǎn)單迭代形式,擬牛頓法則是借助于Hesse矩陣正定近似的方式進(jìn)行牛頓法的近似,因此其收斂速度相對(duì)較快,通過大量數(shù)值實(shí)驗(yàn)證明相對(duì)于其他的Broyden族公式而言,BFGS公式數(shù)值所具穩(wěn)定性更好,且將其和非精確搜索方式有機(jī)結(jié)合應(yīng)用可獲得更為顯著的計(jì)算效果,因此目前在實(shí)踐實(shí)踐計(jì)算過程中經(jīng)常會(huì)采用這種方式來進(jìn)行計(jì)算.因傳統(tǒng)擬牛頓方程公式中所用梯度信息僅僅只有兩步,忽視了函數(shù)值信息,因此,有很大部分學(xué)者均在擬牛頓方程中添加了函數(shù)值,以此希望獲得更為顯著的計(jì)算結(jié)果.本文針對(duì)求解非線性無約束優(yōu)化問題的修正BFGS法進(jìn)行了研究與分析.

非線性;BFGS;優(yōu)化;求解;方法

1 修正BEGS方法的分析

為獲得修正BFGS算法局部超線性收斂性以及全局收斂性,下面筆者基于Aiping Liao所給參數(shù)(δk,γk)的修正,對(duì)tr(Bk+1)與det(Bk+1)兩個(gè)量進(jìn)行估計(jì),明確新參數(shù)以及該參數(shù)一般條件,基于此再給出一個(gè)參數(shù)具體選擇與其數(shù)值結(jié)果.

1.1 修正BEGS方法的算法

1.1.1 準(zhǔn)備工作

在本次研究中,所用Bk迭代公式如下,即Bk-1=Bk-δk,在參數(shù)選擇上,明確了常數(shù)γ大于等于0且小于等于1.其算法主要如下:首先進(jìn)行初始點(diǎn)和初始矩陣的選取,即x1∈Rn和B1∈Rn×n,其中B1大于0,明確終止誤差大于0(即ε大于0)且K等于1;若||gk||小于等于ε,則迭代停止;對(duì)Bkdk=-gk這一方程組進(jìn)行求解以獲得搜索方向.接著借助于Wolfe準(zhǔn)則來進(jìn)行αk的計(jì)算.在獲得Xk+1以后,基于上述所選參數(shù)來進(jìn)行參數(shù)(δk,γk)的計(jì)算,接著進(jìn)一步計(jì)算Bk+1,最后令k和k+1相等,再重新轉(zhuǎn)入到上述步驟來進(jìn)行計(jì)算.

1.1.2 全局收斂性

假設(shè)f(x)一致凸和二階連續(xù)可微,為便于后文闡述,在此將該假設(shè)定義為假設(shè)a,其中前者這一假設(shè)條件存在m>0,基于此可得m||z||2≤zTG(x)z,?x,z∈Rn,此時(shí)上述公式中水平集存在有界閉凸集,即m大于0且小于等于M,用公式表示為m||z||2≤zTG(x)z≤M||z||2,?z∈Rn,x∈L(x0).基于上述內(nèi)容,在此假設(shè)若Bk大于0同時(shí)ykTSk也大于0,利用Wolfe準(zhǔn)則來明確ak,當(dāng)δk大于等于0且小于等于1時(shí),則Bk+1大于0.如果(f x)符合上述兩個(gè)假設(shè),則可獲得M.如果B大于0,基于此則可得到xTBx·yTB-1y≥(xTy)2,當(dāng)Bx和y線性有關(guān)時(shí),則等號(hào)成立.

1.1.3 局部超線性收斂

假設(shè)b:g為零,G·為正定;f(x)中Hessian矩陣于x.位置Lipschitz,則有||G(x)-G*||≤L||x-x*||,L>0,上述假設(shè)中,xe某一個(gè)領(lǐng)域中全部x均成立.基于此引理1,若參數(shù)(δk,γk)中,K大于等于ko.

1.2 雙參數(shù)修正BFGS法一般性結(jié)論

1.2.1 算法條件

參數(shù)選擇2:給定常數(shù)τo大于0且小于等于1,常數(shù)po大于且小于p1.基于此可知δk大于等于τo且小于等于1,γk大于等于po且小于p1.在計(jì)算過程中,首先進(jìn)行初始矩陣以及初始點(diǎn)的選取,令種終止誤差大于0且K為1;若||gk||小于等于ε,則迭代停;并對(duì)Bkdk=-gk這一方程組進(jìn)行求解獲得搜索方向,借助于Wolfe來進(jìn)行αk的計(jì)算,且利用上述公式來進(jìn)行參數(shù)(δk,γk)、xk+1以及Bk+1的計(jì)算,最后令k和k+1相等,則又轉(zhuǎn)入至上述步驟來計(jì)算.

1.2.2 全局收斂性

第一,如果Bk迭代公式如上述所示,其參數(shù)條件滿足上述參數(shù)選擇2,基于此可得到

第二,如果f(x)符合假設(shè)a,則可利用上述算法獲得迭代數(shù)列{xk},在這種情況下,任意P均存在相關(guān)的常數(shù),同時(shí)任何自然數(shù)均大于1,那么此時(shí)于[1,k]這一區(qū)間中最少有[pk]個(gè)左右的i符合以下條件,即COSθ1大于等于β1',q1大于等于β2'且小于等于β3'.

1.2.3 局部超線性收斂性

第一,如果參數(shù)(δk,γk)符合參數(shù)選擇3,即給定數(shù)列δk大于0且小于等于1,γk大于0且小于等于與.則可獲得,其中

第二,如果f(x)符合假設(shè)a與假設(shè)b,則利用上述算法所獲得的迭代序列超線性收斂至xe.對(duì)τ0和P0兩個(gè)常數(shù),若其均存在常數(shù)k4,該自然數(shù)較大.

針對(duì)上述內(nèi)容,為考察所設(shè)參數(shù)(δk,γk)是否滿足參數(shù)選擇3中的算法,下面筆筆者取參數(shù)(δk,γk)為,在這之中p大于1.基于此來實(shí)施數(shù)值試驗(yàn),在維數(shù)上分別取4、100、12以及80.從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看,當(dāng)p為50與100的時(shí)候,上述兩種算法所得數(shù)值結(jié)構(gòu)相同,就該結(jié)果來看,當(dāng)p大于等于50的時(shí)候,全部數(shù)值結(jié)果在某種意義上均一樣;當(dāng)p大于等于100的時(shí)候,全部數(shù)值結(jié)果同樣也應(yīng)一樣.對(duì)此,當(dāng)參數(shù)(δk,γk)為的時(shí)候,在此時(shí)P可不用取得太大,若解決維數(shù)小于100的問題,最好令P小于100.

2 雙參數(shù)修正BFGS法對(duì)非線性無約束問題的求解

2.1 準(zhǔn)備工作

在上述內(nèi)容,對(duì)參數(shù)γk已明確了這樣的一個(gè)限制,即γk大于0且小于等于1.基于此,在本次計(jì)算中,所設(shè)δk同樣也應(yīng)該大于0且小于等于1,明確這一要求的主要原因在于這是確保Bk保持正定性的必要條件,而要求參數(shù)γk大于0且小于等于1,則是由于證明過程的需求來明確的,下面筆者就這方面的問題進(jìn)行詳細(xì)地闡述.

2.2 全局收斂性

第一,如果f(x)符合假設(shè)a,αk符合Wolfe準(zhǔn)則,利用迭代格式,則,繼而獲得kl→im∞||sk||=0.其證明過程如下:利用Taylor展式獲得(xk+θsk)skdθ,基于上述內(nèi)容已知αk符合Wolfe準(zhǔn)則,且f(x)符合假設(shè)a,則可得到[f1-f*],在此基礎(chǔ)上可進(jìn)一步獲得

第二,如果Bk迭代公式為,且參數(shù)選擇為參數(shù)選擇3,則可得到tr(Bk+1)≤tr(Bk)-

第三,如果存在常數(shù)M*與m*,且符合0<m*<M*,則可獲得m*小于等于mk*,M*≥Mk*,有上述雙參數(shù)修正BFGS法中全局收斂性引理1可知因此對(duì)常數(shù)m+小于min{m,1},所存自然數(shù)k5相對(duì)比較大,對(duì)任意K大于等于k5,則可獲得-m0≤ηk=O(||sk||)≤m0.如果uk等于sk,則可得到相等,且x不等于0,?x∈Rn,則因此如果uk等于yk,則可得到以下結(jié)論,即M(1+m0).在證明中,令(1+m0)}且m*=min{m-m0,m(1-m0)},則可對(duì)該定理進(jìn)行證明.

第四,如果f(x)符合假設(shè)a,且{xk}為上述算法所得到的迭代數(shù)列,則對(duì)于任意p∈(0,1)均存在相應(yīng)的常數(shù),即β1'.而這也使得任意自然數(shù)即k大于1,且于[1,K]這一區(qū)間最少有[pk]個(gè)i符合

3 結(jié)束語

綜上所述,文章就求解非線性無約束優(yōu)化問題的修正BFGS法進(jìn)行了詳細(xì)地闡述,基于Aiping Liao的研究上,假設(shè)了一個(gè)比較特殊的參數(shù)并提出了該闡述一般性條件,最后再于修正BFGS公式中引入了新擬的牛頓方程,獲得了該參數(shù)的另外一個(gè)條件.望通過本文內(nèi)容的闡述可為今后非線性無約束優(yōu)化問題的求解提供相應(yīng)的理論參考.

〔1〕李文敬,劉之家,藍(lán)貞雄等.無約束最優(yōu)化問題的BFGS松弛異步并行算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2012,48(17):44-47.

〔2〕李文敬,王汝涼,廖偉志等.無約束最優(yōu)化問題的BFGS并行算法與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)工程,2009,35(15):58-60,63.

〔3〕吳紅梅.非線性不等式約束優(yōu)化問題的一個(gè)修正BFGS信賴域算法 [J].科學(xué)技術(shù)與工程,2010,10(12):2820-2821,2828.

〔4〕馮迎春,鄭列.一般約束非線性規(guī)劃問題的光滑牛頓法[J].湖南理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2010,23(1):20-23.

〔5〕王開榮,劉奔.建立在修正BFGS公式基礎(chǔ)上的新的共軛梯度法[J].計(jì)算數(shù)學(xué),2012,34(1):81-92.

O224

A

1673-260X(2014)10-0005-02

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