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一個共軛梯度優(yōu)化方法及其在工程中的應(yīng)用*

2016-09-21 07:01:44黃玲花
關(guān)鍵詞:方法

黃玲花

(廣西財經(jīng)學(xué)院 信息與統(tǒng)計學(xué)院,廣西 南寧 530003)

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一個共軛梯度優(yōu)化方法及其在工程中的應(yīng)用*

黃玲花

(廣西財經(jīng)學(xué)院 信息與統(tǒng)計學(xué)院,廣西 南寧530003)

給出一個三項共軛梯度方法,該方法具有如下特點:1)搜索方向在不需要任何線搜索的條件下具有充分下降性;2)搜索方向具有自動屬于一個信賴域的特點;3)新方法不但擁有梯度值信息還擁有函數(shù)值信息;4)方法對一般函數(shù)擁有全局收斂性.數(shù)值檢驗結(jié)果表明新方法更具競爭性.

共軛梯度;充分下降;收斂性

0 引言

(1)

其中f(x):Rn→R是連續(xù)可微函數(shù).無約束最優(yōu)化問題來源于眾多實際問題,具有廣泛的應(yīng)用背景,此問題的求解方法有很多種:牛頓法、擬牛頓法、信賴域方法和共軛梯度法等等,這些優(yōu)化方法能為求解其他優(yōu)化問題提供強有力的理論支持.共軛梯度方法具有結(jié)構(gòu)簡單、計算機存儲量小和高效率的特點,因而被廣泛應(yīng)用.該方法的迭代公式是:xk+1=xk+αkdk,k=0, 1, 2,…

其中xk稱為第k次迭代點,αk>0是由線搜索產(chǎn)生的步長,dk是搜索方向,定義形式為

(2)

其中g(shù)k=▽f(xk)和gk+1=▽f(xk+1)是函數(shù)f(x)在xk和xk+1的梯度值,‖·‖表示歐式向量范數(shù).該方法數(shù)值表現(xiàn)優(yōu)越特別適合大規(guī)模優(yōu)化問題,也常常被人們用于實際的問題中,是研究最為熱門的共軛梯度公式之一.但是PRP方法的收斂性不理想,對于一般函數(shù)在弱Wolfe-Powell線搜索下的全局收斂性一直沒有得到證明,是一個開放的問題.鑒于此,許多學(xué)者希望發(fā)現(xiàn)數(shù)值表現(xiàn)能與PRP相媲美同時收斂性質(zhì)又比它優(yōu)越的方法,許多成果可參見文獻[8-15]等.研究發(fā)現(xiàn),該方法在非精確線搜索下對一般函數(shù)收斂性不好的一個主要原因在于它不能保證充分下降性,充分下降性是指對所有k,式(3)的不等式成立

(3)

研究發(fā)現(xiàn)該性質(zhì)在收斂性的理論分析中起著重要作用.基于PRP方法,為保證(3)關(guān)系式的成立,Zhang[16]等給出了一個三項共軛梯度方法,方向為

(4)

(5)

(6)

其中δ∈(0,1/2),σ∈(δ,1),受(6)的啟發(fā),Yuan[17]等給出了下面的共軛梯度方向

(7)

(8)

容易看出新公式不但擁有梯度值還擁有函數(shù)值信息.

1 算法

算法1(修改的共軛梯度算法)

步驟0:給定x0∈Rn,c∈(0,1),δ∈(0,1/2),σ∈(δ,1)和終止參數(shù)ε>0.令d0=-g0=-▽f(x0),

置k:= 0.

步驟1:若‖gk‖≤ε,停止.

步驟2:尋找滿足(5)和(6)的步長αk.

步驟3:令xk+1=xk+αkdk,如果‖gk+1‖≤ε,停止.

步驟4:利用公式(8)計算搜索方向.

步驟5:置k:=k+1,轉(zhuǎn)步驟2.

2 充分下降性、信賴域性質(zhì)和全局收斂性分析

下面證明修改的三項公式方向具有充分下降性和信賴域的性質(zhì).

引理1 對k≥0,修改的三項公式的搜索方向滿足

(9)

(10)

(9)成立.對于關(guān)系式(10),根據(jù)(8)式,當(dāng)k=0,(10)顯然成立,當(dāng)k≥1時,我們有

因此(10)成立.證畢.

假設(shè)條件(A):i) 水平集Ω={x∈Rn:f(x)≤f(x0)}有界.

ii)f在Ω上有下界且連續(xù)可微,它的梯度g滿足Lipschitz條件,即存在常數(shù)L>0滿足

‖g(x)-g(y)‖≤L‖x-y‖,?x,y∈Ω

(11)

證明:根據(jù)WWP線搜索的關(guān)系式(6)和Lipschitz條件(11),得到

(12)

3 數(shù)值結(jié)果

為了驗證算法的有效性,給出數(shù)值檢驗結(jié)果,檢驗函數(shù)是在工程領(lǐng)域經(jīng)常用到的Benchmark問題,這些問題列舉如下.

1)Spherefunction.

2)Schwefel'sfunction.

3)Rastriginfunction.

4)Schwefelfunction.

x*=(-420.9678,-420.9678,…,-420.9678),fSch(x*)=0

5)Griewankfunction.

上述的Benchmark問題可從下述的網(wǎng)站中找到:http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/jair/pub/volume24/ortizboyer05a-html/node6.html

實際計算中,參數(shù)選取如下:c=0.5,ε=10-5,δ=0.1,σ=0.9,停止準(zhǔn)則采用Himmeblau準(zhǔn)則:

表1 算法1的數(shù)值結(jié)果

從表1結(jié)果可以看出,對給定的終止條件,算法1能大部分成功求解,這說明了方法的有效性.但是對一些問題,數(shù)值表現(xiàn)不是很理想,這說明方法具有待改進的地方.特別是初始點的選擇方面,有待進一步的研究.

上述Benchmark問題是工程中的常用問題,我們利用這些問題進行驗證方法的有效性,目的是為了證實算法在實際領(lǐng)域中具有一定的應(yīng)用背景.當(dāng)然還有其他更多的應(yīng)用問題有待進一步研究和探討.

4 結(jié)論

本文給出一個修改的三項PRP方法,證明了方法對一般函數(shù)在WWP線搜索下具有全局收斂性,并給出了數(shù)值檢驗結(jié)果,相對于通常的PRP方法和三項PRP方法可得出如下結(jié)論:

1)與通常的PRP方法相比較,新方法不但具有充分下降性,還具有信賴域的特點,同時能保證對一般函數(shù)在WWP線搜索下的全局收斂性,數(shù)值結(jié)果也具有競爭性;

2)與通常的三項PRP方法相比較,新方法具有了信賴域的特點且對一般函數(shù)在WWP線搜索下的全局收斂性,同時擁有梯度值信息和函數(shù)值信息;

3)與文章Yuan[17]相比較,將方法推廣到一般的光滑優(yōu)化方法中,且兩種方法所具有的函數(shù)值信息不同.

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[責(zé)任編輯蘇琴][責(zé)任校對黃祖賓]

A Conjugate Gradient Optimization Method and Its Applications in Engineer

HUANG Ling-hua

(DepartmentofMathematicsandStatistics,GuangxiUniversityofFinanceandEconomics,Nanning530003,China)

In this paper, a conjugate gradient method is proposed. The given method possess the following features: 1) The search direction possesses the sufficient descent property; 2) The search direction belongs to a trust region;3) The new method has not only the gradient value but also function value;4) The presented method has the global convergence for general functions. Numerical results turns out the new method is more competitive to the normal method.

conjugate gradient;sufficient descent;trust region;convergence

2016-03-20.

廣西財經(jīng)學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟學(xué)重點實驗室項目開放性課題(2014SYS05);國家自然科學(xué)基金項目資助(11161003).

黃玲花(1965-),女,廣西財經(jīng)學(xué)院信息與統(tǒng)計學(xué)院副教授,研究方向:應(yīng)用數(shù)學(xué).

O224

A

1673-8462(2016)02-0063-05

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