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(優(yōu)選)阻尼牛頓法定稿當(dāng)前第1頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)牛頓法
1.基本原理
在第K次迭代的迭代點(diǎn)的鄰域內(nèi),把展開(kāi)成泰勒級(jí)數(shù)的二次函數(shù)式去近似代替原目標(biāo)函數(shù),然后求出該二次函數(shù)的極小點(diǎn),作為對(duì)原目標(biāo)函數(shù)求優(yōu)的下一個(gè)迭代點(diǎn),依此類推,通過(guò)多次重復(fù)迭代,使迭代點(diǎn)逐步逼近原目標(biāo)函數(shù)的極小點(diǎn)。
當(dāng)前第2頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn).釋圖:CompanyLogo當(dāng)前第3頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)設(shè)目標(biāo)函數(shù)是連續(xù)二階可微的,將函數(shù)在點(diǎn)按泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi),并取到二次項(xiàng):當(dāng)前第4頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)對(duì)x求導(dǎo),其極值點(diǎn)必滿足一階導(dǎo)數(shù)為零,所以,得到式中,為Hessian矩陣的逆矩陣。
當(dāng)前第5頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)
在一般情況下,不一定是二次函數(shù),因而也不可能是的極值點(diǎn)。但是在點(diǎn)附近,函數(shù)和是近似的,所以可以用點(diǎn)作為下一次迭代,即得
如果目標(biāo)函數(shù)是正定二次函數(shù),那么是個(gè)常矩陣,逼近式是準(zhǔn)確的。因此由點(diǎn)出發(fā)只要迭代一次既可以求的極小點(diǎn)。
當(dāng)前第6頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)
式與一維搜索公式比較,則有搜索方向,步長(zhǎng)因子
牛頓法的迭代算式其中稱為牛頓方向。當(dāng)前第7頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)2.迭代步驟一給定初始點(diǎn),計(jì)算精度ε,令k=0;二計(jì)算點(diǎn)的梯度、及其逆矩陣。三構(gòu)造搜索方向當(dāng)前第8頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)
四沿方向進(jìn)行一維搜索,得迭代點(diǎn)五收斂判斷:若,則為近似最優(yōu)點(diǎn),迭代停止,輸出最優(yōu)解和終止計(jì)算。若不滿足,令k=k+1,轉(zhuǎn)第二步繼續(xù)迭代。當(dāng)前第9頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)。原始牛頓法的特點(diǎn)
若用原始牛頓法求某二次目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解,則構(gòu)造的逼近函數(shù)與原目標(biāo)函數(shù)是完全相同的二次式,其等值線完全重合,故從任一點(diǎn)出發(fā),一定可以一次達(dá)到目標(biāo)函數(shù)的極小點(diǎn)。
因此,牛頓法是具有二次收斂性的算法。其優(yōu)點(diǎn)是:對(duì)于二次正定函數(shù),迭代一次即可以得到最優(yōu)解,對(duì)于非二次函數(shù),若函數(shù)二次性較強(qiáng)或迭代點(diǎn)已經(jīng)進(jìn)入最優(yōu)點(diǎn)的較小鄰域,則收斂速度也很快。
原始牛頓法的缺點(diǎn)是:由于迭代點(diǎn)的位置是按照極值條件確定的,并未沿函數(shù)值下降方向搜索,因此,對(duì)于非二次函數(shù),有時(shí)會(huì)使函數(shù)值上升,即f(xk+1)>f(xk),而使計(jì)算失敗。當(dāng)前第10頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn).當(dāng)前第11頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)3.舉例用牛頓法求函數(shù)的極小值。解:(1)取初始點(diǎn)(2)計(jì)算牛頓方向當(dāng)前第12頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)故(3)極小值當(dāng)前第13頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)
數(shù)學(xué)分析表明,牛頓法具有很好的局部收斂性質(zhì),對(duì)二次函數(shù)來(lái)說(shuō),僅一步就達(dá)到優(yōu)化點(diǎn),但對(duì)一般函數(shù)來(lái)說(shuō),在一定條件下,當(dāng)初始點(diǎn)的選取充分接近目標(biāo)函數(shù)的極小點(diǎn)時(shí),有很快的收斂速度,但若初始點(diǎn)選取離最小點(diǎn)比較遠(yuǎn),就難保證收斂;牛頓法必須求一階、二階導(dǎo)數(shù)及求逆陣,這對(duì)較復(fù)雜的目標(biāo)函數(shù)來(lái)說(shuō),是較困難的。當(dāng)前第14頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)當(dāng)前第15頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)阻尼牛頓法的迭代公式當(dāng)前第16頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)阻尼牛頓法的計(jì)算過(guò)程和算法框圖當(dāng)前第17頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)當(dāng)前第18頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)當(dāng)前第19頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)當(dāng)前第20頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)阻尼牛頓法計(jì)算框圖當(dāng)前第21頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)阻尼牛頓法算例當(dāng)前第22頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)當(dāng)前第23頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)(3)牛頓方向當(dāng)前第24頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)OK~當(dāng)前第25頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)驗(yàn)證算法的準(zhǔn)確性Fminsearch()函數(shù)作用是找出使這個(gè)目標(biāo)函數(shù)最小化的x值。當(dāng)前第26頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)當(dāng)前第27頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)首先,注意到時(shí),所以該問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)有極小值,梯度和Hesse矩陣如下:
梯度,Hesse陣,若取初始點(diǎn),則對(duì)應(yīng)的梯度,Hesse矩陣的逆此時(shí)牛頓方向不是目標(biāo)函數(shù)的下降方向,牛頓迭代點(diǎn)對(duì)應(yīng)的函數(shù)值,經(jīng)過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)可以看出,牛頓法不能求出目標(biāo)函數(shù)的極小值。
求解二維優(yōu)化問(wèn)題當(dāng)前第28頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)另外,當(dāng)沿著方向進(jìn)搜索時(shí),由于目標(biāo)函數(shù)
所以線搜索的最小點(diǎn)仍為,無(wú)法應(yīng)用阻尼牛頓法解決該問(wèn)題。當(dāng)前第29頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)
求目標(biāo)函數(shù)極小點(diǎn),初值
此時(shí)Hesse矩陣奇異,故無(wú)法求出它的逆陣,阻尼牛頓法到此不能繼續(xù)進(jìn)行。當(dāng)前第30頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)(阻尼)牛頓法的困難應(yīng)用牛頓法的主要困難是Hesse矩陣可能奇異,或者接近奇異;即使該矩陣是可逆的,它也未必是正定矩陣。此時(shí),導(dǎo)出的牛頓法迭代格式的二次函數(shù)不一定有極小點(diǎn),甚至沒(méi)有駐點(diǎn)。為了保證近似目標(biāo)函數(shù)的二次函數(shù)是嚴(yán)格凸的,存在極小點(diǎn),就需要對(duì)二次函數(shù)的Hesse矩陣進(jìn)行修正。修正牛頓法的基本思想是:在確定搜索方向時(shí),對(duì)Hesse矩陣增加一個(gè)校正矩陣,使之正定,這樣可以保證搜索方向是目標(biāo)函數(shù)的下降方向。當(dāng)前第31頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)簡(jiǎn)介幾種修正方法當(dāng)前第32頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)牛頓法的效能特點(diǎn)當(dāng)前第33頁(yè)\共有34頁(yè)\編于星期二\15點(diǎn)缺點(diǎn):
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