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      一類推廣的共軛梯度法及收斂性分析

      2016-12-29 05:20:20鄭小平陳忠長(zhǎng)江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院湖北荊州434023
      關(guān)鍵詞:陳忠共軛收斂性

      鄭小平,陳忠 (長(zhǎng)江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院,湖北 荊州 434023)

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      一類推廣的共軛梯度法及收斂性分析

      鄭小平,陳忠 (長(zhǎng)江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院,湖北 荊州 434023)

      共軛梯度法由于其計(jì)算量小、收斂速度快,在求解大規(guī)模無(wú)約束問(wèn)題中起著重要作用。通過(guò)對(duì)參數(shù)βk的修正,構(gòu)造了一種求解無(wú)約束問(wèn)題新的共軛梯度算法,并證明了算法的全局收斂性。

      無(wú)約束最優(yōu)化;共軛梯度法;充分下降性;線搜索;全局收斂性

      考慮無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題:

      (1)

      其中,f:Rn→R為連續(xù)可微函數(shù)。求解問(wèn)題(1)的迭代公式為:

      xk+1=xk+αkdk

      (2)

      (3)

      式中,gk=f(xk);dk為搜索方向;αk≥0為步長(zhǎng)因子;選取不同的βk可以構(gòu)成不同的共軛梯度算法。比較常見的βk選取公式[1~4]有:

      其中,‖·‖為歐式范數(shù)。

      文獻(xiàn)[5]給出了一族包含CD方法的新共軛梯度算法,并證明了它們?cè)诜蔷_線性搜索下具有全局收斂性;文獻(xiàn)[6]給出了收斂共軛梯度法參數(shù)βk的構(gòu)造條件并建立了其收斂性定理。下面筆者給出一種新的βk的選取方法:

      (4)

      式中,μ為參數(shù)。

      顯然, μ=0時(shí)式(4)為CD公式,μ=1時(shí)式(4)為HS公式。

      1 算法描述

      步1 給定x1∈Rn,ε>0,0<ρ<σ<1,令d1=-g1,k=1;

      步2 利用Wolfe線性搜索準(zhǔn)則求得αk:

      (5)

      (6)

      步3 計(jì)算xk+1=xk+αkdk;如果‖gk+1‖≤ε,則停止;否則轉(zhuǎn)步4;

      步4 由式(4)計(jì)算βk,由式(3)計(jì)算dk;

      步5 令k=k+1,轉(zhuǎn)步2。

      2 算法全局收斂性

      假設(shè)(H):

      (ii)f(x)在水平集L的某個(gè)鄰域N內(nèi),其導(dǎo)函數(shù)g滿足Lipschitz條件,即存在常數(shù)M>0,使得:

      ‖g(x)-g(y)‖≤M‖x-y‖ ?x,y∈N

      (7)

      證明采用數(shù)學(xué)歸納法。

      當(dāng)n=k-1時(shí),由式(3)和式(4)有:

      (8)

      結(jié)合式(4)和式(6)可知:

      綜上,引理1得證。

      (9)

      證明采用反證法。假設(shè)定理1不成立,則存在常數(shù)c>0,使得:

      ‖gk‖2>c k=1,2,3,…

      (10)

      由式(6)可得:

      從而有:

      (11)

      由式(3)可得:

      dk+gk=βkdk-1

      兩邊取平方移項(xiàng)可得:

      故而有:

      又:

      則:

      即:

      [1]Hestenes M R, Stiefel E. Methods of conjugate gradients for solving linear syste-ms[J]. J Res Nat Bur Standards Sect,1952,49(5):409~436.

      [2]Polyack B T. The conjugate gradient method in extreme problems[J].USSR Computational Mathematics and Mathematical Physics,1969,9(1):94~112.

      [3]Fletcher R, Reeves C M. Function minimization by conjugate gradients [J]. The C-Omputer Journal, 1964,7(2):149~154.

      [4]Fletcher R.Practical Methods of Optimization: Vol.2: Constrained Optimization [M]. John Wiley & Sons Inc,1987.

      [5]高麗,謝鐵軍.Wolfe線搜索下新的共軛梯度法的全局收斂性[J].運(yùn)籌與管理,2008,17(1):38~41.

      [6]Zhang Liwei.Conditions on Parameter βkin a Convergent Conjugate Gradi-ent Method[J].運(yùn)籌學(xué)學(xué)報(bào),1999,3(2):71~81.

      [編輯] 張濤

      2016-09-15

      國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61273179)。

      陳忠(1964-),男,博士(后),教授,博士生導(dǎo)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;E-mail:czhong@yangtzeu.edu.cn。

      O224

      A

      1673-1409(2016)34-0001-03

      [引著格式]鄭小平,陳忠.一類推廣的共軛梯度法及收斂性分析[J].長(zhǎng)江大學(xué)學(xué)報(bào)(自科版),2016,13(34):1~3.

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