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        基于Newton法改進(jìn)的BFGS迭代算法與Newton-CG算法

        2010-09-21 11:30:48歐謙寧
        關(guān)鍵詞:線性方程組共軛方程組

        歐謙寧

        (鎮(zhèn)江高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校,江蘇鎮(zhèn)江212016)

        基于Newton法改進(jìn)的BFGS迭代算法與Newton-CG算法

        歐謙寧

        (鎮(zhèn)江高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校,江蘇鎮(zhèn)江212016)

        本文主要研究了數(shù)值分析中數(shù)值優(yōu)化與非線性方程組求解這兩個重要問題.文中首先概述了數(shù)值優(yōu)化與非線性方程組的關(guān)系,然后對BFGS法的算法公式進(jìn)行了改進(jìn),并對非線性方程組求解問題提出了一種改進(jìn)的算法——Newton-CG算法.

        數(shù)值分析;非線性方程組;Newton-CG算法

        1 引言

        建立合適的模型后,計算結(jié)果可能求不出來;但是我們可以根據(jù)目標(biāo)函數(shù)和約束條件的特點,設(shè)計某種算法在計算機(jī)上給出一個近似的數(shù)值解.

        一個好的算法應(yīng)至少具備下面的標(biāo)準(zhǔn).首先應(yīng)該是一個收斂的算法,即該方法從某個合適的初始點啟動,終止于問題的一個近似解;其次應(yīng)該具有較快的收斂速度,這要求從迭代開始直到一個滿足精度要求的近似解被找到的過程中,需要的迭代次數(shù)較少且每次迭代的運(yùn)算量不大;最后,應(yīng)具備較好的適用性,即解決同類問題中的大多數(shù)問題的能力.

        數(shù)值優(yōu)化和非線性方程組[1-3]的求解是數(shù)值分析的兩個難點問題.本文介紹了改進(jìn)的BFGS迭代算法,并且對非線性方程組的求解問題提出了一種新的算法——改進(jìn)的Newton—CG算法.

        2 數(shù)值優(yōu)化與非線性方程組的關(guān)系

        一般情況下fi=(x1,x2,…,xn)=0,i=(1,2,…,n)是非線性方程,于是無約束優(yōu)化問題便可轉(zhuǎn)化為求解非線性方程組方程組(1.1).

        但是,文獻(xiàn)[4]證明了非線性方程組問題通常是無法轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題的.為此,本文的改進(jìn)探討意義重大.

        3 改進(jìn)的BFGS迭代算法

        算法3.1(新BFGS法)

        步1選取初始點x1∈Rn,初始矩陣B1酆0;

        步2如果||塄f(xk)||<ε,迭代終止;

        步3解方程Bkdk+塄f(xk)=0,得到一個新的下降方向dk;

        步4利用黃金分割法確定步長αk;

        步5計算新的迭代點xk+1=xk+αkdk,計算矩陣Ak,Bk+1;

        步6令k+1←1,返回步1

        可以證明:對于任何k,考慮由本算法生成的Bk,Ak,只要skTy*'k>0,則矩陣Vk+1一定正定.從而確保得到的dk一定是下降方向.并且可以證明此算法具有全局收斂性,通過此改進(jìn),使得擬Newton算法——BFGS更加有效.

        4 非線性方程組的改進(jìn)Newton-CG法

        4.1 Newton法

        n個變量n個方程的非線性方程組的一般形式為:

        其中fi是定義在n維Euclid空間Rn中開域D上的實值函數(shù).若用向量記號,令

        將非線性映像F:D奐Rn→Rn逐步線性化,在每個迭代中解一個線性方程組,這樣的迭代法稱為線性化方法.對方程(4.1)可構(gòu)造線性方程組Lk(x)=Ak(x-xk)+F(xk)=0,其解為xk+1,并可以作為方程(1.1)的新近似,即xk+1=xk-Ak-1F(xk),k=0,1,…

        通常Ak與xk及F,F(xiàn)'等有關(guān),文獻(xiàn)[3]指出Ak的取法不同對應(yīng)著不同的方法

        當(dāng)Ak=F'(x0),xk+1=xk-[F'(x0)]-1F(xk),稱為簡化Newton法;kk+1kk-1k

        Newton法(4.2)式當(dāng)n很大時計算比較困難,常采用下面形式

        這樣每步解一個n階線性方程組,稱(4.3)為Newton方程組,并且可以證明Newton法是局部二階收斂的.

        算法4.1(Newton法)[3]

        步1給出初始近似x0及其計算精度ε1,ε2;

        步2假定已進(jìn)行了k次迭代,已求出xk及F (xk),計算Ak=F'(xk);

        步3解線性方程組F'(xk)△xk+F(xk)=0,得到△xk;

        步4求xk+1=xk+△xk及F(xk+1);

        步5若||xk+1-xk||≤ε1或||F(xk+1)||≤ε2,x*=xk+1;否則,k+1→k,轉(zhuǎn)步2;

        從上面算法可以看出,Newton法具有收斂快,自校正的優(yōu)點;它的缺點是(1)局部收斂,要求初試近似x0與x*充分靠近;(2)當(dāng)n較大時,每步都計算Jacobi陣,工作量大;(3)解(4.3)線性方程組時,F(xiàn)' (xk)可能非奇異或者病態(tài).

        4.2 改進(jìn)的Newton-CG法

        用Newton法求解Newton方程組時,常用的方法是Newton-SOR迭代法和非線性SOR-N方法.本文提出一種改進(jìn)的Newton法,即方程組F'(xk)△xk+F (xk)=0是關(guān)于△xk的線性方程組,當(dāng)F'(xk)對稱正定時,可以用共軛梯度法求此方程,但一般情況下F' (xk)不能達(dá)到如此高的要求,故必須對Newton方程組改進(jìn),對(4.3)式兩邊同時做矩陣乘法運(yùn)算,即得到新的Newton方程:

        記A=(F'(xk))TF'(xk)·b=-(F'(xk))TF(xk),可以證明A是對稱正定矩陣,故滿足共軛梯度法的條件,可以使用共軛梯度法,避免求逆運(yùn)算,提高算法的有效性.

        算法4.2(改進(jìn)的Newton-CG法)

        步1給出初始近似x0及其計算精度ε1,ε2;

        步2假定已進(jìn)行了k次迭代,已求出xk及F (xk),計算Ak=F'(xk);

        步3對線性方程組F'(xk)△xk+F(xk)=0變形,得到新的Newton方程(F'(xk))TF'(xk)△xk+(F'(xk))TF(xk)=0,用共軛梯度法得到△xk;

        步4求xk+1=xk+△xk及F(xk+1);

        步5若||xk+1-xk||≤ε1||xk||或||F(xk+1)||≤ε2,x*=xk+1;否則,k+1→k,轉(zhuǎn)步2.

        可以證明,改進(jìn)的Newton-CG法總體上仍然具有Newton法的二階斂速,每步迭代計算2n個分量函數(shù)值和n2個函數(shù)乘法,但避免了矩陣求逆,計算量相對減少,存儲空間也隨之減少,與N—SOR法相比,不需要進(jìn)行矩陣分解,因此很大程度上提高了算法的有效性.

        〔1〕馮果枕.非線性方程組迭代解法[M].上海:上??茖W(xué)技術(shù)出版社,1986.

        〔2〕晁玉翠.求解非線性方程組的修正牛頓法研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2007.

        〔3〕李慶揚(yáng),莫孜中,祈力群.非線性方程組的數(shù)值解法[M].北京:科學(xué)出版社,1987.

        〔4〕王德人.非線性方程組解法與最優(yōu)化方法[M].北京:人民教育出版社,1979.

        〔5〕Z Wei,G Li,L Qi.Newton quasi-Newton method for unconstrained optimization problem [J],AppliedMathematicsandComputation, 2006,175:1156-1188

        〔6〕Y Dai.Convergence properities of the BFGS algorithm[J].SIMA journal on optimization, 2003,13:693-701.

        O29

        A

        1673-260X(2010)11-0006-02

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