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4.4.3梯度法梯度法是求解多維無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的解析法之一?;谔荻仁呛瘮?shù)增大最快的方向,而負(fù)梯度則是函數(shù)下降最快的方向。沿該方向搜索,使函數(shù)值在該點(diǎn)附近下降最快。則梯度法就是取迭代點(diǎn)處的函數(shù)負(fù)梯度方向作為搜索方向,該法又稱最速下降法。梯度法的基本思想:梯度法的迭代格式:(4-38)
按上式求得負(fù)梯度方向的一個(gè)極小點(diǎn),作為原問(wèn)題的一個(gè)近似最優(yōu)解;若此解尚不滿足精度要求,則再以作為迭代起始點(diǎn),以處的負(fù)梯度方向作為搜索方向,求得該方向的極小點(diǎn),如此進(jìn)行下去,直到求得的解滿足收斂條件為止。式中為最優(yōu)步長(zhǎng)。(1)任取初始點(diǎn),選定收斂精度>0,令。(2)計(jì)算。(3)若≤,則迭代終止,取,否則進(jìn)行步驟(4)。(4)用一維搜索求,得最優(yōu)步長(zhǎng)。(5)令,,返回步驟(2)。梯度法的迭代步驟
解:由梯度的定義,該目標(biāo)函數(shù)的梯度為:例2-A
已知一目標(biāo)函數(shù)為,試求在點(diǎn)的梯度。則該函數(shù)在點(diǎn)
的梯度為梯度法的終止條件:
梯度法的特點(diǎn):
(1)算法簡(jiǎn)單;
(2)前后兩次迭代方向正交,所以搜索路線是呈直角鋸齒形;
(3)開(kāi)始搜索時(shí),收斂速度較快,但當(dāng)靠近極小點(diǎn)附近,收斂速度越來(lái)越慢,這是梯度法的較大缺點(diǎn)。4.4.4牛頓法
原始牛頓法和阻尼牛頓法兩種。
牛頓法也是一種解析法,它是梯度法的進(jìn)一步發(fā)展。該法的搜索方向的構(gòu)造:是根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的負(fù)梯度和二階偏導(dǎo)數(shù)矩陣來(lái)構(gòu)造的。牛頓法分為:其迭代過(guò)程是在求目標(biāo)函數(shù)
的極小值時(shí),先將它在點(diǎn)X附近作泰勒展開(kāi),并取二次近似函數(shù)式;然后求出這個(gè)二次函數(shù)的極小點(diǎn),并以該極小點(diǎn)作為原目標(biāo)函數(shù)的極小點(diǎn)X*的一次近似解;
它是以二次函數(shù)來(lái)逼近原目標(biāo)函數(shù)。若此解不滿足精度要求,則可以此近似解作為下一次迭代的初始點(diǎn),仿照上面的做法,求出二次近似解;照此迭代下去,直至所求出的近似極小點(diǎn)滿足精度要求。該算法的基本思路:現(xiàn)用二維問(wèn)題來(lái)加以說(shuō)明,將目標(biāo)函數(shù)
在給定點(diǎn)作泰勒展開(kāi),并取二次近似式:為求得二次近似式的極小點(diǎn)
,對(duì)上式求梯度,并令解之可求得:式中:為海森(Hessian)矩陣的逆矩陣。
在一般情況下,
不一定是二次函數(shù),則所求得的極小點(diǎn)也不一定是原目標(biāo)函數(shù)的真正極小點(diǎn)。
但由于在點(diǎn)附近,函數(shù)和是近似的,因而可作為的近似極小點(diǎn)。
為求得滿足精度要求的近似極小點(diǎn)
,可將作為下一次迭代的起始點(diǎn),即得(4-39)
由上式(4-39)可知,牛頓法的搜索方向?yàn)樯鲜骄褪窃寂nD法的迭代公式。上式中的搜索方向稱為牛頓方向,可見(jiàn)原始牛頓法的步長(zhǎng)因子恒?。?,因此,原始牛頓法是一種定步長(zhǎng)的迭代過(guò)程。
牛頓算法對(duì)于二次函數(shù)是非常有效的,迭代一步就可達(dá)到極值點(diǎn),而這一步根本不需要進(jìn)行一維搜索。對(duì)于高次函數(shù),只有當(dāng)?shù)拷鼧O值點(diǎn)附近,目標(biāo)函數(shù)近似二次函數(shù)時(shí),才會(huì)保證很快收斂,否則也可能導(dǎo)致算法失敗。為了克服這一缺點(diǎn),便將迭代公式(4-39)修改為:
(4-41)上式為阻尼牛頓法的迭代公式。式中,步長(zhǎng)因子又稱阻尼因子。上式稱為阻尼牛頓法的迭代公式。式中,步長(zhǎng)因子又稱阻尼因子。為了克服牛頓法缺點(diǎn),將迭代公式(4-39)修改為:
(4-41)阻尼牛頓法
,則迭代停止,>0,令。修正牛頓法的迭代步驟如下:(1)給定初始點(diǎn),收斂精度(2)計(jì)算,若
<
即為所求,否則進(jìn)行(3)。(3)計(jì)算
及。(4)沿
進(jìn)行一維搜索,確定最優(yōu)步長(zhǎng)。(5)令,,返回(2)。
而且對(duì)目標(biāo)函數(shù)的要求嚴(yán)格,除了要求函數(shù)二階連續(xù)可微外,為了保證函數(shù)的穩(wěn)定下降,必須處處正定,為了能求逆陣又要求必須非奇異。
阻尼牛頓法保持了牛頓法收斂快的優(yōu)點(diǎn),又不要求初始點(diǎn)選得很好,因而在實(shí)際應(yīng)用中取得了較好的效果。其缺點(diǎn)仍然是需計(jì)算及其逆陣,計(jì)算相當(dāng)復(fù)雜,程序存儲(chǔ)量大;4.4.5變尺度法
是在克服了梯度法收斂慢
和牛頓法計(jì)算量大
的缺點(diǎn)基礎(chǔ)上而發(fā)展起來(lái)的一種最有效的解析法?,F(xiàn)已得到廣泛應(yīng)用。利用牛頓法的迭代形式,但并不直接計(jì)算,而是用一個(gè)對(duì)稱正定矩陣近似地代替。它在迭代過(guò)程中不斷地改進(jìn),最后逼近。這種算法,省去了海森矩陣的計(jì)算和求逆,使之計(jì)算量大為減少,并且還保持了牛頓法收斂快的優(yōu)點(diǎn)。變尺度法:在變尺度法
中,較為常用的有:變尺度法特點(diǎn):●
DFP變尺度法●
BFGS變尺度法。變尺度法基本思想:1.DFP變尺度法
DFP變尺度法是最為常用的一種變尺度算法。
該算法的迭代公式為:(4-42)
式中:是變尺度矩陣,是一n×n階對(duì)稱正定矩陣,在迭代過(guò)程中,它是逐次形成并不斷修正,即從一次迭代到另一次迭代是變化的,故稱變尺度矩陣。
1.DFP變尺度法
由式(4-42),不難看出:當(dāng)(單位矩陣)時(shí):式(4-42)變?yōu)樘荻确ǖ牡?;?dāng)時(shí):式(4-42)就變?yōu)榕nD法的迭代公式。
由此可見(jiàn),梯度法和牛頓法可以看作變尺度法的一種特例。變尺度矩陣可用下式迭代:式中,稱作校正矩陣,在DFP變尺度法中它可用下式來(lái)計(jì)算:式中:第k次迭代中前后迭代點(diǎn)的向量差;前后迭代點(diǎn)的梯度向量差。迭代開(kāi)始(k=0)規(guī)定:。
上式稱為DFP公式,由該式可以看出,變尺度矩陣的確定取決于在第k次迭代中的下列信息:不僅不需求海森矩陣及其求逆矩陣的計(jì)算,而且保持了牛頓法收斂速度快和梯度法計(jì)算簡(jiǎn)單的優(yōu)點(diǎn)?!?/p>
上次的變尺度矩陣
,●
迭代點(diǎn)的向量差●迭代點(diǎn)的梯度向量差。因此,DFP變尺度法:
利用上式求得的校正矩陣代入變尺度矩陣計(jì)算公式,可得到變尺度矩陣的DFP遞推公式:上式常稱DFP公式。通過(guò)式(4-42)可確定新的搜索方向,進(jìn)行第k+1次迭代的一維搜索。
DFP變尺度法的迭代步驟為:(1)給定初始點(diǎn)和收斂精度ε,維數(shù)n;(2)計(jì)算梯度,取A(0)=I(單位矩陣),置k=0,(3)構(gòu)造搜索方向(4)沿方向進(jìn)行一維搜索,求最優(yōu)步長(zhǎng),使得到新迭代點(diǎn)(5)計(jì)算,進(jìn)行收斂判斷:
若,則令,停止迭代,輸出最優(yōu)解;否則,轉(zhuǎn)下一步(6);DFP變尺度法的計(jì)算框圖,見(jiàn)圖4-22。并令,轉(zhuǎn)步驟(3)。(7)計(jì)算:構(gòu)造新的變尺度矩陣和搜索方向:
(6)檢查迭代次數(shù),若k=n,則令
,并轉(zhuǎn)入步驟(2);若k<n,則轉(zhuǎn)下步(7);
圖4-22DFP變尺度法的計(jì)算框圖DFP變尺度法的優(yōu)點(diǎn)變尺度矩陣A(K),在開(kāi)始的幾步接近于I,因而類似于梯度法,具有計(jì)算量小,函數(shù)值下降快的優(yōu)點(diǎn);在最后的幾步A(K)接近于[H(X(K))]-1,因而類似于牛頓法收斂速度快的優(yōu)點(diǎn),但克服了其計(jì)算量大的缺點(diǎn)。2.BFGS變尺度法
計(jì)算實(shí)踐表明:由于DFP變尺度法在計(jì)算變尺度矩陣的公式中,
其分母含有近似矩陣A(k),使之計(jì)算中容易引起數(shù)值不穩(wěn)定,甚至有可能得到奇異矩陣A(k)。
BFGS變尺度法與DFP變尺度法的迭代步驟相同,不同之點(diǎn),只是校正矩陣的計(jì)算公式不一樣。
BFGS變尺度法的變尺度矩陣迭代公式仍為
為了克服DFP變尺度法計(jì)算穩(wěn)定性不夠理想的缺點(diǎn),Broydon
等人在DFP法的基礎(chǔ)上提出了另一種變尺度法稱為BFGS變尺度法。但其中的校正矩陣的計(jì)算公式為
上式中,所使用的基本
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