洪云飛 (長江大學(xué)期刊社,長江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院,湖北 荊州 434023)
陳 忠,呂一兵 (長江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院,湖北 荊州 434023)
一種基于再開始技術(shù)求解無約束優(yōu)化問題的共軛梯度法
洪云飛 (長江大學(xué)期刊社,長江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院,湖北 荊州 434023)
陳 忠,呂一兵 (長江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院,湖北 荊州 434023)

無約束優(yōu)化問題;共扼梯度法;再開始技術(shù);收斂性
考慮無約束優(yōu)化問題:
(1)
其中,F(xiàn):Rn→R為連續(xù)可微函數(shù),求解該問題的一種迭代算法形式為:
xk+1=xk+αkdkk=1,2,…
(2)
(3)
其中g(shù)k=f(xk),dk為搜索方向,而akgt;0是通過某種線搜索獲得的步長。純量βk的選取應(yīng)滿足共軛性,即當(dāng)f(x)為嚴(yán)格凸二次函數(shù)且采用精確線搜索時,搜索方向dk關(guān)于f(x)的海賽陣共軛。此外,當(dāng)f(x)為嚴(yán)格凸二次函數(shù)時,共扼梯度法在精確線搜索下具有有限步終止性,但對一般連續(xù)可微目標(biāo)函數(shù),這一性質(zhì)很難保證。 當(dāng)βk選取不同的公式就得到不同的共軛梯度法,比較著名的是FR[1]方法、PRP[1]方法、HS[1]方法和LS[1]方法:
(4)
(5)
(6)
(7)


(8)
其中μ∈(0,1),這樣就定義了一族帶參數(shù)μ的共軛梯度法。顯然如果取μ為0和1,則分別對應(yīng)了HS方法和LS方法。對αk的選擇一般有精確線搜索和非精確線搜索2種。下面著重考慮非精確線搜索的情形。
設(shè)αk滿足強Wolfe線搜索原則,即:


算法描述如下:
步1 給定x1∈Rn,ε∈(0,1),選取μ∈(0,1);-d1=-g1=-f(x1),令k=1;
步2 若‖g(xk)‖lt;ε,則停止。求得αk使其滿足強Wolfe條件,由式(2)求得xk+1。

引理1[2]設(shè)目標(biāo)函數(shù)f(x)在D?Rn上連續(xù)可微且下方有界,其導(dǎo)數(shù)g(x) Lipchitz連續(xù)即Mgt;0,對y,z∈D,均有‖g(y)-g(x)‖≤M‖y-z‖,則對滿足Wolfe條件的任何αkgt;0均有:

(9)

證明用反證法。不失一般性,設(shè)對任意k均有g(shù)k≠0,假設(shè)結(jié)論不成立,則?γgt;0,使得‖gk‖ gt;γ,對所有k≥1。
根據(jù)引理1有:

將上式累加,由于f(x)在D上下方有界,故有:



因此當(dāng)k充分大后,|βk|lt;clt;1成立,則:
‖dk+1‖=‖-gk+1+βk+1dk‖≤‖gk+1‖+|βk+1|‖dk‖≤L+c‖dk‖





這與Zoutendijk條件[3]矛盾,故結(jié)論得證。

f(xk)-f(xk+αkdk)≥m‖αkdk‖2
對于一致凸函數(shù),算法還有如下結(jié)論:




又由引理2可知:
f(xk)-f(xk+1)≥m‖xk-xk+1‖2
將上式累加,由于f(x)下有界,所以有:

故有:
‖xk-xk+1‖→0

0≥f(xk)-f(x1)≥g(x1)T(xk-x1)+c‖xk-x1‖2

[1]戴或虹,袁亞湘.非線性共扼梯度法[M].上海:上??萍汲霭嫔?2000.
[2]洪云飛,喻娟,陳忠. 對共軛梯度法中標(biāo)量βk的一種修正[J].青海師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2008(4):18-20.
[3]Zoutendijk G.NonlinearProgramming,ComputationalMethods[M].Amsterdam:North-Holland,1970:37-86.
[4]喻娟,陳忠.求解無約束優(yōu)化問題的一種新的共軛梯度法[J].長江大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2007,4(4):N12-13.
[編輯] 李啟棟
10.3969/j.issn.1673-1409(N).2012.03.002
O224
A
1673-1409(2012)03-N004-03
2012-01-17
國家自然科學(xué)基金項目(10926168)。
洪云飛(1979-),男,2001年大學(xué)畢業(yè),碩士,講師,現(xiàn)主要從事最優(yōu)化理論與算法方面的教學(xué)與研究工作。